588954780-Nutricion-de-precision-en-enfermedades-cronicas

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Nueva Orleans, LA 
Boston, MA, EE. UU.; r
t
i
yo
a, b Fermín I. Milagro b, c Hooman Allayee Omar Ramos-Lopez Myung Sook Choi f Rui Curi g Raffaele De Caterina h Lynnette R. Ferguson Leticia Goni b Jing X. 
Kang j Martin Kohlmeier k Amelia Marti b, c Luis A. Moreno Louis Pérusse m Chandan Prasad n, o Lu Qi p, q Ram Reifen r
Prof. J. Alfredo Martínez 
Departamento de Nutrición, Bromatología y Fisiología, Universidad de Navarra 
Irunlarrea 1 ES–31008 Pamplona (España)
i
Correo electrónico jalfmtz @ unav.es
© 2017 S. Karger AG, 
Basilea www.karger.com/jnn
Agata Chmurzynska y
d
José I. Riezu-Boj Rodrigo 
San-Cristóbal b José Luis Santos t J. Alfredo Martínez b, c, s, u
b, s
Enfermedades asociadas a la obesidad
Involucrando la prevención y el manejo de enfermedades crónicas
Guía de Nutrigenética, Nutrigenómica y
Enfoques nutriepigenéticos para la nutrición de precisión
Ciudad de Québec, QC, Canadá; nDepartamento de Nutrición y Ciencias de la Alimentación, Texas Woman's 
University, Denton, TX , oDepartamento de Medicina, Sección de Endocrinología, Centro de Ciencias de la Salud de LSU, y pDepartamento de Epidemiología, Escuela de Salud Pública y Medicina Tropical, Universidad de 
Tulane,
y cCIBERobn, Fisiopatología de la Obesidad, Instituto Carlos III, , España; 
dInstituto de Medicina Genética y Departamento de Medicina Preventiva, Facultad de Medicina Keck de la 
USC, Los Ángeles, CA, EE. UU.; eDepartamento de Nutrición e Higiene Humana, Poznan f Centro de Genómica de Alimentos y Nutrición, Departamento de la Universidad de Ciencias de la 
Vida, Poznan, Polonia; Ciencias de la Alimentación y Nutrición, Universidad Nacional Kyungpook, Daegu, Corea; gDepartamento de Fisiología y Biofísica, Instituto de Ciencias Biomédicas, Universidad de São Paulo, Butantan, São Paulo, Brasil; hInstituto 
de Cardiología “G. Universidad d'Annunzio y Centro de Excelencia sobre el Envejecimiento, Chieti, Italia;
,
Madrid
Universidad de Navarra, Pamplona,
Discipline of Nutrition and Auckland Cancer Society Research Centre, FM & HS, and Nutrigenomics New Zealand, 
University of Auckland, Auckland Technology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital and Harvard 
Medical School, Boston, MA l GENUD (Crecimiento, Ejercicio, NUtrición y de Carolina del Norte en Chapel Hill, Chapel 
Hill, NC, EE. UU.; Development) Research Group, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad de Zaragoza, 
Zaragoza, España; mDepartamento de Kinesiología e Instituto de Nutrición y Alimentos Funcionales, Université Laval,
y qDepartamento de Nutrición, Harvard TH Chan School of Public Health,
aDepartamento de Biología Molecular en Medicina, Hospital Civil de Guadalajara “Fray Antonio Alcalde” y Centro 
Universitario de Ciencias de la Salud, Universidad de Guadalajara, Guadalajara, México; bDepartamento de Nutrición, 
Ciencia y Fisiología de los Alimentos, Universidad de Navarra, y Centro de Investigación en Nutrición,
, y kDepartamento de Nutrición, Escuela de Salud Pública, Escuela de Medicina, Universidad
, Nueva Zelanda; j Laboratorio de Medicina de Lípidos y
Santiago, Chile; uInstituto Madrileño de Estudios Avanzados (IMDEA Alimentación), Madrid, España
Departamento de Nutrición,
Departamento de Bioquímica y Ciencias de la Alimentación, Facultad de Agricultura, 
Alimentación y Medio Ambiente Robert H. Smith, Universidad Hebrea de Jerusalén, Jerusalén, Israel; sInstituto de Investigación 
Sanitaria de Navarra (IdiSNA), Pamplona, España; Diabetes y Metabolismo, Facultad de Medicina, Pontificia 
Universidad Católica de Chile,
Este documento se presentó en el 10.º Congreso de la Sociedad Internacional de Nutrigenética/Nutrigenómica 
(ISNN), Tel Aviv, del 22 al 26 de mayo de 2016.
J Nutrigenet Nutrigenomics 2017;10:43–62 DOI: 
10.1159/000477729 Publicado en línea: 8 de julio de 
2017
Artículo de consenso de ISNN
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Genes · Polimorfismos · Metilación del ADN · Transcriptómica · miARN · Biomarcadores · Dieta ·
Este conocimiento ha llevado a la búsqueda de biomarcadores genéticos y epigenéticos para predecir el riesgo de 
desarrollar enfermedades crónicas y personalizar su prevención y tratamiento. Además, se han implementado 
intervenciones nutricionales originales basadas en nutrientes y compuestos dietéticos bioactivos que pueden modificar 
las marcas epigenéticas y la expresión génica. Aunque se debe tener precaución, estos conocimientos científicos 
están allanando el camino para el diseño de estrategias innovadoras para el control de las enfermedades crónicas 
que acompañan a la obesidad. Este documento proporciona una serie de ejemplos del enorme potencial de 
comprender las funciones nutrigenéticas, nutrigenómicas y nutriepigenéticas en la nutrición de precisión.
Palabras clave
Las enfermedades crónicas, incluida la obesidad, son causas importantes de morbilidad y mortalidad en la mayoría 
de los países. Los impactos adversos de la obesidad y las comorbilidades asociadas en la salud siguen siendo una 
gran preocupación debido a la falta de intervenciones efectivas para la prevención y el manejo. La nutrición de 
precisión es un enfoque terapéutico emergente que tiene en cuenta la información genética y epigenética de un 
individuo, así como la edad, el sexo o un estado fisiopatológico particular. Los avances en las ciencias genómicas 
están contribuyendo a una mejor comprensión del papel de las variantes genéticas y las firmas epigenéticas, así 
como los patrones de expresión génica en el desarrollo de diversas enfermedades crónicas, y cómo pueden modificar 
las respuestas terapéuticas.
44
Resumen
Introducción
Nutrición de precisión · Obesidad · Enfermedades crónicas
J Nutrigenet Nutrigenómica 2017;10:43–62
DOI: 10.1159/000477729
Ramos-Lopez et al.: Nutrición de precisión en enfermedades crónicas
© 2017 S. Karger AG, Basilea
© 2017 S. Karger AG, Basilea
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[1] . La obesidad está asociada a un gran número de problemas de salud, como dislipidemias, enfermedades 
cardiovasculares (ECV), diabetes mellitus tipo 2 (DM2), enfermedad del hígado graso no alcohólico (EHGNA) y algunos 
tipos de cáncer, con importantes costes económicos y sociales. 2] .
