Heterogeneidad en prediabetes 1: del fenotipo al endotipo - De Dios, Alejandro (Revista de la Sociedad Argentina de Diabetes, 2025)
La diabetes mellitus tipo 1 (DM1) es una enfermedad autoinmune caracterizada por la destrucción progresiva de las células beta pancreáticas. Desde el modelo clásico de Eisenbarth hasta las clasificaciones más recientes, se reconocen al menos cuatro estadios en su progresión: estadio 0 (riesgo genético), estadio 1 (presencia de dos o más autoanticuerpos con normoglucemia), estadio 2 (disglucemia presintomática) y estadio 3 (diabetes clínica). A esto se sumó el estadio 4, que contempla la fase posdiagnóstico y la posibilidad de preservar la función beta residual. En los estadios presintomáticos (que en algunas publicaciones están referidos como prediabetes tipo 1), la velocidad de progresión es altamente variable. Esta heterogeneidad se explica por factores como la edad, el perfil genético, el número y el tipo de autoanticuerpos, pero también por mecanismos inmunopatológicos subyacentes. Este enfoque ha dado lugar al concepto de endotipos en DM1 que busca clasificar a los pacientes según patrones biológicos específicos que influyen tanto en la evolución clínica como en la respuesta terapéutica. A nivel inmunológico, la activación temprana de los linfocitos T CD4+ y CD8+ específicos contra antígenos de células beta, junto con alteraciones en las células T reguladoras (Treg), favorecen la destrucción progresiva. Además, las células beta en estrés pueden expresar HLA clase I de forma aberrante y secretar IFN-α promoviendo un microambiente proinflamatorio. Estos mecanismos han sido aprovechados en estudios recientes con terapias inmunomoduladoras, como el uso de anti-CD3 (teplizumab) o IL-2 en dosis bajas, que lograron retrasar la aparición de la DM1 clínica en individuos en estadio 2. La estratificación de fenotipos y endotipos se perfila como una estrategia clave para la implementación de una medicina personalizada en DM1. A través de biomarcadores inmunológicos, genéticos y metabólicos es posible identificar con mayor precisión a los sujetos en riesgo, optimizar los programas de detección y seleccionar las intervenciones más adecuadas.