BIOMARCADORES PREDITIVOS E SUA APLICABILIDADE NO DIAGNÓSTICO E MANEJO DA SÍNDROME METABÓLICA

Abstract

A síndrome metabólica (SM) constitui um agrupamento de fatores de risco inter-relacionados que aumentam a probabilidade de desenvolvimento de doenças cardiovasculares, diabetes mellitus tipo 2 e complicações renais. Caracteriza-se pela presença de hiperglicemia, hipertrigliceridemia, baixos níveis de HDL, obesidade abdominal e hipertensão arterial, frequentemente acompanhados por resistência insulínica, disfunção endotelial e inflamação crônica de baixo grau. Esta revisão narrativa tem como objetivo discutir os critérios diagnósticos vigentes e os biomarcadores emergentes da SM, contribuindo para o diagnóstico precoce e para a otimização das estratégias terapêuticas. Estudos epidemiológicos apontam prevalência global entre 20-30%, sendo estimada em cerca de 29% entre adultos brasileiros. De acordo com o NCEP-ATP III, o diagnóstico requer pelo menos três dos seguintes critérios: circunferência abdominal ≥102 cm em homens ou ≥88 cm em mulheres, triglicerídeos ≥150 mg/dL, HDL <40 mg/dL em homens ou <50 mg/dL em mulheres, pressão arterial ≥130/85 mmHg ou glicemia de jejum ≥100 mg/dL. Paralelamente, biomarcadores emergentes, como acilcarnitinas de cadeia longa e ácidos graxos livres, têm se mostrado promissores no diagnóstico e monitoramento da SM. Evidências sugerem que reduções dessas moléculas durante o teste de tolerância à glicose refletem maior sensibilidade insulínica tecidual, enquanto perfis metabólicos individuais se associam a diferentes riscos cardiovasculares e renais. Ademais, modelos de machine learning vêm demonstrando elevada acurácia na predição da SM, permitindo maior precisão em coortes prospectivas. Assim, a integração de biomarcadores e ferramentas analíticas avançadas favorece diagnósticos personalizados e estratégias preventivas eficazes, possibilitando intervenções precoces que podem reduzir a morbimortalidade associada à síndrome metabólica.