Dos pruebas de ADN, dos resultados: de dónde proceden las diferencias

Esto es lo que encontrarás en este artículo

1. Qué ocurre entre tu muestra de saliva y la página final
2. Los cuatro puntos que no están determinados
3. Qué posiciones del material genético se miden
4. Donde el significado está abierto, también lo está la interpretación
5. Con quién se compara tu valor
6. Por qué de los mismos datos surgen dos cifras
7. Cómo se rellenan las lagunas de los datos de medición
8. Qué tienen en común dos informes a pesar de todo
9. Cómo aborda mybody®x estos cuatro puntos
10. Qué hacer si tienes dos informes
11. Límites: qué no explica este artículo
12. En qué fijarse al comparar dos informes
Preguntas frecuentes
Fuentes

Qué ocurre entre tu muestra de saliva y la página final

Tu ADN es el mismo en ambos casos. No cambia cuando entregas dos muestras, ni cambia entre dos evaluaciones. Aun así, el informe final no es una imagen de tu ADN, sino el resultado de una cadena de pasos.

Esta cadena tiene cuatro eslabones. Del saliva se obtiene el ADN. Un chip lee en posiciones determinadas qué variante aparece allí. Un cálculo completa las posiciones que el chip no cubre. Por último, el resultado se clasifica según un grupo de comparación y se traduce a un texto.

Cada uno de estos eslabones implica una decisión. Esta se toma antes de que tu muestra llegue al laboratorio, y ninguna norma vinculante establece cómo debe resolverse. Ahí es precisamente donde surgen las diferencias de las que trata este artículo.

Por qué la lectura en sí rara vez es el problema

La lectura de una posición determinada es un proceso técnico con un resultado esperado claro. En este punto, por lo general, no hay discrepancias, porque dos laboratorios que leen la misma posición llegan a la misma letra.

La diferencia surge después. Surge cuando las letras leídas se convierten en una afirmación sobre ti, y esa traducción no está prescrita de manera uniforme en ningún sitio. Cómo funciona técnicamente la lectura y en qué se diferencia de una secuenciación completa se explica en el artículo Genotipado o secuenciación: la diferencia.

La diferencia entre el valor medido y la afirmación

Un valor medido es una constatación: en la posición X tienes esta variante. Una afirmación es algo distinto: esta variante significa para ti esto o aquello. Entre ambas hay varias decisiones.

Quien coloca dos informes uno al lado del otro suele comparar afirmaciones. Ni siquiera ve los valores medidos que hay detrás. Precisamente por eso, una diferencia parece mayor de lo que es en el nivel de los datos brutos.

Los cuatro puntos en los que nada está establecido

Dos análisis de la misma muestra pueden diferir porque hay tres aspectos que no están establecidos: qué posiciones del material genético se miden, qué grupo de comparación sirve de referencia y con qué fórmula se obtiene un valor a partir de ambos elementos. Un trabajo publicado en Genetics in Medicine en 2014 atribuyó precisamente a estas tres razones las diferencias entre proveedores (Kalf et al., 2014).

A esto se suma un cuarto punto que este trabajo no aborda: completar las posiciones faltantes. Procede de una investigación posterior y se desglosa en el capítulo 7, porque conlleva una limitación propia.

La descripción general no compara proveedores. Describe qué queda abierto en cada punto y cómo afecta al texto del informe.

El estudio de 2014 tiene doce años. Durante la investigación para este artículo no se encontró ningún estudio más reciente que comparara sistemáticamente los informes de varios proveedores para la misma persona. Aquí se indica la antigüedad de la evidencia, en lugar de ocultarla.

Qué posiciones del material genético se miden

Un chip no lee todo el material genético. Lee posiciones individuales predeterminadas en las que las personas suelen diferir. El diseño del chip determina cuáles son esas posiciones.

Según un análisis de datos de genotipado de consumidores publicado en el Computational and Structural Biotechnology Journal, la mayoría de los chips para el mercado de consumo leen entre 600.000 y 800.000 posiciones (Lu et al., 2021). Este orden de magnitud equivale a menos del uno por ciento de las más de 100 millones de variantes humanas confirmadas registradas en la base de datos de referencia dbSNP.