El consumo a largo plazo de dietas desequilibradas (alto contenido en calorías, grasas, fructosa y alta relación de 
ácidos grasos omega-6/omega-3), unido a la adopción de un estilo de vida sedentario, contribuye al desarrollo de la 
obesidad y las complicaciones asociadas [4, 5] . Además, ahora se reconoce que las interacciones de las firmas 
genéticas y epigenéticas con los factores ambientales (ingesta dietética o actividad física) juegan un papel importante en 
la determinación de los fenotipos individuales [6, 7] . Los avances recientes en la secuenciación genómica y los grandes 
estudios de cohortes permiten aclarar la participación y la interacción de estos factores en los trastornos crónicos, 
incluida la obesidad, lo que abre un nuevo campo para personalizar las estrategias de intervención [8, 9] . La medicina 
de precisiónse refiere a la terapéutica de enfermedades basada en las diferencias interindividuales, como el perfil 
genético, el fenotipo, el género, el microbioma y las características ambientales [10] . En este contexto, la nutrición de 
precisión es una parte importante de la medicina de precisión que puede ayudar a establecer pautas nutricionales para 
subgrupos específicos en lugar del asesoramiento convencional basado en la población [11] .
Los análisis sistemáticos han revelado que la obesidad y el sobrepeso causaron 3,4 millones de muertes en 2010 [3] .
La obesidad es una epidemia global con más del 35% de la población mundial (2100 millones de personas) 
estimada con sobrepeso u obesidad según el índice de masa corporal (IMC)
En este documento, revisamos los biomarcadores genéticos y epigenéticos relacionados con la obesidad, la 
dislipidemia, la DM2, las enfermedades cardiovasculares, la NAFLD y algunos tipos de cáncer que pueden servir para 
comprender la etiología de la enfermedad y delinear futuros objetivos y tratamientos terapéuticos. En este sentido, las 
respuestas a las intervenciones dietéticas, principalmente dirigidas a la reducción de peso y al manejo de los trastornos metabólicos
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Fig. 1. Enfoques nutrigenéticos, 
nutrigenómicos y nutriepigenéticos 
para la nutrición de precisión para 
la prevención y el manejo de la 
obesidad y las enfermedades 
crónicas asociadas.
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Nutrición (ingesta dietética,
Precisión
absorción, transporte, metabolismo,
DMT2
microbioma
Perfiles de expresión génica
ECV
Estado fisiopatológico
expresión
dislipidemia
NAFLD
Edad, sexo, etnia
Metilación del ADN, histona
modificaciones y miARN
Obesidad
SNP y otras variantes estructurales
Capacidad de respuesta a la terapia
Actividad física
Tratamiento personalizado basado en genotipo y fenotipo
Otros
excreción)
nutrición
Predicción del riesgo de enfermedades
Cáncer
Los proyectos internacionales del genoma que utilizan análisis de secuenciación del genoma completo 
han proporcionado una descripción completa de las variaciones genéticas en el genoma humano, incluidos 
los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP), las variaciones del número de copias (CNV) y otras variantes 
estructurales [12] . En los últimos años, los estudios nutrigenéticos han permitido la identificación de variantes 
genéticas asociadas con la susceptibilidad a enfermedades a través de la interacción con factores dietéticos [13] .
(es decir, resistencia a la insulina, dislipidemias, hígado graso), se examinan para determinar su interacción 
con las características genéticas y epigenéticas. Asimismo, se revisan las intervenciones nutricionales basadas 
en determinados nutrientes específicos y compuestos dietéticos bioactivos que pueden modificar las marcas 
epigenéticas y la expresión génica. La integración del conocimiento emergente derivado de diferentes enfoques 
genéticos y epigenéticos es necesaria para delinear nuevas herramientas terapéuticas para avanzar en la 
prevención y manejo personalizado de enfermedades crónicas a través de la nutrición de precisión (Fig. 1).
Antecedentes genéticos y prescripciones nutricionales
45
Nutrigenética, nutrigenómica y nutriepigenética
conocimiento para acciones
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De hecho, los SNP (o, en términos más generales, SNV, variantes de un solo nucleótido, un 
término que comprende alelos comunes y de baja frecuencia) son, con mucho, la variación 
genética más estudiada en el campo de la nutrición de precisión. En este sentido, varios SNP se 
han asociado con enfermedades crónicas comunes a través de interacciones con la ingesta de 
macro y micronutrientes, o con el consumo de alimentos y patrones dietéticos particulares (Tabla 
1). Los ejemplos incluyen polimorfismos en genes relacionados con la percepción del gusto, 
incluido el receptor del sabor dulce ( TAS1R2 ) [16] y el grupo de diferenciación 36 ( CD36 ) [17], que 
se asociaron con dislipidemia en sujetos mexicanos que consumían grandes cantidades de 
carbohidratos y grasas, respectivamente. . Las variantes comunes en los genes que regulan el 
metabolismo de la homocisteína, como la metilenetetrahidrofolato reductasa ( MTHFR ) y la metionina sintasa ( MTR ), 
se han relacionado con un mayor riesgo de cáncer de mama en personas con un bajo consumo 
de folato, vitamina B y vitamina B 12 [18] . Asimismo, se ha informado que además de6 ,
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Obesidad
[107, 108]rs9939609 
rs8050136
[22]
[18]
Osteoporosis
rs2301241
Síndrome metabólico
Patrón dietético occidental y 
alto SFA
T
Alto contenido de grasa, SFA
Baja adherencia a
Riesgos putativos de enfermedades
MTR
T
Bajo nivel de vitamina E
VDR rs1544410
Hipertensión, ECV
T
MTHFR, metilentetrahidrofolato reductasa; MTR, metionina sintasa; FTO, masa grasa y obesidad asociada; MC4R, receptor de 
melanocortina 4; APOC3, apolipoproteína C3; APOA1, apolipoproteína A1; APOB, apolipoproteína B; CD36, grupo de diferenciación 
36; TCF7L2, factor de transcripción 7 como 2; LCT, lactasa; PPARG, receptor gamma activado por proliferador de peroxisomas; 
PNPLA3, dominio de fosfolipasa similar a patatina que contiene 3; TAS1R2, miembro 2 del receptor del gusto 1; VDR, receptor de 
vitamina D; CYP1A2, citocromo P450 familia 1 subfamilia A miembro 2; TXN, tiorredoxina; SFA, ácidos grasos saturados; MUFA, ácidos 
grasos monoinsaturados; DM2, diabetes mellitus tipo 2; ECV, enfermedad cardiovascular.
[116]
[25, 26]
[18]
GRAMO
APOB rs512535
FTO
Hipertrigliceridemia [16]
Árbitro.
