MADRID, 22 Ago. (EUROPA PRESS) -
Un equipo de investigación del Broad Institute of MIT y el Harvard, Massachusetts General Hospital (MGH) y Harvard Medical School en Estados Unidos ha desarrollado un nuevo tipo de análisis del genoma que podría identificar grandes grupos de la población que tienen un riesgo mucho mayor de desarrollar enfermedades comunes graves, como el cáncer de mama o la diabetes tipo 2.
Estas pruebas, que utilizan información de millones de lugares en el genoma para determinar el riesgo de cinco enfermedades, pueden indicar una mayor probabilidad de desarrollar condiciones potencialmente fatales mucho antes de que aparezcan los síntomas. Si bien el estudio se realizó con datos del Reino Unido, sugiere que hasta 25 millones de personas en EE.UU. pueden tener más del triple del riesgo normal de enfermedad arterial coronaria, y millones más pueden tener un riesgo elevado similar para las otras afecciones, basado solo en la variación genética.
La información genómica podría permitirles a los médicos enfocar la atención sanitaria en estos individuos, quizás permitiendo intervenciones tempranas para prevenir las enfermedades más comunes.
La investigación, que aparece en 'Nature Genetics', plantea preguntas importantes sobre cómo este método, llamado puntuación de riesgo poligénico, debe desarrollarse y utilizarse en el sistema médico. Además, los autores señalan que las pruebas genéticas se basan principalmente en información de individuos de ascendencia europea, y los resultados subrayan la necesidad de estudios más amplios de otros grupos étnicos para garantizar la equidad.
"Sabemos desde hace mucho tiempo que hay personas que corren un alto riesgo de contraer enfermedades basándose únicamente en su variación genética general", ha señalado el autor principal Sekar Kathiresan, miembro del instituto y director de la Iniciativa de Enfermedades Cardiovasculares en el Broad Institute, como así como director del Centro de Medicina Genómica en MGH y profesor de medicina en la Escuela de Medicina de Harvard.
"Ahora podemos medir ese riesgo usando datos genómicos de una manera significativa. Desde una perspectiva de salud pública, necesitamos identificar a estos segmentos de mayor riesgo de la población para que podamos brindar la atención adecuada", ha señalado Kathiresan, quien dirigió el trabajo con los primeros autores Amit V. Khera, un cardiólogo de MGH y miembro de la facultad junior en el laboratorio de Kathiresan, y Mark Chaffin, un biólogo computacional también en el laboratorio de Kathiresan.
Para desarrollar los algoritmos para puntuar el riesgo de enfermedad, los investigadores primero reunieron datos de estudios de asociación de genoma a gran escala para identificar variantes genéticas asociadas con enfermedad arterial coronaria, fibrilación auricular, diabetes tipo 2, enfermedad inflamatoria intestinal o cáncer de mama. Para cada enfermedad, aplicaron un algoritmo computacional para combinar la información de todas las variantes, la mayoría de las cuales tienen un impacto extremadamente pequeño sobre el riesgo, en un solo número o puntaje de riesgo poligénico. Este número podría usarse para predecir las probabilidades de que una persona contraiga estas enfermedades según su genoma.
INVESTIGACIÓN SOBRE MÁS DE 400.000 INDIVIDUOS
El equipo probó y validó los algoritmos de puntuación de riesgo poligénico en datos de más de 400.000 individuos en el Reino Unido. Los datos se extrajeron del Biobank, una extensa base de datos genómicos e información médica de participantes de ascendencia británica.
Es importante destacar que, según Khera, las personas con altas puntuaciones de riesgo poligénicas para la enfermedad de la arteria coronaria no necesariamente exhiben otras señales de advertencia de riesgo de enfermedad (como la hipertensión o el colesterol alto).
"Estas personas, que tienen un riesgo mayor de tener un ataque al corazón por los efectos acumulativos de muchas variaciones, en su mayoría están volando por debajo del radar. Si entraran en mi práctica clínica, no sería capaz de distinguirlos como de alto riesgo con nuestras métricas estándar. Hay una necesidad real de identificar estos casos para que podamos enfocarnos en la detección y los tratamientos de manera más efectiva, y este enfoque nos brinda un posible camino a seguir", ha añadido.
El algoritmo estudió más de 6,6 millones de localizaciones en el genoma para estimar el riesgo de una persona de desarrollar la enfermedad arterial, una de las principales causas de muerte en adultos en los Estados Unidos. De los individuos en el conjunto de datos de Biobancos del Reino Unido, el 8 por ciento tenían más del triple de probabilidades de desarrollarla en comparación con los demás, en función de su variación genética. En términos absolutos, solo el 0,8 por ciento de los individuos con los puntajes de riesgo poligénico más bajos tenían enfermedad arterial coronaria, en comparación con el 11 por ciento de las personas con los puntajes más altos.
Para el cáncer de mama, una de las principales causas de muerte relacionada con la malignidad en las mujeres, el predictor poligénico encontró que el 1,5 por ciento de la población del Biobanco del Reino Unido tenía más del triple del riesgo de tener la enfermedad en comparación con los demás. Aquellos con los puntajes de riesgo poligénico más altos tenían cinco veces el riesgo, lo que significa, en términos absolutos, que el 19 por ciento de las personas con las puntuaciones más altas tenían cáncer de mama, en comparación con el 4 por ciento de las personas restantes.
Los investigadores aplicaron un enfoque similar al puntaje de riesgo poligénico para la diabetes tipo 2, la fibrilación auricular y la enfermedad inflamatoria intestinal.
Para desarrollar pruebas de puntuación de riesgo poligénicas para otras enfermedades comunes, el equipo señala que será necesaria una investigación adicional para recopilar los datos de asociación del genoma y validar los puntajes con los biobancos de referencia. Además, los actuales cálculos de riesgos poligénicos se derivan en gran medida de estudios genéticos realizados en personas de ascendencia europea, por lo que se necesitan más estudios para optimizar los algoritmos para otros grupos étnicos.
Sin embargo, los investigadores proponen que es hora de que la comunidad biomédica considere incluir este enfoque en la atención clínica. Para hacer esto, se deben considerar una serie de factores, como: si la enfermedad tiene un componente genético; si la enfermedad es lo suficientemente prevalente en la población general para que la detección valga la pena incorporarla a la atención clínica de rutina; y si conocer el riesgo genético de una enfermedad sería útil para guiar el cuidado para compensar este riesgo heredado.
"En última instancia, este es un nuevo tipo de factor de riesgo genético. Visualizamos puntajes de riesgo poligénicos como una forma de identificar a las personas con un riesgo alto o bajo de una enfermedad, quizás desde el nacimiento, y luego usamos esa información para dirigir las intervenciones, ya sea modificaciones al estilo de vida o tratamientos, para prevenir la enfermedad. ataque, preveo que cada paciente tendrá la oportunidad de conocer su número de riesgo poligénico en el futuro cercano, similar a la forma en que puede conocer su número de colesterol en este momento", ha concluido.