Post on 20-Mar-2020
C. Bernard (Mediados. s XIX) manifiesta ” no hay enfermedades sino enfermos”.
Garrod (ppios. s XX) sugiere que dieta influye en enfermedad de maneradiferente según el individuo.Williams (1956): Diversos estudios muestran amplias variaciones en losniveles de insulina, colesterol, iones….
Galeno (Pérgamo, Grecia, 130 - Roma, 200) “ninguna causa puede sereficiente sin una aptitud del cuerpo”….los individuos heredan respuestasúnicas a los alimentos susceptibilidades únicas a enfermedades crónicas
Hipócrates (Cos, 460 a. C. - Tesalia 370 a. C.) “…que elalimento sea tu medicina y la medicina tu alimento”
Medicina y Nutricion personalizadas
Genética estudia la herencia, los genes y
su variación
Secuenciación genoma humano muestra:
•Humanos idénticos 99,9 % aprox. 3∙106 SNPs responsables de
todas las diferencias
•≈ 1000 mutaciones responsables de enfermedades y genes
relacionados con enfermedades multifactoriales como DMT2,
obesidad, ECV y cáncer.
• Mutación cualquier cambio en la secuencia de nucleótidos del ADN.
DNA RNA PROTEINS
Transcription Translation
Gene Expression= f(DNA × Environmental factors)
GENOTIPO → FENOTIPO
• Genotipo: conjunto de genes (y alelos) de un organismo
• Fenotipo: forma en la que se expresa un carácter observable
Nutrition And Genetic Interactions
Possible interactions of diet with genetic variability to affect disease risk.
Jenab MZ et al. Hum Genet (2009) 125: 507–525
• Factores exógenos: exposición a toxinas o productos químicos, radiación,alérgenos, contaminantes, virus y bacterias….
• Factores volitivos: estilo de vida, ejercicio físico, consumo de alcohol otabaco, ingestión calórica y componentes de la dieta, alteraciones delsueño….
ENFERMEDADES MONOGÉNICAS ENFERMEDADES POLIGÉNICAS
CeliaquíaIntolerancia a la lactosaHipercolesterolemia familiarFenilcetonuriaGalactosemia
ObesidadDiabetes tipo 2HiperlipidemiasHipertensiónEnfermedad cardiovascularOsteoporosisEnfermedades neurodegenerativasCáncer
HAPLOTIPO + AMBIENTE PREDISPOSICIÓN (% contribución)
• Mutación cualquier cambio en la secuencia de nucleótidos del ADN.• Polimorfismo mutación con alelo de frecuencia superior a 1%
• Nutrición personalizada, basada en:• Secuenciación genoma humano• Análisis de variabilidad genética• Estudios de asociación entre variantes
genéticas y marcadores de enfermedad• Impacto de nutrientes sobre la expresión génica
Aproximaciones en obesidad• Terapia nutricional y dietética• Programas de actividad física• Tratamiento farmacológico• Cirugía
NUTRICIÓN PERSONALIZADA
Do1
LEPR
HS3B1
ATP1A2
D1S202
Nidd/gk6
1 4 6 7 8
155 Mb
bw/gk1Mob-4CHS1
ADRB3
LPLDo6
9 10 11
UMS
12
ESD
2 3 5
236 Mb
PigQTL
ACH
UCP 1Do6
CPE
203 Mb 183 Mb
TNFir24
Do2
GLO1
Obq2
171Mb
Mob-2LEP
Do3
145 Mb 144 Mb
Mob-1
Niddm1
APOA4
Nidd/gk5
144 Mb
DRD2
BBS1
SURTUBMob-1Obq1
D11S419
143 Mb
Weight 1
85Mb
114 Mb
13 18
109 Mb
14
Mob-3
Mob-1
98 Mb
BBS4
16 17
92 Mb
Niddm3
19
67 Mb
Do6
Obq1
20
72 Mb
PPCDMob-5ADA
ASIP
21
50 Mb
22
56 Mb
P1 bw/gk1
28 Mb
YBw2
ChoroideremiaWTS
SGBSBFLS
X
164 Mb
Bw3
Bw1
KEL
LDLR
255 Mb
Obq2
ACP1
APO B
GCKR
POMC
PRKAR2 UCP2/3
MC4/5R
106 Mb
15
Do2
PWS
BBS4LIPC
214 Mb
Nidd/gk1
BBS3
APOD
PPAR
194 Mb
GRL
Mob-4
PC1
ÚLTIMOS: UCP, POMC, LEP, βAR, PPAR, AP2, TNF,...