TCF7L2 rs7903146
NAFLD
[109]
[23]
Bajos niveles de folato, vitamina B6 
y vitamina B12
A
[117]
DMT2
Rica en grasas
DMT2
rs1805087
GRAMO
LCT rs4988235
TCF7L2 rs7903146
Obesidad
DMT2
APOC3 rs5128 patrón dietético occidental
GRAMO
Productos lácteos altos
Dieta mediterránea
MC4R rs12970134 A
Cáncer de mama
A
C
[113]
[111]
Postre alto y leche
GRAMO
[24]
[106]
TAS1R2 rs35874116
Hipercolesterolemia [17]
Obesidad
Dieta mediterránea
APOA1 rs670, rs5069 A, T patrón dietético occidental
Bajos niveles de folato, vitamina B6 
y vitamina B12
Síndrome metabólico
PNPLA3 rs739409
Rica en grasas
FTO
CD36 rs1761667
T
genes
PPRG rs1801282
GRAMO
Baja adherencia a
Síndrome metabólico
A
T
[114]
Rica en grasas
Cáncer de mama
Calcio bajo
txn
[112]
Alto SFA
[106]
Polimorfismos Alelos Interacciones de la dieta
T
Obesidad
Síndrome metabólico
FTO
Bebida de café moderada y 
pesada.
CYP1A2 rs762551
[115]
Carbohidratos altos
Carbohidratos altos
rs9939609
MTHFR rs1801133
Carbohidratos altos
T
Obesidad abdominal
[110]
A
MC4R rs17782313
C
Síndrome metabólico
Estos avances científicos están contribuyendo a la prevención y tratamiento de enfermedades 
crónicas ya que potencialmente permiten (1) predecir riesgosindividuales, (2) explicar su 
etiología y (3) posibilitar la personalización de su manejo nutricional [14, 15] .
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Tabla 1. Ejemplos nutrigenéticos de interacciones SNP-dieta involucradas en el riesgo de enfermedad
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Además, los SNP se han incluido en pruebas nutrigenéticas con el objetivo de evaluar su impacto 
en el cambio de hábitos alimentarios. Por ejemplo, se demostró que la nutrición personalizada basada 
en genes dirigida al gen de la apolipoproteína E ( APOE ) fue más eficaz para reducir la ingesta de 
grasas saturadas en comparación con el asesoramiento dietético estándar [34]. Además, se informaron 
puntajes de dieta mediterránea más altos entre los participantes que recibieron nutrición personalizada 
basada en genes dirigida a variantes específicas en cinco genes sensibles a los nutrientes en 
comparación con aquellos que recibieron asesoramiento dietético sobre la base de la dieta actual más el 
fenotipo [35] . Además, se informó que la divulgación de información genética sobre el genotipo de la 
enzima convertidora de angiotensina I ( ECA ) para la nutrición personalizada resultó en mayores 
cambios en la ingesta de sodio en comparación con el asesoramiento dietético basado en la población 
general [36]. Asimismo, las personas que fueron informadas sobre su genotipo de ácido graso desaturasa 
1 ( FADS1 ) fueron más conscientes del papel de los ácidos grasos omega-3 en la salud y reportaron 
menos barreras para su consumo, en comparación con aquellos que no recibieron su información 
genética personal. [37] . Estos hallazgos están relacionados con una mejor comprensión, conciencia y 
utilidad de las recomendaciones dietéticas basadas en la genética que el asesoramiento dietético general [38].
47
Se encontró que el gen estaba asociado con rasgos metabólicos y el riesgo de DM2 [39] . Es más,
Además, un GRS construido a partir de genes identificados por estudios de asociación del genoma completo, 
explicó parcialmente la variación en los cambios de triglicéridos en respuesta a la suplementación con ácidos 
grasos omega-3 [33] .
Además de los SNP, estudios previos han encontrado evidencia de una asociación entre las CNV y el riesgo 
de enfermedades metabólicas. Por ejemplo, CNV en el receptor de leptina ( LEPR)
luz del sol, el estado de la vitamina D también puede verse influenciado por varios polimorfismos en los genes de 
la ruta de la vitamina D [19], modulando así sus funciones biológicas en el organismo. Curiosamente, los SNP en 
el gen del receptor de vitamina D ( VDR ), que afectan la disponibilidad de vitamina D [20, 21], se han asociado 
con la predisposición a la osteoporosis en mujeres posmenopáusicas con ingestas bajas de calcio [22]. Además, 
los SNP en genes que codifican proteínas lipídicas como la apolipoproteína C3 ( APOC3 ) y la apolipoproteína A1 
( APOA1 ) confieren un mayor riesgo de síndrome metabólico en sujetos con un patrón dietético occidental [23, 
24] . Del mismo modo, una variante genética en el miembro 2 de la subfamilia A de la familia 1 del citocromo P450 
( CYP1A2 ) se asoció con un mayor riesgo de hipertensión y ECV en bebedores moderados y empedernidos de 
café [25, 26]. Además, los estudios que utilizan puntajes de riesgo genético (GRS) han examinado el efecto 
acumulativo de los SNP en las interacciones de la dieta y la susceptibilidad a la enfermedad. Así, se demostró que 
la ingesta de macronutrientes modifica la asociación de una GRS de obesidad con mayores valores de adiposidad 
[27] . También se encontró que interacciones significativas entre la ingesta de grasas saturadas y la obesidad 
GRS modulan el IMC en dos poblaciones estadounidenses [28] . Además, la obesidad GRS interactuó con la 
ingesta de bebidas azucaradas [29] y el consumo de alimentos fritos [30] en relación con el IMC y la obesidad en 
varios estudios de cohortes.
La nutrigenética se define como la ciencia que estudia el efecto de la variación genética en la respuesta 
dietética [13] . Por lo tanto, también se ha informado que las interacciones SNP-dieta están involucradas en las 
respuestas diferenciales a las intervenciones nutricionales destinadas a restringir la ingesta calórica total o 
modificar la energía derivada de grasas, proteínas o carbohidratos (Tabla 2). En este sentido, estudios realizados 
en una variedad de poblaciones han investigado los efectos de varios SNP sobre la pérdida de peso, la 
recuperación de peso y las mejoras metabólicas relacionadas con los niveles de lípidos séricos y la resistencia a 
la insulina (Tabla 2). Estas investigaciones incluyen polimorfismos en o cerca de los genes implicados en la 
regulación de la ingesta de alimentos, el metabolismo de los lípidos y las lipoproteínas, la señalización de la 
insulina, la homeostasis de la glucosa, la respuesta inflamatoria, el metabolismo de los aminoácidos y el ciclo 
circadiano (Tabla 2). Con respecto a los efectos de GRS en las respuestas dietéticas, las personas con GRS más 
bajo para T2DM tuvieron mayores mejoras en la resistencia a la insulina y la función de las células ÿ cuando 
consumieron una dieta baja en proteínas [31] . Por el contrario, los sujetos con mayor GRS para trastornos de la 
glucosa tuvieron mayores aumentos en la glucosa en ayunas cuando consumían una dieta rica en grasas [32] .
