Salvador Vargas Molina
Prof. EADE – University of Wales
Grupo investigación Fisiología del ejercicio: PAIDI CTS 132
Cuando se realiza una investigación cuyo objetivo es la composición corporal se pueden usar varios métodos de evaluación. La resonancia magnética, por ejemplo, es el mejor estándar para valorar el músculo esquelético (Franchi et al., 2018). Otro método puede ser la ecografía o ultrasonido, que correlaciona altamente con la resonancia magnética (Franchi et al., 2018). Técnicas como la antropometría o la bio-impedancia son óptimas para el día a día, pero tienen bastantes limitaciones desde el punto de vista de la investigación, por eso la validez de los resultados no es considerada.
No obstante, un gran número de investigaciones son evaluadas por Absorciometría Dual de Rayos (DXA). El DXA distingue entre masa grasa y masa libre de grasa. Dentro de esa masa libre de grasa encontramos varios componentes, entre ellos, la masa muscular o incluso la cantidad de agua. Por esta razón, el DXA no es un método de evaluación tan fiable para evaluar el músculo esquelético, ya que no discierne de los demás componentes. Aún así, todo parece indicar que, si se aumenta la masa libre de grasa, aumenta el músculo esquelético. Si se pierde, es probable que se pierda músculo, a menos que se hagan dietas con carbohidratos restringidos (como es el caso de dietas cetogénicas). Esto se debe a que, si se reduce los tanques de glucógeno, se reduce el agua intramuscular, ergo la masa libre de grasa desciende.
Aun sabiendo que el DXA nos da el valor de masa libre de grasa, lo cual se considera un valor indicativo de aumento de músculo, podemos decir que no es exacto. Hay otras limitaciones a tener en cuenta en los estudios cuando se valora el aumento de masa libre de grasa o descenso de masa libre de grasa, por ejemplo, el factor de corrección de la masa libre de grasa, es decir, grasa libre de tejido adiposo (FFAT). Este factor nos lleva al siguiente cuestionamiento:
Cuando se reduce el tejido adiposo, ¿también se reduce la cantidad de tejido libre de grasa? ¿Por qué?
Podemos deducir que es debido a que dentro de la masa libre de grasa también se encuentra tejido adiposo sin grasa. Por esta razón, se considera el modelo propuesto por Heymsfield et al., el cual afirma que para reducir la diferencia entre la masa libre de grasa a nivel molecular y el valor correspondiente evaluado a nivel macro en el tejido/órgano se asume que el 85% del tejido adiposo es grasa y el 15% restante es el componente de tejido adiposo sin grasa o FFAT (Heymsfield et al., 2002).
Por eso, es importante cuando leemos investigaciones con DXA que nos fijemos si han hecho las correcciones de la grasa libre de tejido adiposo, ya que muchas veces se suma o se resta el valor de la masa libre de grasa y esto puede resultar en cambios en las diferencias significativas a favor o en contra del aumento o descenso de la masa libre de grasa.
Como ejemplo, se puede observar el modelo de Heymsfield et al. mencionado, donde la masa grasa se divide por 0,85 y este valor se multiplica por 0,15.
FFAT = (FM/0,85) x 0,15
*FM=Fat mass
*FMM=Fat Free Mass = masa libre de grasa
En el ejemplo de una investigación de nuestro grupo de trabajo publicada este año (Vargas-Molina et al., 2023) cuando se aplica la fórmula a los valores pre y post de la masa grasa, las diferencias pasan de 0,60 a 0,28 y de 0,40 a 0,19. En este caso, no resulta que la pérdida de masa libre de grasa influye mucho en una posible explicación de pérdida de músculo, tal vez porque perdieron poco peso total. Si la pérdida de peso fuese más significativa y la muestra también, seguramente sí habría más influencia.
Conclusión:
Cuando leamos investigaciones que evalúen la composición corporal mediante DXA es imperante observar si se hizo el factor de corrección, sobre todo, si las diferencias significativas son muy justas.
Referencias:
Franchi, M. V., Longo, S., Mallinson, J., Quinlan, J. I., Taylor, T., Greenhaff, P. L., & Narici, M. V. (2018). Muscle thickness correlates to muscle cross-sectional area in the assessment of strength training-induced hypertrophy. Scand J Med Sci Sports, 28(3), 846-853. doi:10.1111/sms.12961
Heymsfield, S. B., Gallagher, D., Kotler, D. P., Wang, Z., Allison, D. B., & Heshka, S. (2002). Body-size dependence of resting energy expenditure can be attributed to nonenergetic homogeneity of fat-free mass. Am J Physiol Endocrinol Metab, 282(1), E132-138. doi:10.1152/ajpendo.2002.282.1.E132
Vargas-Molina, S., Bonilla, D. A., Petro, J. L., Carbone, L., Garcia-Sillero, M., Jurado-Castro, J. M., . . . Benitez-Porres, J. (2023). Efficacy of progressive versus severe energy restriction on body composition and strength in concurrent trained women. Eur J Appl Physiol, 123(6), 1311-1321. doi:10.1007/s00421-023-05158-8
¿Querés aprender más? Elegí alguno de nuestros cursos y pagalo con un 20% de descuento si ya sos miembro. ¿Aún no sos miembro? ¡Dale clic acá y sumate!
