Un sistema de evaluación genética mejora significativamente la predicción del riesgo de ELA
Un estudio reciente publicado en Neurogenética El uso de un sistema de puntuación poligénica recientemente establecido mostró que los pacientes con ELA tenían una puntuación poligénica promedio más alta en comparación con los controles sanos y que un aumento en la puntuación se asoció con un mayor riesgo de ELA.1 Estos resultados indican que el sistema, que representa genes y funciones biológicas importantes en la fisiopatología de la enfermedad, tiene el potencial de mejorar la predicción del riesgo de un individuo de desarrollar ELA.
Los aumentos en la desviación estándar en una puntuación de ALS poligénica se asociaron con probabilidades 1,28 (IC 95 %, 1,04–1,57) veces más altas para ALS con un área bajo la curva de 0,663 que en el modelo sin el sistema de puntuación (s = 1 x 10−6). Aproximadamente el 4,1 % de los casos de ELA representaron el 20 % más alto de las puntuaciones de ELA poligénica, que se asoció con el percentil 80 más bajo.
«El sistema de puntuación poligénica que desarrollamos para la ELA nos permite comprender mejor la arquitectura genética de la enfermedad», dijo en un comunicado el autor principal Steven Guttman, MD, neurólogo y director de la Clínica Pranger ALS en UM Health.2 «Esto puede ayudar a distinguir poblaciones con una mayor probabilidad de desarrollar la enfermedad e informar estudios de prevención e intervenciones futuras». En el estudio, los investigadores exploraron el riesgo genético acumulativo de ELA utilizando puntajes poligénicos en una cohorte de replicación independiente de Michigan y España.
En la cohorte, se incluyeron 219 pacientes con ELA y 223 controles sanos después de genotipificar y filtrar a los participantes. Las puntuaciones poligénicas se generaron mediante un estudio independiente de asociación del genoma de la ELA de Michigan que comprende 20 806 casos y 59 804 controles, además de los 548 casos y 2756 controles de replicación del estudio español. La asociación y clasificación de las puntuaciones poligénicas y el estado de ALS se evaluó mediante regresión logística modificada y curvas características operativas del receptor. Además, los investigadores realizaron fracciones rastreables de población y análisis de rutas.
En la cohorte de Michigan, los investigadores encontraron que las puntuaciones poligénicas construidas a partir de 275 variantes de un solo nucleótido tenían el mejor ajuste del modelo y que los genes interpretados para este sistema de puntuación estaban optimizados para mecanismos patológicos críticos en la ELA. Es significativo que en un metanálisis realizado con una puntuación poligénica poligénica coordinada de un solo nucleótido, los resultados del estudio español arrojaron datos de regresión logística similares (OR, 1,13; IC 95 %, 1,04–1,23).
«Al combinar todos los rasgos genéticos comunes previamente asociados con la ELA, mejoramos la predicción del estado de la ELA entre los grupos de estudio en Michigan y España», dijo el coautor Kelly M. dijo en un comunicado.2 «Sin embargo, hay un margen significativo de mejora en la predicción de la ELA para que las personas en riesgo puedan identificarse para su prevención y tratamiento. La investigación futura sobre factores de riesgo adicionales, incluida la exposición ambiental, será fundamental».
Los autores del estudio del sistema poligénico señalan que las puntuaciones poligénicas repetidas y las muestras más grandes son importantes para explorar si los resultados son generalizables en otras cohortes de ALS. «Incluir muestras de una población diversa mejorará nuestra capacidad para predecir la ELA en la mayoría de las personas», dijo el coautor Brian Trainor, MD, PhD, neurólogo e investigador principal del Instituto Nacional sobre el Envejecimiento, parte de los Institutos The National Health Servicio dijo en un comunicado.2
