Archivo - Semaglutida, Ozempic - MUNRO/ ISTOCK - Archivo
MADRID, 31 Mar. (EUROPA PRESS) -
Un nuevo estudio de UCLA Health (Estados Unidos), publicado en la revista 'Cell', presenta un avance importante en el futuro de la medicina personalizada al identificar nuevas conexiones entre los genes de las personas, el riesgo de enfermedad y la respuesta a los medicamentos, mediante el uso de un biobanco representativo de una población diversa y clínicamente bien caracterizada.
Mediante el análisis de datos genéticos e historiales clínicos electrónicos de 93.936 participantes en el Biobanco de la Iniciativa de Salud Comunitaria ATLAS de UCLA, la investigación demuestra cómo el estudio de una amplia gama de orígenes dentro de un mismo sistema de salud puede revelar información que no se obtendría con conjuntos de datos menos diversos. Esto incluye un nuevo e impactante hallazgo: la genética puede predecir la respuesta de los pacientes a los fármacos GLP-1 para la pérdida de peso.
POR QUÉ LOS MISMOS FÁRMACOS NO FUNCIONAN IGUAL A TODOS
El análisis mostró que la respuesta al tratamiento con GLP-1 variaba según los grupos de origen y estaba asociada con el riesgo genético de diabetes tipo 2. Mediante la integración con datos proteómicos publicados (conjuntos de proteínas producidas por un organismo o célula) de pacientes tratados con estos fármacos, se pudo identificar una asociación genética entre la respuesta a la semaglutida y el gen PTPRU. Este hallazgo proporciona la primera evidencia de un vínculo genético y justifica una mayor investigación de su actividad. Además, se pudieron replicar muchos estudios previos con estos datos, lo que pone de manifiesto la alta calidad de los datos de UCLA Health.
"No se trata de un hallazgo de laboratorio aislado. ATLAS representa una muestra representativa de pacientes reales, lo que hace que sus descubrimientos sean directamente aplicables a los grupos de personas que la medicina históricamente ha dejado de lado", apunta el doctor Daniel Geschwind, autor principal del estudio, decano asociado sénior y vicerrector asociado de Salud de Precisión en la UCLA, quien desarrolló y supervisa el programa ATLAS.
El Biobanco ATLAS refleja la amplia diversidad de orígenes étnicos de la población de Los Ángeles, lo que permite a los investigadores comparar las influencias genéticas en la salud entre distintas poblaciones, minimizando las diferencias en la atención clínica que pueden dificultar las comparaciones entre sistemas de salud. Esta estructura permite a los investigadores estudiar cómo la variación genética contribuye a las enfermedades y a los resultados de los tratamientos en un entorno clínico real.
"Si bien muchos otros esfuerzos por integrar los registros electrónicos de salud con datos genéticos han impulsado el descubrimiento genético y biomédico, a menudo se han centrado en poblaciones homogéneas de ascendencia europea, lo que limita su generalización", comenta la doctora Roni Haas, científica asistente del proyecto en UCLA Health y autora principal del artículo.
UCLA Health presta servicios al condado de Los Ángeles, una de las áreas metropolitanas con mayor diversidad ancestral del mundo, con una población de 9,6 millones de habitantes. El biobanco refleja la diversidad de Los Ángeles: los participantes abarcan cinco ascendencias continentales y 36 grupos de ascendencia específicos, incluyendo poblaciones armenias, judías asquenazíes, judías iraníes, filipinas y mexicoamericanas. Esto representa una diversidad excepcional tanto dentro como fuera de las poblaciones europeas.
UN BIOBANCO GIGANTE QUE ANALIZA GENÉTICA Y VIDA REAL
El estudio también exploró múltiples capas de variación hereditaria, revelando hallazgos no reportados previamente, incluyendo diferencias en el riesgo de enfermedad y el uso de atención médica entre grupos de ascendencia, nuevas asociaciones genéticas y variación en cómo las personas responden a los medicamentos. Por primera vez en ATLAS, los investigadores analizaron variantes genéticas raras, descubriendo nuevos vínculos entre genes y enfermedades dentro de grupos de ascendencia específicos, incluyendo entre el gen ANKZF1 y la enfermedad vascular periférica en individuos africanos.