GENOMA HUMANO DE LA OBESIDAD
220
220220 220
220
220
WP 4: Recruiting centres for PoP Study
220
1. University College Dublin (Ireland)
2. Maastricht University (The Netherlands)
3. University of Navarra (Spain)
4. University of Reading (UK)
5. National Food and Nutrition Institute Warsaw
(Poland)
6. Harokopio University Athens (Athens)
7. Technische Universitaet Muenchen (Germany)
N = 1280 (excluding 20 % dropout rate)
Courtesy John Mathers, UNew
BackgroundPersonalised nutrition: the concept?
2000
“Personalised nutrition is the tailoring of dietary advice to suit an individual based on their genetic make-up.”
ObjectivesTo explore the scientific,
business and consumeraspects of personalised nutrition
To determine whether dietary advice based on a person’s genes, could deliver consumer benefits
What worries the public about personalised nutrition?
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4
Personal diet may not be effective
Data may be accessed by hackers
Data may not be treated confidentially
Data may not be stored securely
Data may be misused by Pers Nutr provider
Data may be misused by advertisers
Data may be misused by insurers
Data may be misused by authorities
Indicate extent you agree or disagree 1-5 (mean score) (N=9381)Courtesy Barbara Stewart-Knox, UU
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4
Family doctor
Dept of Health
Eu Commission
NHS
Food Retailers
Food Manufacturers
On-Line Pers Nutr Comp's
Universities
Consumer Orgs
Dieticians/Nutritionists
Personal Trainers
Friends/Family
News media
Social Media
Who do the public trust to provide personalised nutrition?
Indicate extent you trust or do not trust 1-5 (mean score) (N=9381)Courtesy Barbara Stewart-Knox, UU
Phenotyping devicesAbbot Continuous glucose monitoring system
Direct Life Activity Monitor
The Zeo sleep Manager (Oram)
Sensor tail 5 mm
MASSIVE PCR
PCR PURIFICATION and PREPARATION
ROBOTIC PRINTING
Competitive hybridization
Detection with confocal laser microscope
Sample collectionBuilding the ChipRNA isolation
lean obese~ ~ ~~ ~ ~ ~~
~ ~ ~~ ~ ~ ~~Reversetranscription
Label withfluor dyes~ ~ ~~ ~ ~ ~~
~ ~ ~~ ~ ~ ~~
Computer data analysis
TOOLS: Microchip scanning
Moreno et al. 2010
APPROACHES AGAINST OBESITY
Nutritional and Diet TheraphyDrugs TreatmentsPhysical Activity ProgrammesBariatric SurgeryOthers: Personalized.............................................Nutrition
Br J Nutr, 2012; 107 (4): 533-8
Dietary fatty acid distribution modifies obesity risk linked to the rs9939609 polymorphism of the fat mass and obesity-associated gene in a Spanish case-control study of children
Fig. 2. BMI-standard deviation score (SDS) of children and adolescents according to SFA consumption(percentage of total energy, dichotomised by the median) and the presence of the fat mass and obesityassociated (FTO) rs9939609 polymorphism in a dominant model. Values are means, with their standarderrors represented by vertical bars.
Supplementary Figure 2 (online): Distribution of the Genetic Predisposition Score (GPS), trend and cumulative effects onBMI-SDS and fat mass percentage in the adolescent population A.) At baseline and B.) After 10 weeks of multidisciplinaryintervention. Left axis: Prevalence. Right axis: A) BMI-SDS or Fat mass percentage (baseline) and B) BMI-SDS or Fat masspercentage variation (after the intervention).