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La nutrición puede ejercer un impacto en los resultados de salud al afectar directamente la 
expresión de genes que regulan vías metabólicas críticas [43] . En este sentido, la ciencia de la 
nutrigenómica estudia el papel de los nutrientes y los compuestos bioactivos de los alimentos en la expresión génica y,
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Ramos-Lopez et al.: Nutrición de precisión en enfermedades crónicas
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MTNR1B rs10830963
Carbohidratos altos Mayores disminuciones en la insulina,
Mayores disminuciones de insulina y
CETP
[118]
FTO, masa grasa y obesidad asociada; TCF7L2, factor de transcripción 7 como 2; APOA5, apolipoproteína A5; GIPR, receptor de polipéptido 
inhibidor gástrico; CETP, proteína de transferencia de éster de colesterilo; DHCR7, 7-de hidrocolesterol reductasa; LIPC, lipasa C, tipo hepático; 
PPM1K, proteína fosfatasa, 1K dependiente de Mg2+/Mn2+ ; TFAP2B, factor de transcripción AP-2 beta; IRS1, sustrato del receptor de insulina 
1; PCSK7, proproteína convertasa subtilisina/kexina tipo 7; MTNR1B, receptor de melatonina 1B; IL6, interleucina-6; CT, colesterol total; LDL-c, 
colesterol de lipoproteínas de baja densidad; HDL-c, colesterol de lipoproteínas de alta densidad; HOMA-IR, evaluación del modelo de 
homeostasis de la resistencia a la insulina.
Menor pérdida de peso en mujeres.
rs2070895
Altoen proteína
Mayor reducción de CT y LDL-c [121]
genes
T
rs2943641
Rica en grasas
Rica en grasas
Rica en grasas
[125]
HOMA-IR
FTO
GRAMO
HOMA-IR y pérdida de peso
Mayor pérdida de peso y mayor [122]
Respuestas dietéticas
IL6
[123]
Bajo en grasa
[127]
Dieta mediterránea Menor aumento de peso
A
GRAMO
C
[129]
Menos pérdida de peso y menores 
disminuciones de insulina y HOMA-IR
Alto en proteína
Bajo en grasa
IRS1
en HDL-c
Carbohidratos altos Disminuciones más altas de insulina y
TCF7L2 rs7903146
rs1558902 
rs1558902
DHCR7 rs12785878
[126]
T
[124]
Mayores descensos de CT y LDL-c y menor 
aumento
FTO
Disminución de glucosa, insulina y
PCSK7 rs236918
Alto en proteína
Bajo en grasa
Bajo en grasa
Mayor pérdida de peso
HOMA-IR
T
APOA5 rs964184
A
Polimorfismos Alelos Interacciones de la dieta
[130]
PPM1K rs1440581
[119]
rs3764261
GRAMO
rs2287019
Menos reducciones en la insulina y
TFAP2B rs987237
LIPC
Árbitro.
GRAMO
Mayores recuperaciones de peso
Menor pérdida de peso y HOMA-IR [120]
Mayores aumentos en HDL-c y 
disminuciones en triglicéridos
C
Alto en proteína
HOMA-IR
GIPR
A
[131]rs2069827
[128]
C
C
HOMA-IR
El bajo número de copias del gen de la amilasa alfa 1A salival ( AMY1A ) se ha relacionado con una 
predisposición a la obesidad, lo que sugiere un vínculo entre el metabolismo de los carbohidratos y la 
obesidad [40, 41] . Otro biomarcador de ADN es la variante Del/Ins del pentanucleótido (CTTTA) en 
los 3-UTR del gen LEPR , que se ha asociado con el riesgo de DM2 [42] . Se necesitan más estudios 
para evaluar las posibles interacciones entre estas variantes genéticas y la ingesta dietética en 
relación con el riesgo de enfermedad, así como sus efectos sobre la respuesta dietética, pero tales 
investigaciones brindan ejemplos de la dirección en la que se debe encaminar la investigación futura 
en el campo.
ÿ
48
Perfiles de dieta y expresión génica
Tabla 2. Ciertos ensayos nutrigenéticos que analizan las interacciones SNP-dieta involucradas en las respuestas diferenciales a 
las intervenciones nutricionales
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+
[49]
Abierto, TLR2, TLR4,
Bajo en proteínas
[79]
NFKBIA
Alto contenido de grasa y azúcar
DMT2
[134]
[142]
TLR2, ICAM1
Alto SFA
Inflamación relacionada con la obesidad 
y resistencia a la insulina
NAFLD
+
Rica en grasas
TNFA, IL6
Alto contenido de grasa y azúcar
[50]
+
+
ECV
TLR2, TLR4, TLR9, IL1B, 
deficiencia
NR1H3
[80]
[143]
OPRM1, PEN, DAT
ECV
[135]
TNFA
DMT2
+
Inflamación relacionada con la obesidad 
y resistencia a la insulina
Bajo en proteínas
[132]
Carbohidratos altos
proinflamatorio
Factores dietéticos
–
dislipidemiaDeficiencia de vitamina B12
Alto SFA
IL4, IL6, RETN
Obesidad
DMT2
+
[144]
Bajo en proteínas
[51]
–
DRD2
Alto SFA
Deficiencia de colina y folato APOE, FOXA1, FOXA2
HSD11B1, PCK1
genes “vinculados a la obesidad”
[133]Inflamación relacionada con la obesidad
NPY
[136]
SREBF1, LDLR
ECV
Alto en grasa rico en manteca
NAFLD
Obesidad
Lepra, NPY
Bajos niveles de folato y colina
Riesgos putativos de enfermedades
[52]
+
Deficiencia de vitamina A
Obesidad
Rica en grasas
[139]
+
CYP7A1
[137]
NAFLD
+
[sesenta y cinco]
[138]
+
[47]
–
Deficiencia de colina y folato PPARGA
PPARGC1A
POMC
Árbitro.
–
–
GATA4
Obesidad
Obesidad
TH, DRD4
NAFLD
Inflamación relacionada con la obesidad
Deficiencia de selenio
FGF21
Genes diana
–
[74]
+
[140]
Rica en grasas
Deficiencia de cromo
+
–
deficiencia de vitamina D
Obesidad
ADGRE1
+
[47]
NAFLD
–
OPN, ADGRE1, TNFA ,
–
–
Genes implicados en la 
proliferación celular
[75]
Cambios de 
expresión
Alto contenido de grasa y azúcar
Alto en grasa rico en manteca
dislipidemia
[140]
Genes de señalización de insulina –
NFKB1
Cáncer de hígado
SFA, ácidos grasos saturados; TNFA, factor de necrosis tumoral alfa; IL6, interleucina-6; PPARGC1A, receptor activado proliferativo de peroxisomas, 
gamma, coactivador 1 alfa; ADGRE1, receptor E1 acoplado a proteína G de adhesión; LEPR, receptor de leptina; NPY, neuropéptido Y; TH, tirosina 
hidroxilasa; DRD4, receptor de dopamina D4; OPRM1, receptor opioide, mu 1; PENK, preproencefalina; DAT, transportador de dopamina; OPN, 
osteopontina; NFKB1, subunidad 1 del factor nuclear kappa B; TLR2, receptor tipo toll 2; TLR4, receptor tipo toll 4; DRD2, receptor de dopamina D2; 
POMC, proopiomelanocortina; LEP, leptina; SREBF1, elemento regulador de esteroles que se une al factor de transcripción 1; PLIN, perilipina; FGF21, 
factor de crecimiento de fibroblastos 21; CYP7A1, citocromo P450 familia 7 subfamilia A miembro 1; NR1H3, miembro 3 del grupo H de la subfamilia 1 de 
receptores nucleares; HSD11B1, hidroxiesteroide 11-beta deshidrogenasa 1; PCK1, fosfoenolpiruvato carboxicinasa 1; TLR9, receptor tipo toll 9; IL1B, 
interleucina-1 beta; IL4, interleucina-4; RETN, resistina; APOE, apolipoproteína E; FOXA1, caja de horquilla A1; FOXA2, caja de horquilla A2; PPARA, 
receptor alfa activado por proliferador de peroxisomas; LDLR, receptor de lipoproteínas de baja densidad; NFKBIA, inhibidor alfa de NFKB; GATA4, 
proteína de unión a GATA 4; ICAM1, molécula de adhesión intercelular 1; BVS, von Hippel-Lindau; ECV, enfermedad cardiovascular; DM2, diabetes 
mellitus tipo 2; NAFLD, enfermedad del hígado graso no alcohólico.
