MADRID 1 Dic. (EUROPA PRESS) -
La genómica mejora la capacidad predictiva de los modelos de predicción de riesgo de enfermedad a nivel individual y poblacional, según se ha puesto de manifiesto en un nuevo 'Informe Anticipando', elaborado por el Observatorio de Tendencias en la Medicina del Futuro, sobre 'Predicción de riesgo de enfermedad en poblaciones en la era de la Medicina Personalizada de Precisión' y que ha sido publicado por la Fundación Instituto Roche.
"En el trabajo se evidencia que la incorporación de la información genómica a los modelos de predicción de riesgo contribuye a la mejora de su capacidad predictiva y, por lo tanto, de su futura aplicación en la práctica clínica", ha dicho el vicepresidente de la Fundación Instituto Roche, Federico Plaza.
Y es que, el desarrollo de la mayoría de las enfermedades comunes, como el cáncer o las patologías coronarias, se debe normalmente a múltiples factores condicionantes de la salud o enfermedad, que pueden ser factores biológicos, ambientales o de exposición, hábitos de vida o factores socioeconómicos.
De hecho, estos factores se pueden emplear para predecir el riesgo de desarrollar una determinada enfermedad a través de la creación de modelos de predicción de riesgo; análisis estadísticos que, además de servir para predecir el riesgo específico de cada persona de padecer una determinada enfermedad, permiten la integración del conocimiento sobre factores y características individuales con la información de salud pública para identificar factores que condicionen el desarrollo de enfermedades a nivel poblacional.
Los avances en el campo de la Medicina Personalizada de Precisión y la incorporación de nuevas tecnologías, como las ciencias ómicas, han permitido el desarrollo y mejora de la Medicina Preventiva y la Salud Pública de Precisión. En concreto, la revolución genómica y tecnológica de los últimos años ha permitido disponer de mayor información acerca de la base genética de las enfermedades, que se incorporan a los análisis y de este modo poder cuantificar las diferencias de riesgo entre diferentes personas mediante las llamadas Estimas de Riesgo Poligénico (PRS, por sus siglas en inglés).
Los PRS son una medida global del riesgo genético de desarrollar una enfermedad por parte de una persona respecto de la población general incorporando información sobre variantes genéticas asociadas al riesgo de desarrollar enfermedades. Según explica una de los co-coordinadores del Informe Anticipando y profesora de Investigación del Centro Nacional de Epidemiología (CNE) del Instituto de Salud Carlos III, Marina Pollán, ante una misma exposición, no todas las personas tienen la misma probabilidad de desarrollar una enfermedad que se asocie con dicha exposición (véase el tabaco y el cáncer de pulmón).
"Hoy sabemos que gran parte de esa diferente respuesta se explica por la forma en que incorporamos, metabolizamos, almacenamos y eliminamos los ingredientes claves causantes del efecto nocivo de la exposición. Esas funciones y muchas otras están determinadas en parte por nuestros genes. Por tanto, el análisis del genoma nos está permitiendo cuantificar diferencias en susceptibilidad y tenerlas en cuenta en nuestros estudios y con el tiempo podremos incorporarlas en la aplicación práctica", ha argumentado la experta.
Debido a la variabilidad genética entre personas, así como a la diversidad y complejidad de las enfermedades conocidas, para el cálculo de los PRS deben emplearse muestras poblacionales de gran tamaño que permitan identificar los polimorfismos en un único nucleótido o SNPs (variantes genéticas) asociados a enfermedades.
Asimismo, de acuerdo con el co-coordinador del Informe Anticipando y director de la Fundación Pública Gallega de Medicina Genómica (Servicio Gallego de Salud), Ángel Carracedo, los SNPs han posibilitado estudios masivos de asociación denominados GWAS, que están permitiendo identificar los SNPs que están asociados con la enfermedad común, consiguiendo su estratificación, la búsqueda de dianas y determinar el riesgo genético (que es un componente del riesgo global) cada vez con mayor precisión.
A más datos poblacionales, mayor capacidad predictiva La capacidad predictiva de los modelos de predicción de riesgo aumentará a medida que tengamos acceso a más datos poblacionales de los que se disponen actualmente. "Tener datos poblacionales de SNPs y de otras variantes de ADN funcionales de las poblaciones de referencia es esencial para una predicción correcta del riesgo genético y depende mucho de la población. Como la mayor parte de los estudios se han realizado en el Reino Unido, la capacidad predictiva es mayor en esta población. Es este sentido, uno de los motivos por los que proyectos como '1 Million Genomes' (1+MG), que pretenden tener hasta un millón de genomas de poblaciones europeas, son tan importantes", ha enfatizado Carracedo.
Los PRS constituyen una herramienta clave para la predicción de riesgo no solo a nivel individual, sino también poblacional, guiando la toma de decisiones clínicas o la selección o priorización del tratamiento en individuos o grupos de pacientes.
Bajo la perspectiva de la doctora Pollán, su integración en los modelos de predicción de riesgo permitirá ser más eficaces en la prevención primaria, que trata de evitar la enfermedad, y concentrar los esfuerzos en la prevención secundaria, que busca adelantar el diagnóstico para minimizar las consecuencias de la misma, hacia aquellas personas con un mayor riesgo.
A fin de desarrollar todas sus potenciales aplicaciones, se deben abordar una serie de retos metodológicos, como la necesidad de calibrar y validar los modelos que se han generado en poblaciones con una carga genética diferente. Asimismo, Carracedo ha destacado la necesidad de analizar aspectos éticos y sociales, ver su impacto, y hacer una introducción cuidadosa de la mano de proyectos piloto en aquellas enfermedades en las que, además de poderse predecir el riesgo, esta predicción permita proponer medidas en las personas en riesgo con ventajas terapéuticas demostradas.
"Se prevé que la incorporación a los modelos de predicción de la información derivada del avance en el conocimiento de las ciencias ómicas permitirá optimizarlos y avanzar en sus aplicaciones, integrando la Medicina Predictiva como un componente esencial de la Medicina Personalizada de Precisión", ha zanjado la directora gerente de la Fundación Instituto Roche, Consuelo Martín de Dios.