Por qué esta cifra se malinterpreta fácilmente

La referencia de comparación es importante. Ese uno por ciento se refiere al número de variantes conocidas en una base de datos, no a una proporción de tu material genético. Equiparar ambas cosas convierte una selección razonable en una carencia.

La selección es el punto clave. Un chip mide de forma específica posiciones sobre las que existe un conjunto de investigaciones. Medir todo lo demás aumentaría la cantidad de datos sin mejorar la información obtenida.

Dos listas que solo coinciden parcialmente

El mismo análisis muestra hasta qué punto pueden diferir estas listas. Dos chips habituales solo coinciden en alrededor del 20 % de las posiciones medidas (Lu et al., 2021). Por tanto, el número y la ubicación de las posiciones leídas no son lo mismo, aunque dos informes tengan el mismo aspecto.

La diferencia puede ser aún mayor. El mismo análisis describe un caso en el que dos conjuntos de datos, con 500.000 y un millón de posiciones leídas, respectivamente, solo tienen 100.000 posiciones en común (Lu et al., 2021). Quien coloca dos informes así uno junto al otro está comparando, en gran medida, preguntas diferentes.

Para ti, como lectora o lector, esto tiene una consecuencia inmediata. Si una característica aparece en un informe y no en el otro, no tiene por qué ser una contradicción. Puede significar que la posición correspondiente ni siquiera se leyó en el segundo caso.

Por tanto, la selección de las posiciones es una de varias razones de las discrepancias. No es ni la única ni automáticamente la más importante.

Cuando el significado está abierto, también lo está la interpretación

Después de la medición viene la interpretación, y ahí comienza el ámbito en el que la propia investigación aún no ha llegado a una conclusión. Una sociedad científica lo dejó claro en una entrevista en 2025.

La Deutsche Gesellschaft für Ernährung señala en 2025 que la función de muchos loci genéticos analizados en este tipo de pruebas no está del todo clara. Cuando el significado de un lugar está abierto, también lo está su interpretación, y dos interpretaciones pueden diferir sin que ninguna de ellas haya medido algo incorrectamente.

Por qué muchos lugares individuales aportan poco

En la misma entrevista aparece una cifra que hace tangible la relación. Cada uno de los aproximadamente 1.000 lugares genéticos identificados hasta la fecha solo tiene un efecto reducido sobre el peso corporal (Deutsche Gesellschaft für Ernährung, 2025).

Muchas contribuciones pequeñas pueden resumirse de más de una manera. Quien pondera veinte lugares llega a una imagen diferente de quien pondera cincuenta, y ambos trabajan con las mismas letras.

Qué se desprende de esto y qué no

Esto no significa que una evaluación sea arbitraria. Una situación de investigación abierta es algo distinto de la arbitrariedad: describe un margen con límites, no un espacio vacío.

Sin embargo, de ello se desprende que una diferencia entre dos informes, por sí sola, no demuestra nada contra nadie. Muestra que, en un punto abierto, se tomaron dos decisiones diferentes.

Con quién se compara tu valor

Ningún valor existe por sí solo. Siempre está en relación con un grupo, y ese grupo es una elección. Qué promedio de población sirve como punto de partida forma parte de las tres razones señaladas en 2014 en Genetics in Medicine (Kalf et al., 2014).

Conoces este principio por la vida cotidiana. Una estatura de 1,80 metros está por encima de la media o no llama la atención, según con quién te compares. El valor medido sigue siendo idéntico en ambos casos.

Por qué el grupo de origen es relevante aquí

Las variantes genéticas se presentan con distinta frecuencia en diferentes grupos de población. Un estudio de 23 chips en seis grupos de origen concluyó que un chip adaptado al grupo correspondiente ofrecía mejores resultados que uno más grande que no lo estaba (Nguyen et al., Scientific Reports, 2022).

Por tanto, el tamaño por sí solo no es un indicador de calidad. La adecuación prima sobre la amplitud, y la adecuación es una decisión que se toma antes de la medición.

Qué significa esto para tu informe

Si en un informe aparece «por encima de la media» y en el otro «promedio», la diferencia puede deberse únicamente al grupo de referencia. En ese caso, ambas frases serían correctas porque responden a preguntas diferentes.

