SPINA-GR

SPINA-GR es un biomarcador calculado para la sensibilidad a la insulina.^[1]​ Representa la ganancia del receptor de insulina.

El método computacional se basa en un modelo matemático en tiempo discreto de la homeostasis insulina-glucosa que se apoya en la plataforma MiMe-NoCoDI para modelar circuitos reguladores endocrinos.^[2]​

El índice se deriva de un modelo matemático de homeostasis insulina-glucosa que incorpora motivos fisiológicos fundamentales.^[3]​^[4]​ Para fines de diagnóstico, se calcula a partir de las concentraciones de insulina y glucosa en ayunas con:

${\displaystyle {\widehat {G}}_{R}={\frac {{G}_{1}P(\infty )({D}_{R}+\left[I\right](\infty ))}{{G}_{E}\left[I\right](\infty )[G](\infty )}}-{\frac {{D}_{R}}{{G}_{E}[I](\infty )}}-{\frac {1}{{G}_{E}}}}$ .^[1]​

[I](∞): Concentración plasmática de insulina en ayunas (μU/mL)
[G](∞): Concentración de glucosa en sangre en ayunas (mg/dL)
G₁ : Parámetro de farmacocinética (154,93 s/L)
D_R : CE₅₀ de la insulina en su receptor (1,6 nmol/L)
G_E : Ganancia del efector (50 s/mol)
P(∞): Producción endógena constitutiva de glucosa (150 µmol/s)

Las ecuaciones y sus parámetros han sido calibrados para humanos adultos con una masa corporal de 70 kg y un volumen plasmático de aproximadamente 2,5 litros.

En comparación con voluntarios sanos, SPINA-GR se reduce significativamente en personas con prediabetes y diabetes mellitus, y se correlaciona con el valor M en estudios de clamp de glucosa, pliegue cutáneo del tríceps, pliegue cutáneo subescapular y (mejor que HOMA-IR y QUICKI) con el valor a las dos horas en la test de tolerancia oral a la glucosa (TTOG), aumento de glucosa en TTOG, relación cintura-cadera, contenido de grasa corporal (medido mediante DXA) y fracción HbA1c^[1]​.

Tanto en el estudio FAST, un estudio observacional de secuenciación de casos y controles que incluyó a 300 personas de Alemania, como en una gran muestra del estudio NHANES, SPINA-GR difirió más claramente entre sujetos con y sin diabetes que los correspondientes HOMA-IR, HOMA-IS y QUICKI^[5]​.

Junto con la capacidad secretora de las células beta pancreáticas (SPINA-GBeta), SPINA-GR proporciona la base para la definición de un índice de disposición de la homeostasis de la insulina-glucosa basado en el ayuno (SPINA-DI)^[5]​.

En combinación con SPINA-GBeta y la secuenciación del exoma completo, el cálculo de SPINA-GR ayudó a identificar una nueva forma de diabetes monogenética (MODY) que se caracteriza por resistencia primaria a la insulina y resulta de una variante sin sentido del gen del receptor de rianodina tipo 2 (RyR2) (p.N2291D).^[6]​

En sujetos delgados es significativamente mayor que en una población con personas obesas^[1]​. En varias poblaciones, SPINA-GR se correlacionó con el área bajo la curva de glucosa y las concentraciones de glucosa, insulina y proinsulina de 2 horas en las pruebas de tolerancia oral a la glucosa, las concentraciones de ácidos grasos libres, grelina y adiponectina, y la fracción hemoglobina glicada^[5]​.

En la hidradenitis supurativa, una enfermedad inflamatoria de la piel, el SPINA-GR es reducido. Si este estado no se compensa con un aumento de la función de las células beta, el índice de disposición estática (SPINA-DI) se reduce, lo que da lugar a la aparición de diabetes mellitus.^[7]​

En una evaluación longitudinal del estudio NHANES, una amplia muestra de la población estadounidense, a lo largo de 10 años, un índice de disposición estática reducida (SPINA-DI), calculado como el producto de SPINA-GBeta y SPINA-GR, predijo la mortalidad por cualquier causa.^[8]​

• SPINA-GBeta
• SPINA-DI
• SPINA-GD
• SPINA-GT
• Evaluación del modelo homeostático.

1. ↑ ^{a b c d} Dietrich, JW; Dasgupta, R; Anoop, S; Jebasingh, F; Kurian, ME; Inbakumari, M; Boehm, BO; Thomas, N (21 de octubre de 2022). «SPINA Carb: a simple mathematical model supporting fast in-vivo estimation of insulin sensitivity and beta cell function.». Scientific Reports 12 (1): 17659. Bibcode:2022NatSR..1217659D. PMC 9587026. PMID 36271244. doi:10.1038/s41598-022-22531-3. 
2. ↑ Santillán, Moisés (2025). «Quantitative Insights into Glucose Regulation: A Review of Mathematical Modelling Efforts». Dynamics of Physiological Control (en inglés): 125-148. doi:10.1007/978-3-031-82396-1_7. 
3. ↑ Hamou-Maamar, Maghnia (de de 2025). «Mathematical Modeling in Diabetes Care and Innovation». Computational Mathematics and Modelling for Diabetes: 167-190. doi:10.1007/978-981-96-1925-2_4. 
4. ↑ Dietrich, Johannes W.; Böhm, Bernhard (27 de agosto de 2015). «Die MiMe-NoCoDI-Plattform: Ein Ansatz für die Modellierung biologischer Regelkreise». GMDS 2015; 60. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik: Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). doi:10.3205/15gmds058. 
5. ↑ ^{a b c d e} Dietrich, Johannes W.; Abood, Assjana; Dasgupta, Riddhi; Anoop, Shajith; Jebasingh, Felix K.; Spurgeon, R.; Thomas, Nihal; Boehm, Bernhard O. (2 de enero de 2024). «A novel simple disposition index ( SPINA-DI ) from fasting insulin and glucose concentration as a robust measure of carbohydrate homeostasis». Journal of Diabetes. PMID 38169110. doi:10.1111/1753-0407.13525. 
6. ↑ Bansal, Vikas; Winkelmann, Bernhard R.; Dietrich, Johannes W.; Boehm, Bernhard O. (20 de febrero de 2024). «Whole-exome sequencing in familial type 2 diabetes identifies an atypical missense variant in the RyR2 gene». Frontiers in Endocrinology 15. PMC 10913019. PMID 38444585. doi:10.3389/fendo.2024.1258982. 
7. ↑ Abu Rached, Nessr; Dietrich, Johannes W.; Ocker, Lennart; Stockfleth, Eggert; Haven, Yannik; Myszkowski, Daniel; Bechara, Falk G. (21 de marzo de 2025). «Endotyping Insulin–Glucose Homeostasis in Hidradenitis Suppurativa: The Impact of Diabetes Mellitus and Inflammation». Journal of Clinical Medicine 14 (7): 2145. PMID 40217596. doi:10.3390/jcm14072145. 
8. ↑ Dietrich, Johannes W. (2024). «P4-Endokrinologie – Kybernetische Perspektiven eines neuen Ansatzes». Leibniz Online (en alemán) 54. doi:10.53201/LEIBNIZONLINE54. 

• Funciones para R y S para el cálculo de SPINA-GBeta y SPINA-GR . (DOI permanente)