Cada 28 de febrero se conmemora el Día Mundial de las Enfermedades Raras en pos de sensibilizar, concientizar y solicitar mayor presupuesto para continuar investigando en torno a estos padecimientos. Se estima que entre el 6 y 8% de la población mundial convive con ellos, lo que implica alrededor de 300 millones de personas.
Recientemente, un estudio proveniente del Reino Unido a través de las universidades londinenses Queen Mary y University College; implicó el desarrollo de un marco analítico basado en big data en donde se identificaron asociaciones de genes con variantes raras en trastornos genéticos hereditarios. Publicado en Nature, el artículo muestra el potencial transformador de estos análisis genómicos a gran escala para abrir nuevas posibilidades diagnósticas.
Cabe resaltar que, a pesar de los avances en la secuenciación genómica de las últimas décadas, actualmente el 80% de los pacientes con enfermedades raras siguen sin tener un diagnóstico. A menudo, esto se debe a la falta de información existente sobre los vínculos que relacionan a una enfermedad con las anomalías genéticas que la provocan.
El estudio
Como parte del "Project 100.000 Genomes", una iniciativa auspiciada por el gobierno británico, el equipo científico analizó las variantes que codifican proteínas empleando los genomas completos de 34.851 casos y sus familias. De esta forma, se descubrieron 141 nuevas asociaciones entre enfermedades y genes.
Varias de estas asociaciones fueron respaldadas por la evidencia experimental existente, que ya han revisado vínculos entre genes específicos y patologías como diabetes monogénica, esquizofrenia y epilepsia.
Además, menos de la mitad de las 10.000 enfermedades hereditarias conocidas tienen una base genética establecida y, en muchos casos, probablemente estén vinculadas a genes aún no descubiertos. Iniciativas como este proyecto se encuentran logrando transformar este campo de estudio permitiendo análisis más potentes para revelar estos vínculos que resultaban esquivos a la ciencia. De esta forma se espera lograr nuevos diagnósticos o tratamientos para muchas enfermedades raras.
“En la actualidad, no se conoce la cura para el 95% de las enfermedades raras”, señalaron desde el estudio. Además, la gran mayoría no llega a obtener una respuesta a lo que les sucede y quienes la tienen también padecen una agonía: “El tiempo de espera para obtener un diagnóstico puede superar los 4 años y, en el 20% de los casos, puede tardar más de 10”.
Más de 200 nuevas asociaciones
A partir de la herramienta geneBurdenRD, se realiza un modelado estadístico y filtrado de variantes raras para enfermedades hereditarias (mendelianas) más refinado, lo que permite identificar nuevas asociaciones entre enfermedades y genes.
La herramienta se aplicó a 72.690 genomas en la cohorte de enfermedades raras del proyecto y logró identificar asociaciones significativas entre genes y variantes en 165 casos conocidos y 141 totalmente nuevos. Para estas últimas asociaciones, un filtrado adicional señaló un grado de certidumbre alto en, al menos, 69 de ellas.
En el artículo publicado se aportan varios hallazgos clave sobre las relación entre cinco genes—UNC13A, RBFOX3, ARPC3, GPR17 y POMK— y diversas enfermedades. Había variantes raras de pérdida de función en UNC13A vinculadas a la diabetes, variantes en RBFOX3 que se asociaron con epilepsia generalizada familiar, variantes en ARPC3 que se correlacionaron con la neuropatía periférica o con el síndrome de Charcot-Marie-Tooth, una enfermedad rara que suele producir la deformación del pie o atrofia en las piernas. Por último, las variantes en POMK se asociaron con trastornos del desarrollo ocular.
Desafíos en la genética de estas enfermedades
Asimismo, el estudio destaca algunas limitaciones técnicas que en el futuro podrían solventarse para realizar futuras exploraciones. Por ejemplo, sería necesario amplificar el análisis más allá de las variantes en un solo nucleótido para investigar también cambios genéticos que se produzcan a un nivel más profundo.
Por otra parte, existe un desafío para estudiar las enfermedades ultra raras: 29 de las 226 enfermedades mencionadas tenían menos de cinco casos conocidos, y 36 de ellas no alcanzaron el tamaño de muestra necesario para realizar pruebas estadísticas robustas. Para ello son necesarios esfuerzos de secuenciación aún más grandes que permitan aumentar el poder estadístico de los resultados. En este aspecto. abogan por emprender esfuerzos colaborativos a través de proyectos globales de enfermedades raras.
Fuente: SINC.