Die vier Stellschrauben auf einen Blick

Tres de estos cuatro puntos se determinan antes de que tu muestra llegue al laboratorio. Solo el cuarto surge durante el propio análisis.

Por qué surgen dos cifras a partir de los mismos datos

El tercer factor de ajuste es el más invisible. Está en la regla de cálculo con la que muchas posiciones individuales se convierten en un valor, y esa regla no aparece en ningún informe.

El estudio de 2014 constató que los proveedores comparados aplicaban fórmulas diferentes y que esto afectaba a los valores previstos (Kalf et al., 2014). Las letras medidas eran las mismas.

Dos métodos de cálculo suelen diferir en dos aspectos. Uno es el número de posiciones que realmente se incorporan. El otro es el peso que recibe cada posición. Ambos datos rara vez aparecen en un informe.

Una forma de verlo: dos docentes corrigen el mismo examen con el mismo baremo de puntos, pero ponderan las tareas de manera distinta. Ambas calificaciones están justificadas de forma comprensible y, aun así, son diferentes.

Órdenes de magnitud de la literatura especializada

Fuentes: Lu et al., Computational and Structural Biotechnology Journal, 2021 · Nguyen et al., Scientific Reports, 2022 · Sociedad Alemana de Nutrición, 2025

Cómo reconocer un cálculo transparente

Un informe no tiene que imprimir su fórmula para ser comprensible. Ya ayuda que indique cuántas posiciones se han incorporado a una afirmación y en qué se basa la clasificación.

Si faltan ambos datos, la diferencia con un segundo informe no puede aclararse. Entonces solo queda observar que dos cifras son distintas.

Cómo se rellenan las lagunas en los datos de medición

Ningún chip cubre todas las posiciones que podrían ser útiles para un análisis. Por eso, parte de las posiciones faltantes se completa mediante cálculos. Este procedimiento se llama imputación: estimar posiciones desconocidas a partir de posiciones cercanas que sí se han medido.

Un estudio publicado en Genome Medicine analizó cuánto puede cambiar un resultado por este motivo. En la mayoría de los casos, la discrepancia se mantiene por debajo de cinco rangos percentiles y no cambia la interpretación; solo en aproximadamente el uno por ciento de los casos es considerablemente mayor (Chen et al., 2020).

Por qué esta cifra suele interpretarse en la dirección equivocada

El caso excepcional es la mitad más llamativa de la frase y, precisamente por eso, a menudo se convierte en el mensaje principal. La fuente dice lo contrario: lo habitual es una discrepancia que no se ve en el informe.

Para comparar dos informes, esto significa que la imputación rara vez es la explicación. Si dos evaluaciones difieren considerablemente, es más probable que la causa esté en las otras tres variables.

Qué puedes sacar de esto en la práctica

Un informe que presenta las posiciones completadas como si hubieran sido medidas oculta un paso intermedio. Por eso, preguntar qué datos se han leído y cuáles se han calculado es una pregunta pertinente para cualquier evaluación.

Lo que dos informes tienen en común pese a todo

Cuatro capítulos sobre las diferencias podrían dar la impresión de que todo es cuestión de negociación. No es así.

A nivel de las letras, hay poco margen de discusión. Tus variantes en una posición determinada son un resultado, no una cuestión de criterio, y con un trabajo cuidadoso dan el mismo resultado en ambas evaluaciones.

La parte que permanece estable

Las predisposiciones heredadas que lee una prueba de este tipo permanecen estables. Son la parte fija del cálculo y, por eso, el punto de referencia de una evaluación no cambia por sí solo. En el artículo Hacerse una prueba de ADN una sola vez: qué hay detrás se explica por qué esta estabilidad implica que una prueba de ADN basta una vez y cuál es el límite de esta afirmación.

Lo que se mueve es la interpretación. Precisamente esta flexibilidad explica por qué dos evaluaciones del mismo momento pueden dar resultados distintos y por qué la misma muestra podría leerse de otra manera más adelante.

Cuándo cabe esperar coincidencia

En características individuales bien estudiadas, las discrepancias son poco probables. Cuanto más claramente esté demostrada la función de un sitio, menos margen queda para dos interpretaciones distintas.

Con las afirmaciones compuestas es distinto. En cuanto muchos sitios con una contribución pequeña se combinan para obtener un valor, cada decisión del proceso de cálculo influye en el resultado.