Alto SFA
Obesidad
BVS
Alto contenido de grasa y azúcar
[48]
[141]
Deficiencia de selenio
DMT2
Dieta occidental más vitamina D
+
+
+
Cáncer
LEP, SREBF1, PLIN
[134]
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Ramos-Lopez et al.: Nutrición de precisión en enfermedades crónicas
J Nutrigenet Nutrigenómica 2017;10:43–62
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en consecuencia, sobre el proteoma y el metaboloma [44] . Hasta la fecha, un gran número de estudios han 
evaluado el efecto de diferentes factores dietéticos en los perfiles de expresión génica, que están relacionados 
con la susceptibilidad a enfermedades (Tabla 3). Con respecto a los patrones dietéticos, los sujetos que 
siguieron un patrón dietético occidental, caracterizado por un alto consumo de productos de granos refinados, 
postres, dulces y carnes procesadas, mostraron un perfil de expresión génica asociado con la respuesta 
inflamatoria y la señalización del cáncer en comparación con aquellos que consumieron grandes cantidades de 
verduras, frutas y productos integrales [45] . De manera similar, los análisis de vías revelaron que el consumo elevado de carne
49
Tabla 3. Ejemplos nutrigenómicos de interacciones entre la ingesta dietética y los perfiles de expresión génica involucrados 
en el riesgo de enfermedad
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50
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el consumo se asoció con redes de genes relacionados con el cáncer en el tejido del colon [46] . Las dietas 
ricas en grasas, especialmente ricas en ácidos grasos saturados, han inducido perfiles de expresión génica 
relacionados con la inflamación, la intolerancia a la glucosa y laacumulación de lípidos en el hígado, así 
como la regulación al alza de la expresión de neuropéptidos implicados en el desarrollo de la obesidad (Tabla 
3). Por otro lado, las dietas bajas en proteínas mejoraron la expresión del gen gluconeogénico hepático con 
la subsiguiente intolerancia a la glucosa [47] . Además, las dietas deficientes en colina y folato se asociaron 
con la desregulación de los genes implicados en el metabolismo de los lípidos, lo que influye en la 
susceptibilidad y la gravedad de la NAFLD [48] . La deficiencia de cromo reguló a la baja los genes de 
señalización de la insulina, demostrando así un papel en la patogenia de la DM2 [49], mientras que la privación de selenio [50], vitamina B 12 [51] y vitamina A [52] 
podría aumentar la susceptibilidad a las ECV al aumentar la regulación proinflamatoria y genes lipogénicos.
Los estudios experimentales han demostrado los efectos beneficiosos de los nutrientes y los compuestos 
alimentarios bioactivos como resultado de la regulación de expresiones génicas críticas (Tabla 4). En este 
sentido, se ha informado que consumir una dieta mediterránea reduce la expresión posprandial de genes que 
codifican proteínas relacionadas con la inflamación, el estrés del retículo endoplásmico, la aterogénesis y el 
estrés oxidativo [53–55] . Además, la ingesta elevada de ácidos grasos monoinsaturados a través del 
consumo de aceite de oliva se ha asociado con una baja expresión de genes implicados en la inflamación y 
el almacenamiento anormal de lípidos [55, 56] . Las dietas con un alto contenido de ácidos grasos 
poliinsaturados regulan favorablemente la expresión de genes de neuropéptidos implicados en la homeostasis 
energética [57] . Además, las dietas restringidas en energía complementadas con ácido eicosapen taenoico 
y ácido ÿ-lipoico se han asociado con la regulación positiva de los genes oxidantes de ácidos grasos, así 
como con la regulación negativa de los genes lipogénicos y proinflamatorios [58, 59] . Por el contrario, las 
dietas ricas en proteínas previenen y revierten la EHGNA mediante la modulación de la expresión de genes 
implicados en el metabolismo de los lípidos hepáticos [60, 61] . En cuanto a los efectos de los compuestos 
bioactivos de los alimentos sobre la expresión génica, los más estudiados incluyen el té verde, la teaflavina 
(té negro), el sulforafano (verduras crucíferas), el resveratrol (uvas y vino tinto), la curcumina (cúrcuma), la 
genisteína (soja), y varios polifenoles de manzana (Tabla 4). Por lo tanto, la epigalocatequina-3-galato, la 
flavina tea, la curcumina, el sulforafano y la genisteína pueden ejercer propiedades anticancerígenas al 
regular al alza los genes supresores de tumores y, por el contrario, al disminuir los genes promotores de 
tumores (Tabla 4). Además, la curcumina y el resveratrol han mostrado efectos antiaterogénicos al disminuir 
la expresión de las metaloproteinasas de la matriz, que están involucradas en la formación y progresión de la 
placa [62–64] . Cabe destacar que los polifenoles de la manzana aparentemente previnieron la obesidad 
inducida por la dieta a través de la regulación de genes implicados en la adipogénesis, la lipólisis y la 
oxidación de ácidos grasos [65] .
Curiosamente, los perfiles de expresión génica también se han utilizado para predecir la respuesta a los 
tratamientos nutricionales. En esta área, se ha informado que, antes del consumo de una dieta baja en 
grasas, el perfil de expresión del gen adiposo pudo diferenciar a los respondedores de los no respondedores, 
así como servir como un predictor débil de sujetos predispuestos a perder peso [66]. . Además, el análisis de 
la expresión génica en el tejido adiposo subcutáneo reveló que los genes que regulan el metabolismo de los 
ácidos grasos, el ciclo del ácido cítrico, la fosforilación oxidativa y la apoptosis estaban regulados de manera 
diferente durante una dieta baja en calorías entre los que mantienen el peso y los que recuperan el peso 
después de la pérdida de peso [67] . Además, los niveles de expresión de genes proinflamatorios fueron más 
altos al final de una dieta baja en calorías en sujetos que, después de la pérdida de peso inducida por la dieta, 
recuperaron el peso posteriormente [68]. También se observaron genes expresados diferencialmente en el 
tejido adiposo entre sujetos exitosos y no exitosos después de un programa de pérdida de peso inducido por 
restricción de energía [69] . En este estudio, los análisis de vías revelaron que los principales procesos 
biológicos representados en el tejido adiposo de sujetos que recuperaron peso incluyeron crecimiento y 
proliferación celular, muerte celular, función celular y mantenimiento, mientras que la fosforilación oxidativa 
mitocondrial fue la principal red asociada con la pérdida de peso continua. [69] .
