El rendimiento sostenido en el fútbol profesional depende de una interacción compleja entre la preparación física, la recuperación, la nutrición, las demandas competitivas y las características biológicas individuales. Dentro de estas últimas, la variabilidad genética podría contribuir a explicar por qué jugadores sometidos a cargas similares presentan respuestas diferentes en términos de daño muscular, transporte de oxígeno, metabolismo energético y capacidad de recuperación.
Los biomarcadores sanguíneos aportan información objetiva sobre estas respuestas y permiten observar cambios asociados a la pretemporada, la competición y los periodos de transición. Parámetros como la creatina quinasa (CK) y la lactato deshidrogenasa reflejan, con las necesarias precauciones, el estrés muscular provocado por el ejercicio. La hemoglobina, el hematocrito y el metabolismo del hierro condicionan el transporte de oxígeno, mientras que las transaminasas, la gamma-glutamil transferasa, la urea y el nitrógeno ureico ofrecen información complementaria sobre la respuesta hepática, el metabolismo proteico y la carga fisiológica acumulada.
Para explorar el componente genético de esta variabilidad se utilizaron puntuaciones genéticas totales, construidas mediante la combinación de polimorfismos relacionados con tres dominios: rendimiento muscular, resiliencia hepática y eficiencia metabólica. Cuarenta futbolistas profesionales varones fueron monitorizados durante dos temporadas consecutivas, con seis evaluaciones sanguíneas distribuidas a lo largo del ciclo competitivo.
El perfil poligénico vinculado al rendimiento muscular mostró asociaciones con el hierro sérico, la CK, la hemoglobina y el hematocrito. Una puntuación más favorable se relacionó con valores superiores de CK en determinados momentos, sin que esto deba interpretarse necesariamente como mayor lesión o peor recuperación. En deportistas de élite, la CK puede reflejar una mayor masa muscular activa, una elevada exigencia mecánica o una respuesta adaptativa más pronunciada. Las asociaciones positivas con hemoglobina y hematocrito también podrían representar diferencias individuales en la capacidad de transporte de oxígeno. No obstante, al no haberse medido fuerza, potencia, velocidad o rendimiento en carrera, estos resultados no demuestran una ventaja funcional directa.
Una mayor puntuación de resiliencia hepática se relacionó con concentraciones inferiores de ALT, urea y nitrógeno ureico. Paralelamente, el perfil de eficiencia metabólica presentó asociaciones inversas con AST, ALT y GGT. Estos patrones podrían ser compatibles con una utilización más eficiente de los sustratos, mejor regulación mitocondrial, mayor capacidad antioxidante y menor estrés metabólico ante cargas repetidas. También apareció una relación modesta con una menor variabilidad de la glucosa durante la pretemporada, aunque su relevancia práctica todavía es incierta.
La interpretación debe ser especialmente prudente. Las asociaciones fueron, en general, modestas o moderadas y dejaron de ser estadísticamente significativas tras corregir por comparaciones múltiples. Además, el reducido tamaño de la muestra, la inclusión exclusiva de varones de una única cohorte profesional, la falta de control sistemático de nutrición, sueño, estrés y carga individual, y el uso de un número limitado de variantes genéticas restringen su generalización.
Por tanto, la combinación de información genética y monitorización bioquímica longitudinal constituye una vía prometedora para comprender la heterogeneidad de las respuestas al entrenamiento y la competición, pero todavía no justifica decisiones clínicas, nutricionales o de entrenamiento basadas directamente en estos perfiles. Su aplicación requerirá cohortes más amplias, medidas objetivas de rendimiento y modelos genómicos y multiómicos suficientemente validados.
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Referencia completa del artículo:
Carretero-García J, Varillas-Delgado D. Polygenic Profiles Are Associated with Multidomain Biochemical Adaptations Across a Competitive Season in Professional Football Players: A Longitudinal Observational Study. Genes (Basel). 2026 Aug 7;17(8):927. doi: 10.3390/genes17080927.
