Utilizando datos de diversas poblaciones de todo el mundo, investigadores del Hospital Infantil de Filadelfia (CHOP), en Estados Unidos, han desarrollado un algoritmo para ayudar a predecir el riesgo de desarrollar Alzheimer basándose en la información genética de pacientes con una amplia variedad de orígenes étnicos.Aunque en futuros estudios deberán incluirse otras etnias, este trabajo pretende eliminar las disparidades en el diagnóstico de la enfermedad. Los resultados publican en la revista ´Alzheimer´s and Dementia´.
Tal y como han recordado, un diagnóstico precoz puede permitir una intervención temprana para minimizar los daños en el sistema nervioso central. Se han asociado múltiples variantes genéticas con la enfermedad, y algunas de estas variantes aparecen en pacientes de distinta ascendencia.
Anteriormente, los investigadores habían desarrollado algoritmos de evaluación genómica informada del riesgo (GIRA) utilizando información genómica conocida sobre el Alzheimer. Sin embargo, los estudios que utilizaban GIRA para identificar variantes genéticas asociadas a la enfermedad se habían realizado mayoritariamente en pacientes blancos de ascendencia europea.
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Utilizando una cohorte internacional de datos de pacientes, los investigadores querían desarrollar un algoritmo GIRA que fuera representativo de una amplia variedad de ascendencias para eliminar posibles discrepancias y sesgos en el uso de la herramienta para ayudar a los pacientes.
"Utilizando datos del Consorcio Internacional de Cohortes HundredK+ (IHCC), pudimos examinar la eficacia de nuestro algoritmo GIRA en poblaciones infrarrepresentadas", ha comentado el autor del estudio Hui-Qi Qu, PhD, científico bioinformático del Centro de Genómica Aplicada (CAG) del CHOP. "Pudimos demostrar la viabilidad de desarrollar un algoritmo GIRA para la enfermedad de Alzheimer que predice la predisposición a la enfermedad en diversas poblaciones de todo el mundo", ha comentado.
Los investigadores desarrollaron su algoritmo GIRA para evaluar el riesgo de Alzheimer basándose en variantes del gen de la apolipoproteína E (APOE) --que se ha implicado en el riesgo de Alzheimer--, así como en puntuaciones de riesgo poligénico por otros marcadores genómicos y otras variables como la edad, el sexo y el origen étnico.
Con este algoritmo GIRA, que se probó en distintas poblaciones étnicas, los investigadores pudieron identificar ciertas proteínas relacionadas con la infertilidad femenina y la tiroiditis autoinmune como factores que contribuyen al riesgo de desarrollar la enfermedad de Alzheimer.El modelo GIRA funcionó mejor que las puntuaciones de riesgo poligénico por sí solas en poblaciones de Asia oriental de Japón y Corea y en poblaciones de Asia meridional de origen pakistaní y bangladeshí.
El estudio carecía de una cohorte bien fenotipada de Alzheimer de origen africano, pero el actual sistema de puntuación del riesgo poligénico se validó adicionalmente en personas de distintas regiones de África. Los autores también trabajaron con el Davos Alzheimer Collaborative (DAC) y esperan reclutar a más personas de ascendencia africana en la cohorte para seguir estudiando su riesgo de Alzheimer.
"Las cohortes del IHCC representan un recurso increíblemente rico para la investigación colaborativa con un enfoque transétnico que ayudará a aliviar poblaciones en gran medida desatendidas y sus necesidades sanitarias únicas", ha señalado el autor principal del estudio, Hakon Hakonarson, director del centro CAG en CHOP y co-líder de la estrategia científica y de mejora de cohortes para el IHCC.
"Creemos que, con más validación y esfuerzos de cohortes de diversidad adicionales, este modelo podría aplicarse a una serie de enfermedades para mejorar los servicios de atención médica para pacientes que pueden haber estado subrepresentados en la investigación clínica", ha concluido.