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genisteína
Alta proporción de AGPI n-3/n-6
Antiobesidad [65]
Alto en proteína
POMC, GALP
Antilipidémico, 
antiaterogénico
contra el cáncer
[149]
resveratrol
Antilipidémico
[53]
Dieta mediterránea
Intervenciones nutricionales
[56]
–
–
Dieta restringida en energía más EPA
Antiobesidad [57]
antiesteatósico
contra el cáncer
Teaflavina
+
[54]
Dieta mediterránea
Antitumoral
[60, 61]
[55]
Árbitro.
–MMP9, MMP2
[146]
curcumina
Antiinflamatorio, 
antiaterogénico
Antiinflamatorio [145]
–
resveratrol [150]
polifenoles de manzana
[59]
–
contra el cáncer
–
Antitumoral
–
Antiaterogénico, 
anticancerígeno
Genes del catabolismo de 
lípidos y ácido ÿ-lipoico
Antilipidémico [59]
P21, P16
PPARGC1A, AQP7, AEBP1
FGF21, SCD1
[62, 63]
NFE2L2, SOD1, SOD2, TXNRD1 –
NFKB1, IKBKB, MMP9, IL1B,
–
[152]
[151]
LEP, SREBF1, PLIN
Dieta restringida en energía más EPA IL10 +
–
Genes diana
–
+
Antiaterogénico [64]
Dieta restringida en energía más EPA y 
ácido ÿ-lipoico
–
Antiinflamatorio, 
antiaterogénico
sulforafano +
MUFA, ácidos grasos monoinsaturados; PUFA, ácidos grasos poliinsaturados; NFKB1, subunidad 1 del factor nuclear kappa B; IKBKB, inhibidor 
del potenciador del gen del polipéptido ligero kappa en células B, quinasa beta; MMP9, metalopeptidasa de matriz 9; IL1B, interleucina 1 beta; 
MAPK8 (JNK1), proteína quinasa 8 activada por mitógeno; XBP1, proteína 1 de unión a la caja X; TNFA, factor de necrosis tumoral alfa; APOBR, 
receptor de apolipoproteína B; NFE2L2, factor nuclear, eritroide 2 como 2; SOD1, superóxido dismutasa 1; SOD2, superóxido dismutasa 2; TXNRD1, 
tiorredoxina reductasa 1; IL10, interleucina 10; POMC, proopiomelanocortina; GALP, péptido similar a galanina; HCRT, precursor del neuropéptido 
de hipocretina; MCH, hormona concentradora de melanina; PPARGC1A, receptor activado proliferativo de peroxisomas, gamma, coactivador 1 alfa; 
PCK1, fosfoenolpiruvato carboxiquinasa 1; GSTA, grupo de glutatión S-transferasa; CPT1A, carnitina palmitoiltransferasa 1A; FGF21, factor de 
crecimiento de fibroblastos 21; SCD1, estearoil-coenzima A desaturasa 1; TLR4, receptor tipotoll 4; IL6, interleucina 6; PCR, proteína C reactiva; 
MMP2, metalopeptidasa de matriz 2; MMP13, metalopeptidasa de matriz 13; EMMPRIN, inductor de metaloproteinasas de matriz extracelular; FASN, 
ácido graso sintasa; EGR1, respuesta de crecimiento temprano 1; LEP, leptina; SREBF1, elemento regulador de esteroles que se une al factor de 
transcripción 1; PLIN, perilipina; AQP7, acuaporina 7; AEBP1, proteína de unión al potenciador de adipocitos 1.
–
+
Alto MUFA
MAPK8, XBP1
Efectos potenciales 
para la salud
FASN antiesteatósico
MMP-9, MMP-13 , EMMPRIN-
Antiinflamatorio [58]
AGPI alto
IMC1, c-MYC
–
Suplemento de aceite de pescado con flavonoides Genes inflamatorios 
relacionados con la fagocitosis
AGPI alto
Antiinflamatorio, 
antioxidante
+ [152]
polifenoles de manzana
PPARGC1A, PCK1, GSTA, CPT1A +
Cambios de 
expresión
EGR1
genisteína
–
Antiobesidad [65]
Dieta mediterránea más aceite de oliva
Alto en proteína
EGCG
TLR4, TNFA, IL6, CRP
EMMPRÍN
Genes de almacenamiento de lípidos
APOBR
NFKB1, MMP9, TNFA
[147, 148]
MMP2
Antiinflamatorio, 
antidiabético
[60, 61]antiesteatósico
HRT, MCH
Antiobesidad [57]
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La epigenética se ha definido como “procesos hereditarios y reversibles que regulan la expresión 
génica sin cambios concomitantes en la secuencia de codificación del ADN” [70] . El control 
epigenético de la expresión génica está implicado en procesos biológicos y fisiológicos críticos, como 
la impronta, el silenciamiento de dominios cromosómicos específicos, el desarrollo embrionario, la 
diferenciación celular y la organogénesis [71]. Sin embargo, la desregulación de los fenómenos epigenéticos
Dieta y firmas epigenéticas
51
Tabla 4. Ciertos estudios nutrigenómicos que evalúan perfiles de expresión génica asociados con intervenciones 
nutricionales
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Obesidad, EHGNA [153]
[81]
–
[52]
Deficiencias de colina 
y folato
Deficiencias de colina 
y folato
DMT2
Cáncer
ECV
Deficiencia de vitamina A
Metilación de OPRM1 , PENK y DAT
Factores dietéticos
deficiencia de vitamina D
Metilación de APOE, FOXA1 y FOXA2
[47]
TLR2, metilación de ICAM1
–
Alto contenido de grasa y azúcar
[75]
Metilación de P16, P14 y hMLH1
Bajo en proteínas
[144]
NAFLD
Acetilación de CYP7A1 
Expresiones de miR-134, miR-409-3p, miR-410 
y miR-495
Árbitro.
– Cáncer [154]
[82]
[sesenta y cinco]Alto contenido de grasa y azúcar
NAFLD
Bajo consumo de frutas y deficiencia 
de folato
–
+
dislipidemia
Deficiencia de calcio
LEP, leptina; FASN, ácido graso sintasa; OPRM1, receptor opioide, mu 1; PENK, preproencefalina; DAT, transportador de dopamina; CYP7A1, 
citocromo P450 familia 7 subfamilia A miembro 1; NR1H3, miembro 3 del grupo H de la subfamilia 1 de receptores nucleares; LÍNEA-1, elemento 
intercalado largo-1; MLH1 (HMLH1), homólogo 1 de mutL; APOE, apolipoproteína E; FOXA1, caja de horquilla A1; FOXA2, caja de horquilla A2; 
SREBF1, elemento regulador de esteroles que se une al factor de transcripción 1; LDLR, receptor de lipoproteínas de baja densidad; NFKBIA, inhibidor 
alfa de NFKB; GATA4, proteína de unión a GATA 4; TLR2, receptor tipo toll 2; ICAM1, molécula de adhesión intercelular 1; BVS, von Hippel-Lindau; 
HSD11B1, hidroxiesteroide 11-beta deshidrogenasa 1; HSD11B2, hidroxiesteroide 11-beta deshidrogenasa 2; ECV, enfermedad cardiovascular; DM2, 
diabetes mellitus tipo 2; NAFLD, enfermedad del hígado graso no alcohólico.
