Un nuevo y convincente estudio de científicos de la Universidad McGill ha descrito, por primera vez, alteraciones microbianas precisas que pueden correlacionarse con confianza con la fibromialgia, una enfermedad caracterizada fundamentalmente por un dolor crónico generalizado.

La fibromialgia no se definió oficialmente como una afección médica hasta 1990, y sigue siendo un trastorno relativamente misterioso sin una prueba diagnóstica clara. Generalmente se clasifica como un trastorno del sistema nervioso central, caracterizado por una mayor sensibilidad al dolor y un dolor excesivo en diferentes partes del cuerpo.

La nueva investigación se inspiró en el cuerpo de evidencia en rápida expansión que descubre las correlaciones entre el intestino y el cerebro. Un equipo de la Universidad McGill planteó la hipótesis de que podría haber una relación entre la composición del microbioma intestinal y aquellos que sufren de esta enfermedad relativamente inexplicable.

Se reclutó una cohorte de 77 mujeres con fibromialgia, contra un control de 79 sujetos sanos. Las muestras de microbios fueron analizadas extensamente y los resultados revelaron que los sujetos con fibromialgia mostraban composiciones microbianas claramente identificables, distintas a las del grupo de control saludable.

Bacterial species which were found in greater quantities in individuals with fibromyalgia (left) versus species which...

«Utilizamos una serie de técnicas, incluida la inteligencia artificial, para confirmar que los cambios que observamos en los microbiomas de los pacientes con fibromialgia no fueron causados por factores como la dieta, los medicamentos, la actividad física, la edad, etc., que se sabe que afectan al microbioma», explica el primer autor del estudio, Amir Minerbi.

El estudio reveló 19 especies específicas de bacterias intestinales que son muy abundantes en los sujetos con fibromialgia. Faecalibacterium prausnitzii, por ejemplo, fue una especie que se observó en menor abundancia. Esta especie bacteriana también se ha encontrado interesantemente agotada en pacientes con síndrome de fatiga crónica. Bacteroides uniformis, otra especie mermada, ha sido previamente implicada en la artritis inflamatoria.

El plan microbiológico específico para la fibromialgia descrito en el estudio fue único cuando se comparó con las composiciones microbianas descritas en otras condiciones como la enfermedad intestinal inflamatoria, e incluso más específicamente, los investigadores pudieron correlacionar la severidad de la condición con la presencia, o ausencia, de ciertas bacterias. Esto llevó a los científicos a utilizar este plan microbiológico para generar un proceso de diagnóstico que pudiera identificar con increíble precisión a los pacientes con fibromialgia a partir de sus bacterias intestinales.

«Al utilizar el aprendizaje automático, nuestra computadora pudo hacer un diagnóstico de fibromialgia, basado únicamente en la composición del microbioma, con una precisión del 87%», dice Emmanuel González, investigador del proyecto. «A medida que nos basamos en este primer descubrimiento con más investigación, esperamos mejorar esta precisión, creando potencialmente un cambio radical en el diagnóstico».

Each circle represents a bacterial species, while the different colours mark different bacterial phyla

Los investigadores son muy claros al señalar que el estudio no sugiere que estos marcadores bacterianos intestinales jueguen un papel causal en el inicio del dolor relacionado con la fibromialgia y que se necesita mucho más trabajo para descubrir cualquier mecanismo causal potencial en juego. Sin embargo, lo que ofrece este novedoso estudio es una útil hoja de ruta que orienta las futuras vías de investigación. Como la fibromialgia es principalmente una enfermedad relacionada con el dolor crónico no visceral, será fascinante observar cómo algunas de estas especies bacterianas se asocian directamente con otras expresiones de dolor crónico, como la neuropatía o el dolor lumbar.

Al observar los resultados más inmediatos de esta investigación, el sistema de clasificación de aprendizaje automático desarrollado en el estudio sugiere una nueva forma potencial increíblemente útil de diagnosticar una afección que actualmente no tiene criterios diagnósticos objetivos y estándar.