Investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai (EE. UU.) y sus colegas han descubierto causas genéticas previamente desconocidas de tres enfermedades raras: linfedema primario, enfermedad de aneurisma aórtico torácico y sordera congénita. Utilizando un nuevo enfoque computacional desarrollado para analizar grandes conjuntos de datos genéticos de cohortes de enfermedades raras, el trabajo se ha publicado en la revista Nature Medicine. 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.
Las enfermedades raras afectan a aproximadamente 1 de cada 20 personas, pero solo 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.
Rareservoir, una base de datos clave para descubrir causas genéticas de enfermedades raras
Más de la mitad de las enfermedades raras se desconoce su causa genética. Para encontrar estas causas, se necesita analizar el genoma y los síntomas de muchos pacientes. Por ello los autores construyeron una base de datos llamada ‘Rareservoir’ con información genética y de síntomas de más de 77.000 pacientes. Luego, usaron un método matemático para buscar conexiones entre los genes y las enfermedades. Encontraron conexiones conocidas y descubrimos algunas nuevas. Después, verificaron estas nuevas conexiones con análisis adicionales y pruebas experimentales. Descubrieron que ciertas mutaciones en tres genes específicos están relacionadas con ciertas enfermedades raras. Rareservoir es una herramienta útil para estudiar enfermedades raras y descubrir sus causas.
Este estudio es de gran importancia para la medicina genética y la investigación biomédica en general, ya que el descubrimiento de nuevas causas genéticas de enfermedades raras no solo mejora la comprensión de la biología humana, sino que también allana el camino para el desarrollo de tratamientos.
Nuevas asociaciones genéticas descubiertas en enfermedades raras
El autor principal del estudio, Ernest Turro, explica que aunque las enfermedades raras son poco comunes individualmente, en conjunto son bastante frecuentes. Es importante para la comprensión de la biología humana y el desarrollo de diagnósticos y terapias que se encuentren las causas restantes. Las personas con enfermedades raras a menudo luchan durante años para obtener un diagnóstico genético, por lo que es esencial desarrollar métodos estadísticos y enfoques computacionales para encontrar nuevas causas de estas enfermedades y acelerar el tiempo de diagnóstico para los pacientes.
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 enfermedades raras, incluyendo 19 asociaciones que no se habían encontrado previamente. Mediante una colaboración internacional, validaron las tres asociaciones más plausibles identificando casos adicionales en otros países y mediante enfoques experimentales y bioinformáticos.
Esperan que su marco computacional ayude a acelerar el descubrimiento de las causas desconocidas de las enfermedades raras en general, y que se pueda llegar a un diagnóstico genético para determinadas familias con linfedema primario, aneurisma aórtico torácico y sordera sin explicación previa. También planean aplicar sus métodos de formas novedosas y en otros conjuntos de datos para seguir desentrañando las causas genéticas de las enfermedades raras.
Referencias:
Genetic association analysis of 77,539 genomes reveals rare disease etiologies: https://doi.org/10.1038/s41591-023-02211-z