+ Cáncer
+
[49]
SREBF1, metilación de LDLR
Metilación de HSD11B1
Obesidad
[77]Deficiencias de colina 
y folato
Deficiencia de cromo
[76]
–
DMT2
Metilación de BVS
Deficiencia de magnesio
[74]
ECV
firmas epigenéticas
Expresiones miR-34a, miR-122, miR-181a, miR-192 
y miR-200b
[79]
+
[50]
Metilación de GATA4
Rica en grasas
metilación FASN
[78]
–
Bajo contenido de folato, 
vitamina A, vitamina B1, potasio, hierro
Deficiencia de selenio
Tipos de 
modificación
+
dislipidemia
acetilación de NR1H3 DMT2
NAFLD
Metilación de HSD11B2
Alto contenido de grasa y azúcar
Bajo en proteínas
+
Metilación de NFKBIA
Obesidad
Riesgos 
putativos de enfermedades
Metilación de LÍNEA-1
[80]
–
Metilación de LEP
[51]
+
metilación FASN
+
+
Deficiencia de selenio
Deficiencia de vitamina B12
DMT2
–
Obesidad, NAFLD [88]
+
–
DMT2Metilación de genes de señalización de insulina.
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puede alterar el fenotipo y la función celular, lo que conduce a la aparición y progresión de diversas 
enfermedades crónicas [72, 73] . En este sentido, las interacciones complejas entre los factores 
nutricionales y la metilación del ADN, las modificaciones de histonas covalentes y los ARN no codificantes, 
incluidos los microARN (miARN), se han implicado en la obesidad, la dislipidemia, la DM2, la EHGNA, el 
cáncer y las ECV (Tabla 5). Por ejemplo, las dietas ricas en grasas y azúcares se han relacionado con 
patrones anormales de metilación de los genes de neuropéptidos que controlan la ingesta de alimentos, lo 
que puede contribuir al desarrollo de la obesidad [65, 74] . Las dietas bajas en proteínas indujeron glucosa 
[47] y alteraciones de los lípidos al alterar las modificaciones de histonas en genes reguladores clave [75] . 
Además, la escasez de colina y folato mejoró los cambios en los miARN responsables de la progresión de la NAFLD [76, 77] .
Las diferentes deficiencias de micronutrientes como el folato, la vitamina A, la vitamina B, el potasio, el 
hierro y el selenio se correlacionaron con la hipermetilación de los genes supresores de tumores, lo que 
demuestra un papel en el cáncer [78, 79] . Las privaciones de vitamina D [80], calcio [81], magnesio [82] y cromo [49] podrían aumentar el riesgo de desarrollar DM2 mediante 
la promoción de patrones de metilación aberrantes en los genes implicados en la homeostasis de la 
glucosa, la señalización de la insulina y la respuesta inflamatoria. Además, los déficits de selenio [50] y 
vitamina A se asociaron con la patogenia de las ECV al afectar el estado de metilación del ADN de genes 
críticos [52] .
52
Tabla 5. Ejemplos nutriepigenéticos de interacciones entre la ingesta dietética y las modificaciones epigenéticas implicadas 
en el riesgo de enfermedad
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[83] . Por lo tanto, varios estudios experimentales han investigado los mecanismos epigenéticos 
subyacentes a los efectos sobre la salud de ciertos nutrientes y componentes alimentarios bioactivos 
(Tabla 6). Por ejemplo, se encontró que los efectos antiinflamatorios de consumir una dieta mediterránea
Por otro lado, el carácter reversible de las marcas epigenéticas ha dado lugar al diseño de 
intervenciones nutricionales específicas dirigidas a revertir las alteraciones epigenéticas que puedan 
tener un impacto significativoen la prevención y tratamiento de enfermedades crónicas humanas (nutriepigenética)
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–
Suplementación 
de donantes de metilo
–
contra el cáncer
Antilipidémico
polifenoles de manzana
sulforafano
Metilación de CNR1 (CB1)
+
resveratrol
Metilación de MAPKAPK2
[168]
genisteína
contra el cáncer
Activadores de cromatina 
P21, P16
EGCG
contra el cáncer
–
Metilación global del ADN
Aceite de oliva virgen extra
+
acetilación de P21
[89]
contra el cáncer
[87]
Dieta mediterránea
P21, P16 cromatina
DHA, ácido docosahexaenoico; PUFA, ácido graso poliinsaturado; EGCG, epigalocatequina-3-galato; EEF2, factor 2 de elongación de la 
traducción eucariota; IL4I1, inducida por interleucina-4 1; MAPKAPK2, proteína quinasa 2 activada por proteína quinasa activada por mitógeno; IL6, 
interleucina-6; CNR1 (CB1), receptor cannabinoide 1; BRCA1, reparación de ADN asociada; sirt1, sirtuina 1; FASN, ácido graso sintasa; RXRA, 
receptor alfa de retinoides X; EZH2, potenciador del homólogo 2 de zeste; FGFR3, receptor 3 del factor de crecimiento de fibroblastos; FZD10, receptor 
de clase frizzled 10; GPX4, glutatión peroxidasa 4; HOXD3, homeobox D3; HAT, acetiltransferasas; HDAC, histona desacetilasas; H3, histona 3; 
ERS1, receptor de estrógeno 1 (alfa); SREBF1, elemento regulador de esteroles que se une al factor de transcripción 1; PPARGC1A, peroxi algunos 
receptores proliferativos activados, gamma, coactivador 1 alfa.
–
Antilipidémico
contra el cáncer
+
Expresión de miR-16 
de metilación de RXRA
[sesenta y cinco]
+
Dieta mediterránea
Tipos de 
modificación
Metilación de BRCA-1 
miR-101b, expresiones de 
miR-455
acetilación de P53
Metilación de IL6 
Expresiones de miR-19b, miR-26b, 
miR-203
[90]
[169]Acetilación P21, P16
–
EZH2, actividad HDAC clase I
[sesenta y cinco]
genisteína
Antiobesidad
AGPI
–
+
contra el cáncer
contra el cáncer
pterostilbeno
Activación Sirt1
Dieta mediterránea
+
+
contra el cáncer
+
Expresiones miR-192, 
miR-30c
[84]
Polifenoles del té verde y 
EGCG
[162]
contra el cáncer
Efectos potenciales 
para la salud
contra el cáncer
resveratrol
+
curcumina
Actividad HAT p300 
metilación FASN
contra el cáncer
contra el cáncer
Antiobesidad
–
[149]
resveratrol
resveratrol
Polifenoles del té verde y 
EGCG
+
[84]
[156]
Aceite de pescado y pectina
Antiobesidad
Intervenciones nutricionales Firmas epigenéticas
[165]
+
[160, 161]
curcumina FGFR3 ... FZD10 ... GPX4... HOXD3
[163]
–
Antiinflamatorio
[151]
Árbitro.
