Un equipo internacional con participación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha logrado desarrollar una escala genética de riesgo más completa que las existentes hasta ahora, con potencial para mejorar el diagnóstico precoz del alzhéimer.
La investigación se ha dado a conocer este verano a través de dos publicaciones científicas, en las prestigiosas revistas científicas Nature Genetics y Nature Communications, y analiza datos genéticos de más de 100.000 personas sanas y enfermas de Europa, Asia, África y América.
La nueva escala permite calcular el riesgo de padecer alzhéimer en función del perfil genético individual, mediante el análisis de variantes concretas en aproximadamente 80 genes. En total, se han comparado los genomas de más de 35.000 personas enfermas y más de 60.000 sin diagnóstico, de edades y sexo similares. El objetivo: identificar con fiabilidad qué cambios genéticos aparecen con mayor frecuencia en los pacientes.
“Todavía no podemos decir al cien por cien si alguien tendrá la enfermedad o no, sólo podemos establecer la probabilidad de que la padezca”, ha precisado Jordi Pérez-Tur, investigador del CSIC en el Instituto de Biomedicina de Valencia (IBV-CSIC) y autor en ambos estudios.
ADN, inteligencia artificial y diversidad genética global
Para lograr este avance, los investigadores han utilizado estudios de asociación de genoma completo, una metodología que examina alrededor de un millón de posiciones en el ADN de cada individuo. Al combinar resultados de diferentes estudios ya existentes, el equipo ha podido aumentar la fiabilidad estadística e identificar cambios genéticos con efectos más pequeños, pero significativos.
Una de las novedades del trabajo ha sido la inclusión de información genética procedente de regiones habitualmente infrarepresentadas. Se han estudiado muestras de 17 países europeos, así como de poblaciones de Asia, África, Latinoamérica y América del Norte.
Según María Jesús Bullido, investigadora del Centro de Biología Molecular Severo Ochoa (CBM-CSIC-UAM), “estudiar poblaciones con historias genéticas diversas nos ayuda tanto a hacer un diagnóstico precoz adaptado a cada grupo como a conocer las causas de la enfermedad, que son las mismas con independencia de la población”.
En paralelo, se ha aplicado aprendizaje automático (machine learning) sobre más de 41.000 muestras ya analizadas. Esta estrategia ha permitido confirmar hallazgos anteriores y detectar nuevas regiones del genoma vinculadas al alzhéimer.
Nuevos genes implicados y aplicaciones clínicas potenciales
Los estudios han identificado seis nuevas regiones del ADN relacionadas con la enfermedad, incluidos cinco genes que no habían sido asociados previamente al alzhéimer. Además, se ha afinado el conocimiento sobre otra región ya conocida, lo que abre posibles vías para futuras herramientas diagnósticas.
“Descubrimos seis nuevas regiones del ADN asociadas al alzhéimer, incluyendo cinco genes que no habían sido vinculados antes con la enfermedad”, ha explicado Pablo Mir, investigador del Instituto de Biomedicina de Sevilla (IBiS) y miembro del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Neurodegenerativas (CIBERNED).
La combinación de factores genéticos diversos, inteligencia artificial y escalas de riesgo específicas podría facilitar un diagnóstico más ajustado al perfil de cada paciente. Además, según los investigadores, esta metodología permite extraer nuevo conocimiento sin necesidad de iniciar estudios desde cero, reduciendo así los costes y tiempos habituales en investigación genética.