MADRID, 21 Mar. (EUROPA PRESS) -
Utilizando un nuevo enfoque computacional desarrollado para analizar grandes conjuntos de datos genéticos de cohortes de enfermedades raras, investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai (Estados Unidos) y sus colegas han descubierto causas genéticas previamente desconocidas de tres enfermedades raras: linfedema primario (caracterizado por la hinchazón del tejido), enfermedad de aneurisma aórtico torácico y sordera congénita.
El trabajo, publicado en línea en la revista 'Nature Medicine', se ha realizado en colaboración con colegas de la Universidad de Bristol (Reino Unido), la Universidad Católica de Lovaina (Bélgica), la Universidad de Tokio, la Universidad de Maryland, el Imperial College de Londres y otros centros de todo el mundo.
Una mejor comprensión de las funciones de los genes implicados en estos y otros trastornos podría allanar el camino para el desarrollo de tratamientos.
Las enfermedades raras afectan aproximadamente a 1 de cada 20 personas, pero sólo una minoría de pacientes recibe un diagnóstico genético. Menos de la mitad de las 10.000 enfermedades raras registradas tienen una causa genética conocida.
La secuenciación genómica de grandes cohortes de pacientes con enfermedades raras ofrece una vía para descubrir las causas genéticas que siguen siendo desconocidas. Sin embargo, los grandes conjuntos de datos genéticos son difíciles de manejar, lo que ralentiza considerablemente la investigación, dicen los investigadores.
"Aunque las enfermedades raras son poco frecuentes individualmente, colectivamente son bastante comunes. Es importante para nuestra comprensión de la biología humana y para el desarrollo de diagnósticos y terapias que se encuentren las causas restantes", explica el autor principal del estudio Ernest Turro, Profesor Asociado de Genética y Ciencias Genómicas en Icahn Mount Sinai.
"Muchas personas con una enfermedad rara luchan durante muchos años para obtener un diagnóstico genético --continúa--. Al desarrollar y aplicar métodos estadísticos y enfoques computacionales para encontrar nuevas causas de enfermedades raras, esperamos ampliar el conocimiento de las causas subyacentes de estas enfermedades, acelerar el tiempo de diagnóstico para los pacientes y allanar el camino para el desarrollo de tratamientos".
Los investigadores estudiaron una colección de 269 clases de enfermedades raras utilizando datos de 77.539 participantes en el Proyecto 100.000 Genomas, uno de los mayores conjuntos de datos de pacientes con enfermedades raras fenotipados y secuenciados con genomas completos.
Identificaron 260 asociaciones entre genes y clases de enfermedades raras, incluidas 19 asociaciones previamente ausentes de la literatura. Mediante una colaboración académica internacional, los autores validaron las tres asociaciones novedosas más plausibles identificando casos adicionales en otros países y mediante enfoques experimentales y bioinformáticos.
"Esperamos que nuestro marco computacional ayude a acelerar el descubrimiento de las restantes etiologías desconocidas de las enfermedades raras en general. Por ahora, esperamos que se pueda llegar a un diagnóstico genético para determinadas familias con linfedema primario, aneurisma aórtico torácico y sordera sin explicación previa", afirma Daniel Greene, becario postdoctoral en el Icahn Mount Sinai y autor principal del estudio.
"También tenemos previsto aplicar nuestros métodos de formas novedosas y en otros conjuntos de datos, con el objetivo de seguir desentrañando las causas genéticas de las enfermedades raras", anuncia.