En individuos judíos asquenazíes, se identificó una relación entre EPG5 y los niveles de colesterol HDL y triglicéridos. Para los grupos de ascendencia enriquecidos en ATLAS, se identificaron nuevos riesgos de afecciones. Por ejemplo, los mexicanos y los sudamericanos mostraron una mayor susceptibilidad a los efectos adversos de la terapia hormonal.
El estudio también evaluó las "puntuaciones de riesgo poligénico", que estiman la probabilidad de que una persona desarrolle ciertas enfermedades basándose en múltiples variantes genéticas en todo el genoma. Las pruebas de rendimiento de las puntuaciones de riesgo poligénico en ATLAS arrojaron resultados muy optimistas, lo que sugiere que su utilidad clínica podría estar cerca para algunos rasgos, dado el alto porcentaje de participantes diagnosticados con puntuaciones poligénicas elevadas para enfermedades como la diabetes tipo 1.
Se estima que miles de participantes en ATLAS tienen un alto riesgo de padecer muchas enfermedades comunes, según las puntuaciones, pero se necesita más trabajo para trasladar esto a la práctica clínica en los sistemas de salud.
Además, los investigadores utilizaron la semaglutida, un medicamento para la diabetes y la pérdida de peso, agonista del receptor de GLP-1 (comercializado con nombres como Ozempic y Wegovy), como caso de estudio para examinar cómo la variación genética puede influir en la eficacia del fármaco. Esto reveló que la genética puede predecir la respuesta de los pacientes a los fármacos agonistas de GLP-1 para la pérdida de peso.
"Estos hallazgos demuestran cómo las poblaciones de pacientes únicas de UCLA Health contribuyen significativamente a la comprensión de la base genética de los trastornos médicos en todo el espectro de enfermedades y ascendencias", describe Geschwind. "Si bien este es uno de los primeros resultados concretos en la fase de investigación de nuestros esfuerzos, tenemos estudios piloto en marcha que esperamos que pronto muestren el impacto clínico inmediato que este trabajo tiene el potencial de generar".
EL HALLAZGO CLAVE: LA GENÉTICA PODRÍA PREDECIR LA PÉRDIDA DE PESO
Los estudios que incluyen poblaciones diversas pueden ayudar a los investigadores a descubrir asociaciones genéticas que podrían no aparecer en conjuntos de datos más limitados y pueden mejorar la utilidad de las herramientas genéticas en diferentes poblaciones. Si bien la mayoría de los estudios anteriores han utilizado la ascendencia genética a gran escala para vincularla con el riesgo para la salud, el estudio ATLAS de la UCLA utilizó ascendencia a gran y pequeña escala, lo que permitió identificar numerosas asociaciones genéticas no reportadas previamente.
La Iniciativa de Salud Comunitaria ATLAS, lanzada en 2016 por el Instituto de Salud de Precisión de UCLA para involucrar a una muestra diversa de pacientes de UCLA Health en la investigación en salud de precisión, proporciona un recurso de datos clínicos y genómicos para estudios traslacionales de vanguardia.
La información genética de esta colección de muestras biológicas de pacientes se integra con información clínica anonimizada de la historia clínica del paciente y se pone a disposición de los investigadores aprobados por UCLA. Hasta la fecha, más de 259.000 personas han dado su consentimiento para participar y se han recolectado más de 157.000 muestras.
El portal web de acceso público (https://atlas-phewas.mednet.ucla.edu) presenta miles de asociaciones genéticas hereditarias con enfermedades en diversos grupos de ascendencia, junto con estimaciones de riesgo de enfermedad para más de 1.200 afecciones.
Los resultados ilustran cómo la combinación de datos genéticos con registros electrónicos de salud en un biobanco de un sistema de salud amplio y diverso puede proporcionar información tanto sobre el riesgo de enfermedad como sobre la respuesta al tratamiento, sentando las bases para evaluaciones de riesgo de enfermedad y tratamientos adaptados al ADN único de cada persona.