+
curcumina
+
antiesteatósico
Metilación de SREBF1
Antiinflamatorio, 
anticancerígeno
contra el cáncer
[157]
prevención de ECV
[151]
Antiinflamatorio
+
+
[85]
[164]
represores
[158]
antifibrótico
polifenoles de manzana
DHA
expresión de miR-22
–
Antiinflamatorio, 
anticancerígeno
metilación
Metilación de PPARGC1A
[166]
metilación FASN
–
[155]
Antiinflamatorio
sulforafano
+
[86]
EEF2, metilación de IL4I1
[167, 168]
[159]
Actividad HDAC
[88]
genisteína
EGCG contra el cáncer
miR-129, miR-328-5p, 
miR-539-5p
53
Tabla 6. Ciertos estudios nutriepigenéticos que evalúan modificaciones epigenéticas relacionadas con diversas intervenciones 
nutricionales
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Los impactos adversos de las enfermedades metabólicas, incluida la obesidad y las comorbilidades 
crónicas asociadas, en la salud pública siguen siendo una gran preocupación debido a la falta de intervenciones 
eficaces para su prevención y manejo. La ausencia de avances relevantes a pesar de
Cabe destacar que también se ha descubierto que las marcas epigenéticas modulan el efecto de los 
tratamientos nutricionales sobre la pérdida de peso y los cambios en los perfiles metabólicos, que podrían 
usarse como biomarcadores para predecir la respuesta a las prescripciones dietéticas [94] . Por ejemplo, los 
niveles de metilación de los genes circadianos se correlacionaron con la magnitud de la pérdida de peso y los 
lípidos sanguíneos circulantes después de un programa nutricional basado en un patrón dietético mediterráneo 
[95, 96] . De manera similar, los patrones de metilación de los genes reguladores del apetito se asociaron con 
el éxito en la pérdida de peso o el riesgo de recuperarlo [97, 98] . Además, las reducciones de la grasa 
corporal y los lípidos séricos se relacionaron con cambios en el estado de metilación de los genes implicados 
en la respuesta inflamatoria y el metabolismo de los ácidos grasos [99, 100] . Además, se encontró una 
expresión inicial diferencial de varios miARN entre respondedores y no respondedores en un ensayo de 
pérdida de peso que consistía en seguir un tratamiento con restricción de energía [101].
54
Observaciones finales
Como punto final, es importante destacar que pueden existir interacciones entre los diferentes enfoques 
genéticos/epigenéticos, que pueden modular la efectividad de la nutrición de precisión en el tratamiento de 
algunas enfermedades crónicas. Por ejemplo, los estudios in vitro demostraron que los efectos de la 
suplementación con ácidos grasos omega-3 en la eliminación de triglicéridos plasmáticos a través del aumento 
de las tasas de transcripción del gen de la lipoproteína lipasa (LPL) dependían del polimorfismo L162V en el 
receptor alfa activado por el proliferador de peroxisomas ( PPARA ). ) gen [102] . Otro estudio informó que los 
niveles de expresión génica de PPARA y la apolipoproteína A1 ( APOA1 ) estaban influenciados por el 
polimorfismo PPARA L162V después de la suplementación con ácidos grasos omega-3 [103] . Además, se 
encontró que los cambios en los triglicéridos plasmáticos en respuesta a la suplementación con ácidos grasos 
omega-3 podrían ser modulados por el efecto de los polimorfismos y la metilación del ADN en los niveles de 
expresión de genes clave identificados por estudios de asociación del genoma completo [104] . Además, las 
variantes genéticas en los genes que codifican las selenoproteínas glutatión peroxidasa ( GPX1 ) y la 
selenoproteína P ( SEPP ) podrían influir en sus expresiones génicas en respuesta a la suplementación con 
una nuez de Brasil rica en selenio, lo que sugiere un posible papel en el tratamiento nutricional de las 
enfermedades degenerativas crónicas. [105] .
Sobre la base de esta evidencia, se ha propuesto que la introducción de estos compuestos dietéticos en una 
"dieta epigenética" podría servir como una estrategia eficaz para reducir la incidencia de la obesidad y las 
comorbilidades asociadas [91] . Además, los estudios han demostrado que algunos de los beneficios para la 
salud de la restricción energética están mediados parcialmente por mecanismos epigenéticos, incluida la 
prevención de patrones de metilación del ADN aberrantes y alteraciones de la cromatina[92] . Por lo tanto, se 
ha informado que las reducciones moderadas de energía podrían contribuir a retrasar la aparición de algunas 
enfermedades relacionadas con el envejecimiento y prolongar la vida a través de mecanismos epigenéticos [93] .
estaban relacionados con la hipermetilación de genes proinflamatorios [84, 85] . Las administraciones de ácidos 
grasos poliinsaturados modularon positivamente la expresión de varios miARN, que suprimieron genes 
oncogénicos y lipogénicos [86, 87] . Además, las propiedades anticancerígenas del res veratrol, la 
epigalocatequina-3-galato, la curcumina, el sulforafano y la genisteína se han asociado con algunas 
modificaciones epigenéticas, incluidas la hipometilación y la acetilación de genes supresores de tumores, y un 
aumento de miARN dirigidos a oncogenes (Tabla 6). Asimismo, los polifenoles de manzana y el pterostilbeno 
(un derivado del resveratrol) previnieron la obesidad inducida por la dieta al regular el estado de metilación de 
los genes implicados en el metabolismo de los lípidos [65, 88] . Además, se informó que la curcumina ejercía 
efectos protectores contra la lesión hepática y la insuficiencia cardíaca mediante la modulación de los patrones 
de metilación del ADN y las modificaciones de histonas de genes clave [89, 90] .
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Referencias
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basan en recomendaciones nutricionales para la población general y no consideran la influencia de los 
factores genéticos/epigenéticos y su interacción con el medio ambiente (principalmente la dieta y la 
actividad física). La nutrición de precisión es una parte importante de la medicina personalizada y un 
enfoque emergente para la prevención y el tratamiento de enfermedades que tiene en cuenta la genética/
información epigenética, así como edad, sexo, estado fisiopatológico y cuestiones ambientales, incluido 
el estilo de vida personal. En los últimos años, las ciencias genómicas han venido contribuyendo a una 
mejor comprensión de cómo las variantes genéticas y las modificaciones epigenéticas están 
involucradas en el desarrollo de diversas condiciones patológicas y la forma en que pueden modificar 
las respuestas a la terapia. Este conocimiento ha llevado a la búsqueda de biomarcadores genéticos y 
epigenéticos para predecir el riesgo de desarrollar enfermedades crónicas. Otra diana terapéutica 
potencial es el uso de intervenciones nutricionales basadas en determinados nutrientes y compuestos 
dietéticos bioactivos que pueden modificar las marcas epigenéticas y la expresión génica. Aunque se 
debe tener precaución, estos conocimientos científicos están allanando el camino para el diseño de 
estrategias innovadoras para la prevención, el manejo y el tratamiento de la obesidad y otras 
enfermedades crónicas prevalentes con antecedentes genéticos dentro de la era de la nutrición de precisión.
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