Obesity Susceptibility Loci on Body Mass Index and Weight Loss in SpanishAdolescents after a Lifestyle Intervention
J Pediatr, 2012 Sept 161: 466-470.e2
Gen SNP Genotipo Score/SNP Score/patolog (minor-minor) (major-minor) (major-major) Major allele Minor allele OBESIDADFTO rs9939609 AA 0,6 4,1 0,6 0,3 0 T A
Prevalencia 15 15 60 25MC4R rs17782313 CC 2,5 2,5 2 0 T C
Prevalencia 3 3 47 50MTHFR rs1801133 CC 0 0,2 0 0 C T
Prevalencia 50 10 40 50DIABETESFTO rs9939609 AA 2 3,7 2 0,6 0 T A
Prevalencia 15 15 60 25PPARA rs1800206 CC 0 0,3 0,2 0 C G
Prevalencia 95 1 4 95PPARG rs1801282 CG 0,3 0,3 0,2 0 C G
Prevalencia 15 5 15 80MTNR1B rs10830963 CC 0 0,3 0,1 0 C G
Prevalencia 52 4 44 52GNB3 rs5443 TT 0,4 0,4 0,2 0 C T
Prevalencia 10 10 55 35HIPERTENSIÓNMTHFR rs1801133 CC 0 1,4 0,2 0,1 0 C T
Prevalencia 50 10 40 50NOS3 rs1799983 CT 0 0,2 0 0 C T
Prevalencia 34 7 34 59GNB3 rs5443 TT 0,4 0,4 0,1 0 C T
Prevalencia 10 10 55 35INTOLERANCIA A LA LACTOSALCT rs4988235 TT -4 -5 4 0 -4 T C
Prevalencia 55 10 35 55
(C;C) 4x lactose intolerant (C;T) 0x lactose intolerant (T;T) -4x lactose tolerant
SCORE CINFA-UNAV
Gen SNP Major allele Minor allele INTERACCIONES
APOA1 rs670 G A Si GG (3) Si su dieta es
APOA1 rs670 G A Si AA (1) Una dieta rica
LIPC rs1800588 C T Si TT (1) Una dieta rica
MTHFR rs1801133 C T Si TT (1) Si la ingesta d
NOS3 rs1799983 C T Si TT (1) Los ácidos gra
PLIN rs894160 G A Si AA (1) Una dieta rica
PPARA rs1800206 C G Si GG (1) Si su dieta es
PPARG rs1801282 C G Si GG (1) Si su dieta es
SCORE CINFA-UNAVINTERACCIONES GEN-DIETA
Si su dieta es rica en grasas o si su ingesta de grasas monoinsaturadas, como el aceite de oliva, es muy elevada, usted tiene mayor predisposición que la mayoría de la población para desarrollar diabetes tipo 2, obesidad e hipertensión.Le recomendamos una dieta algo más baja en grasas para prevenir estasposibles consecuencias.