Cómo aborda mybody®x estos cuatro puntos

De esta frase no se desprende ninguna valoración de otras evaluaciones. Describe la situación en la que se encuentra toda evaluación, incluida la propia. Lo que puede diferenciarse es la manera de afrontarla.

mybody®x (MYBODY Lab GmbH) explica el procedimiento. Se trabaja con genotipificación de SNP en más de 700.000 posiciones individuales predeterminadas, no con la secuenciación del genoma completo. Esto es una afirmación sobre el primer factor y puede comprobarse.

De estas posiciones leídas solo se evalúa una parte, y esa parte también está cuantificada. El test de ADN NutriCare | INFINITY analiza 140 variaciones genéticas a partir de una muestra de saliva y cuesta 269,00 € (a fecha del 31.08.2026; sujeto a cambios); la página del producto indica qué informes se generan a partir de ellas.

Lo que el test explícitamente no ofrece

El análisis de ADN sirve para el asesoramiento nutricional y de estilo de vida. No es un procedimiento diagnóstico, no constituye una predicción de enfermedades y no sustituye un examen ni un asesoramiento médico.

El alcance también tiene límites que deben señalarse. El informe no incluye ninguna evaluación sobre proteínas, proteínas alimentarias o macronutrientes, y la referencia a la tolerancia evaluada se limita a cuatro informes del capítulo sobre el tipo metabólico: alcohol, cafeína, lactosa y gluten.

Respecto a la cuestión de la interpretación, hay una postura clara. No vendemos una recomendación para adelgazar, sino una clasificación. El test describe predisposiciones y no promete ningún resultado.

La laguna que también queda aquí

En cuanto a los otros dos factores, queda una laguna, y hay que nombrarla. En un informe de evaluación, rara vez se detalla qué grupo de comparación sirve de base para una clasificación ni cómo se obtiene mediante los cálculos.

Esto se aplica tanto a nuestro informe como a otros. Un texto sobre comparabilidad que dejara de lado precisamente esta laguna en su propio caso no estaría a la altura de su objeto.

Qué hacer cuando tienes dos informes

El primer impulso es preguntar cuál de los dos es correcto. Esta pregunta rara vez lleva más lejos, porque exige una decisión que no puede tomarse a partir del material disponible.

La pregunta de fondo es otra: ¿describen ambos informes lo mismo? A menudo la respuesta es no, en cuanto se comparan los datos uno al lado del otro.

Cuatro preguntas para ambos informes

Primero, comprueba si se refiere a la misma posición. Si ambos informes incluyen un identificador del sitio analizado, la comparación es posible; si falta en uno, estás comparando dos encabezados.

En segundo lugar, comprueba la referencia. Una palabra como «elevado» necesita indicar respecto a qué grupo se aplica; de lo contrario, queda como una afirmación sin escala de referencia.

En tercer lugar, comprueba cuántas posiciones se incorporaron a la afirmación. Una afirmación basada en cinco sitios y otra basada en cincuenta no son el mismo tipo de afirmación, aunque ambas suenen igual.

Por último, comprueba si el informe distingue entre las posiciones medidas y las añadidas. Cuando lo indica, hace visible el cuarto factor.

Anota las cuatro respuestas junto a ambos informes antes de evaluarlos. Después, normalmente verás enseguida si ambos responden a la misma pregunta.

Cuándo debe llevarse un informe a una consulta médica

Un informe de ADN nutricional no es un diagnóstico de una enfermedad ni responde a una pregunta médica. Si unos síntomas te han llevado a interesarte por este tema, debes consultarlos en una consulta médica, independientemente de lo que diga un informe.

Lleva ambos informes a una consulta de este tipo, si los tienes. Una diferencia entre dos análisis es un buen motivo para plantear una pregunta concreta y un mal motivo para sacar una conclusión por tu cuenta.

Límites: lo que este artículo no explica

La evidencia sobre esta cuestión es más escasa de lo que podría hacer pensar la extensión del artículo. Salvo la fuente de la Sociedad Alemana de Nutrición, consiste en publicaciones científicas en inglés. No fue posible encontrar una institución alemana que describa el mecanismo en su conjunto.

