A pesar de los avances en la secuenciación genómica de las últimas décadas, hasta el 80 % de los pacientes con enfermedades raras siguen sin tener un diagnóstico. Esto se debe a menudo a la falta de información sobre los vínculos entre las enfermedades y las anomalías genéticas que las causan.
El proyecto 100 000 Genomas, ha logrado identificar asociaciones previamente desconocidas entre genes y diversos tipos de enfermedades. Entre ellas, se encuentran enfermedades raras y ultra raras, muchas de las cuales carecían de una base suficiente para ser investigadas, así como algunas comunes como la diabetes, la epilepsia y la esquizofrenia.
Menos de la mitad de las 10 000 enfermedades hereditarias conocidas tienen una base genética establecida, y muchas probablemente estén vinculadas a genes aún no descubiertos. Iniciativas a gran escala como el Proyecto 100 000 Genomas están transformando este campo al permitir análisis más potentes para revelar estos vínculos.
Para abordar esta brecha, investigadores han desarrollado un marco analítico basado en big data para identificar asociaciones de genes con variantes raras en trastornos genéticos hereditarios. El artículo, publicado esta semana en Nature, demuestra el potencial transformador de estos análisis genómicos a gran escala para abrir nuevas posibilidades diagnósticas para los pacientes con enfermedades raras.
Logros Destacados
- 141 Nuevas Asociaciones: Descubrieron 141 nuevas asociaciones entre genes y enfermedades.
- Proyecto 100 000 Genomas: Parte de una iniciativa
- Análisis de 34 851 Casos: Utilizaron genomas completos de 34 851 casos y sus familias.
- Evidencia Experimental: Varias asociaciones respaldadas por evidencia experimental existente.
Desafíos y Futuro
- Tiempo de Espera para Diagnóstico: Actualmente, 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.
- Cura para Enfermedades Raras: No se conoce la cura para el 95 % de las enfermedades raras.
- Limitaciones Técnicas: Es necesario amplificar el análisis más allá de las variantes en un solo nucleótido para investigar cambios genéticos a un nivel más profundo.
- Enfermedades Ultra Raras: Se necesitan esfuerzos de secuenciación aún más grandes para aumentar el poder estadístico de los resultados.
Herramientas y Métodos
- geneBurdenRD: Herramienta que permite realizar un modelado estadístico y el filtrado de variantes raras para enfermedades hereditarias.
- Identificación de Asociaciones: Aplicada a 72 690 genomas, identificó asociaciones significativas entre genes y variantes en 165 casos conocidos y 141 nuevos.
Hallazgos Clave
- UNC13A: Variantes raras de pérdida de función vinculadas a la diabetes.
- RBFOX3: Asociadas con epilepsia generalizada familiar.
- ARPC3: Correlacionadas con la neuropatía periférica o el síndrome de Charcot-Marie-Tooth.
- POMK: Asociadas con trastornos del desarrollo ocular.
Conclusión
El estudio subraya la necesidad de esfuerzos colaborativos a través de proyectos globales de enfermedades raras para avanzar en el campo de la genética de estas enfermedades.