Ángeles Mercedes Oviedo Santos Profesora del Grado en CAFD
Vie, 08/07/2022 - 08:33

Deportistas. Jugadores de fútbol americano.

Deportistas de élite, jugadores de fútbol americano.

Serie: 'In corpore sano' (XXXI)

La biomedicina, en su rama genética, ha experimentado grandes progresos científicos y técnicos en la última década, especialmente a partir del descubrimiento del genoma humano. La relación entre el ejercicio físico y la salud humana ha sido ampliamente reconocida por los profesionales relacionados con el deporte.

Sin embargo, el mecanismo molecular detrás de los deportes sigue siendo poco claro. Como se mencionó anteriormente, el fenotipo atlético es extremadamente complejo y depende de la combinación de una amplia gama de rasgos y características: desde características genéticas/genómicas hasta características posgenómicas, que afectan los sistemas inmunológico y endocrino.

Como tal, requiere una "ciencia compleja", como la de los metadatos y los perfiles multi-OMICS. Varios ensayos y proyectos multicéntricos ambiciosos (como ELITE, GAMES, Gene SMART, GENESIS y POWERGENE) tienen como objetivo descubrir biomarcadores basados en la genómica con un poder predictivo adecuado.

Las estrategias de la sportómica se han aplicado hasta ahora a la investigación de los efectos de la suplementación con arginina, cetoanálogos y otros aminoácidos, o los determinantes de los resultados de rendimiento en piragüistas de clase mundial o atletas de élite.

Los datos masivos moleculares son prometedores porque se anticipa que permitirán una mejor comprensión de los determinantes del rendimiento físico, arrojando luz sobre cómo optimizar y mejorar el rendimiento, identificar talentos, predecir (pronóstico inmediato/pronóstico) resultados fisiológicos, predecir lesiones e identificar estrategias para lesiones, prevención, entre otros.

Escalador

Escalador.

Sin embargo, la riqueza de datos es tan enorme, masiva y heterogénea que se necesitan nuevos algoritmos y protocolos computacionales, se requiere más poder computacional y nuevas estrategias para combinar e integrar datos de manera adecuada y efectiva.

Existe una herramienta donde se han integrado ocho conjuntos de datos de expresión génica publicados del músculo esquelético humano, llamado SGDB, que significa Sports Gene DataBase. SGDB se puede utilizar para buscar genes que se expresan después del ejercicio y sin ejercicio. Se pueden determinar los efectos del ejercicio físico sobre la expresión génica al tiempo que permite la visualización de cambios en mujeres y hombres.

Actualmente, SGDB contiene 54613 genes anotados basado en Affymetrix Human Genome U133 Plus 2 Affay (GPL570). Se ha convertido en uno de los recursos más importantes para que los investigadores estudien los deportes y los genes.

La dirección de acceso en línea para SGDB es www.sportsgene.top, de acceso libre, donde cualquiera que esté interesado en él puede buscar fácilmente el gen diana relacionado con el ejercicio.

Los atletas e investigadores deportivos cuyo objetivo sea conseguir el máximo rendimiento, pueden valerse de esta herramienta para mejorar sus aptitudes y estudios físicos.

Bibliografía:

Córdova, Alfredo; Fernández Lázaro, Diego; Caballero, Alberto; Black, Laura. (2020). Manipulación genética en el rendimiento deportivo. Genes con efecto sobre el comportamiento muscular. Rev. andal. med. deporte; 13(1): 35-39, mar. 2020.

Quinglei Cao, Zhogyuan Deng, Juan Liu, Xiaolan Li.(2020). SGDB: A Sports Gene Database for Visualization of Sports Effects on Human Skeletal Muscle Gene Expression. IEEE Access, Vol 8, Pp 20557-20562 (2020).

Maha Sellami, Mohamed A. Elrayess, Luca Puce and Nicola Luigi Bragazzi. (2022). Molecular Big Data in Sports Sciences: State-of-Art and Future Prospects of OMICS-Based Sports Sciences. Front. Mol. Biosci., 11 January 2022. 

Editor: Universidad Isabel I

ISSN 2697-1992.

Burgos, España

   

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