Además, la principal prueba es antigua. El estudio que identifica tres de los cuatro factores data de 2014, y no se encontró un trabajo más reciente con la misma pregunta. Esto no debilita la afirmación, pero limita su alcance.

No existe una cifra fiable sobre la frecuencia. Las fuentes consultadas no cuantifican con qué frecuencia dos análisis de la misma muestra llegan a resultados diferentes. Por eso este artículo no incluye ninguna cifra al respecto.

Y un límite respecto a este propio texto: explica cómo surgen las diferencias. No explica cuál de dos informes concretos es más acertado en tu caso. Eso solo puede determinarse a partir de los propios informes.

Lo que importa al comparar dos informes

Si solo te llevas una acción, que sea esta: busca en ambos informes el identificador de la posición analizada y la indicación del grupo con el que se comparó. Dos datos por afirmación; para empezar no hace falta más.

La razón es práctica. De los cuatro factores, estos son los dos que un informe puede mencionar sin revelar sus cálculos. Si no encuentras ninguno de los dos en ambos informes, la comparación no se puede resolver, y eso también es un resultado.

La pregunta inicial era cómo podían diferir dos informes sobre el mismo ADN. La respuesta no tiene nada de sorprendente: no difieren en la medición, sino en las decisiones posteriores. Quien conoce esas decisiones lee ambos informes de otra manera.

Preguntas frecuentes

Fuentes

1. Kalf RRJ, Mihaescu R, Kundu S, de Knijff P, Green RC, Janssens ACJW: Variaciones en los riesgos previstos en las pruebas genómicas personales para enfermedades complejas comunes. Genetics in Medicine 16(1), 2014, DOI 10.1038/gim.2013.80 – doi.org
2. Deutsche Gesellschaft für Ernährung: Alimentación personalizada: ¿cómo funciona? Entrevista con la Prof. Dra. Christina Holzapfel, 2025, consultada el 31.08.2026 – dge.de
3. Lu C, Greshake Tzovaras B, Gough J: Estudio de los datos de genotipos directos al consumidor y herramienta de control de calidad (GenomePrep) para la investigación. Computational and Structural Biotechnology Journal 19, 2021, DOI 10.1016/j.csbj.2021.06.040 – doi.org
4. Chen S-F, Dias R, Evans D, Salfati EL, Liu S, Wineinger NE, Torkamani A: Imputación de genotipos y variabilidad en la estimación de puntuaciones de riesgo poligénico. Genome Medicine 12, 2020, DOI 10.1186/s13073-020-00801-x – doi.org

Los tres motivos de las predicciones discrepantes entre proveedores proceden de [1]. La cita literal sobre la función de los loci genéticos y el dato de aproximadamente 1.000 loci genéticos proceden de [2]. Los datos sobre el número de posiciones medidas, la relación con la base de datos de variantes dbSNP y la coincidencia entre dos chips de uso extendido proceden de [3]. Los datos sobre la imputación y sus limitaciones proceden de [4]. La comparación de 23 chips en seis grupos de ascendencia se atribuye en el texto a sus autores, revista especializada y año: Nguyen et al., Scientific Reports 12, 2022, DOI 10.1038/s41598-022-22215-y. Los datos sobre el precio, el alcance y el tipo de muestra proceden de la página del producto de mybody®x, consultada el 31.08.2026. Todas las fuentes se consultaron y verificaron el 31.08.2026. En los trabajos [1] y [3] se mencionan nominalmente proveedores y fabricantes; aquí los nombres se describen de forma neutral y las cifras se han reproducido sin cambios.

Equipo editorial y especializado de mybody®x

Nutrigenética Diagnóstico de laboratorio Ciencia de la nutrición Análisis de datos genéticos

Este artículo fue elaborado por el equipo editorial y especializado de mybody®x. El equipo combina nutrigenética, diagnóstico de laboratorio y ciencia de la nutrición. Las personas que colaboran en él aparecen en la página de autores.

Publicado el 31.08.2026 · Última actualización: 31.08.2026

El análisis de ADN sirve para el asesoramiento sobre alimentación y estilo de vida. No es un procedimiento diagnóstico, no constituye una predicción de enfermedades ni sustituye un examen o asesoramiento médico. Las variantes genéticas describen probabilidades en grupos de población, no determinan el caso de cada persona.