SCORE CINFA-UNAVSNP polimorfismo
01 APOA5 (rs662799) g.4430 T>C
02 APOB (rs5742904) c.10580 G>A03 APOA1 (rs670) g.4926 G>A04 ESR1 (rs2234693) c.453-387 T>C05 FTO (rs9939609) c.46-23525 T>A06 GC (rs2282679) c.*26-796 A>C07 GCKR (rs1260326) c.1337 C>T08 GNB3 (rs5443) c. 825 C>T 09 MTNR1B (rs10830963) c.223+5596 C>G10 MC4R (rs17782313) g.5785109 T>C11 LPL (rs328) c.1421 C>G12 LIPG (rs4939883) g.47167214 C>T13 CETP (rs1800777) c.1403 G>A14 LIPC (rs1800588) g.4501 C>T15 NOS3 (rs1799983) c.894 G>T16 PLIN4 (rs894160) c.772-799 G>A17 PPARA (rs1800206) c.484 C>G18 PPARG (rs1801282) c.34 C>G19 CELSR2 (rs12740374) c.*919 G>T20 MTHFR (rs1801133) c.665 C>T
21* LCT/MCM6 (rs4988235) c.1917+326 T>C23 APOE (rs429358) c.388 T>C24 APOE (rs7412) c.526 C>T
Gen
SNP
SNP(nomenclatura alternativa)
GPS basado en suma de alelos de riesgo
Interacción GPS * Ingesta energética
P= 0.0020
1520
2530
35P
erce
ntag
e of
bod
y fa
t
1000 2000 3000 4000
TOTAL ENERGY INTAKE
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
Ajustado por sexo, edad y factor de actividad física
Interacción GPS * Ingesta proteica
P= 0.0027
1520
2530
Per
cent
age
of b
ody
fat
0 50 100 150 200
PROTEIN intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
P= 0.0316
2022
2426
2830
Per
cent
age
of b
ody
fat
0 50 100 150 200
ANIMAL PROTEIN intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
P= 0.0034
2021
2223
2425
Per
cent
age
of b
ody
fat
10 20 30 40 50 60
VEGETABLE PROTEIN intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
Ajustado por sexo, edad, factor de actividad física e ingesta energética
Interacción GPS * Ingesta de grasa
P= 0.0292
2022
2426
Per
cent
age
of b
ody
fat
0 50 100 150 200
FAT intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
P= 0.0151
2223
2425
26P
erce
ntag
e of
bod
y fa
t
10 20 30 40 50
AGS intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
P= 0.0024
1820
2224
26P
erce
ntag
e of
bod
y fa
t
0 10 20 30 40
AGP intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
Ajustado por sexo, edad, factor de actividad física e ingesta energética
Interacción GPS * ingesta CHO-Fibra
P= 0.0078
2122
2324
2526
Per
cent
age
of b
ody
fat
0 100 200 300 400 500
CARBOHYDRATES intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
P= 0.0304
2122
2324
2526
Per
cent
age
of b
ody
fat
0 100 200 300
COMPLEX CARBOHYDRATES intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
P= 0.0394
1820
2224
26P
erce
ntag
e of
bod
y fa
t
10 20 30 40 50 60
FIBER intake
low GPS (<=7 risk alleles) high GPS (>7 risk alleles)
Ajustado por sexo, edad, factor de actividad física e ingesta energética
Nutrición
Act. Física
F. Endocrinos
S. Nervioso
OBESIDAD
AMBIENTE
GENÉTICA
OBESIDAD: AGENTES ETIOLÓGICOS
Genética del metabolismo + del fármaco
Eficacia
Genética del receptordel fármaco
= Heterogeneidad de la respuesta al fármaco
PatogénesisAbsorciónDistribuciónMetabolismo
Excreción
Toxicidad
Susceptibilidad
Genética del metabolismo + del nutriente
Genética del receptordel nutriente
= Heterogeneidad de la respuesta al nutriente
Pacientes y Enfermedades
Consumidoresy Salud
Farmacogenética
Nutrigenética
Microchip
Prevención
Tratamiento
FARMACOGENÉTICA Y NUTRIGENÉTICA
Nutrientes
NUTRICIÓN MOLECULAR
Genes
Nutrigenética
Polimorfismos
Nutrigenómica
Expresión de genes
NUTRICION PERSONALIZADA
Rather than there being an ‘optimal’ human diet, there are a range of adequate diets
which depend upon individual biological and cultural variation.
EPIGENETIC MARKS GENETIC BACKGROUND
PHYSICAL ACTIVITY
LIKES AND DISLIKESALLERGIES AND INTOLERANCES
FAMILY HISTORY
PREVIOUS DISEASESCULTURE
Personalized diet
Personalized Nutrition
Conclusiones
Genoma: 30.000 genes (30% presentan polimorfismos)
GENOMA
Expresión génica = f (DNA Factores ambientales )
Diagnostico: -Requerimientos de nutrientes-Predisposición para trastornos asociados a la nutrición-Prescripción de dietas (Profilaxis/terapia)