Estudios genéticos de replicación de genes candidatos...
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Dra. Ana Isabel Burguete García Unidad de Epidemiología Genética
CISEI, INSP
Estudios genéticos de replicación de genes candidatos en pacientes mexicanos
con Diabetes Mellitus Tipo 2.
“No todas las personas tienen iguales
probabilidades de sufrir una enfermedad, la
MAGNITUD DEL RIESGO para cualquier individuo
depende de sus características
personales y su medio”.
“...tenemos que buscar tanto río arriba, en los mecanismos de la sociedad, como río abajo, en los mecanismos de la biología humana y los aspectos clínicos, para saber como la gente hace frente a la enfermedad y discapacidades”
Diderichsen F., Evan T., Whitehead M.. The social basis of disparities in health. In in: Evan T., Whitehead M., Diderichsen F., Buyia A., Wirth M. (eds): Challenging inequities in health. Oxford: Oxford University Press, 2001, pp. 13-23
Como el ADN impacta en la salud?
Identificar y entender las diferencias en la secuencia de ADN
(A, T, C, G) entre las poblaciones
humanas
Herencia de las Enfermedades Complejas o Multifactoriales
Gen A Gen B
Gen C Gen D
0102030405060708090100
Ambiente Estilo de
vida
Influ
enci
a d
e la
s v
aria
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de
dife
rent
es g
enes
e
n la
enf
erm
edad
Riesgo genético en la población
• Variaciones en más de 1 gen causan predisposición genética al fenotipo clínico
• No muestran un patrón de herencia mendelianos
• Las variaciones en estos genes no son necesarias ni suficientes para producir el fenotipo
• Factores ambientales y el estilo de vida contribuyen importantemente al fenotipo
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%
Población 1 Población 2 Población 3 Población 4
En diferentes poblaciones el impacto de los mismos genes puede ser completamente diferente
Estudio de Genes Candidato: Replicación
• Los genes candidato pueden identificarse por su
localización en una región del cromosoma que se ha
relacionado con la enfermedad y/o por lo que es
conocido sobre la función celular de la proteína
producto codificada por el gen (a menudo del mismo
nombre).
Confirmación de un gen candidato
Para que un gen candidato sea considerado “la causa” de una enfermedad debe demostrarse que realmente está mutado en las personas afectadas
ü La forma más rigurosa de las "comparaciones es mostrar que el mismo SNP, en la misma dirección y modelo genético, se asocia con el mismo fenotipo en varias poblaciones.
ü Los SNPs son evaluados en una o varias poblaciones de replicación, y sólo aquellos que replican los hallazgos son reportados como positivos. Replicaciones adicionales por grupos independientes apoya aún más el riesgo de asociación verdadera.
BÚSQUEDA DE GENES CANDIDATOS y DT2
• La Diabetes es una enfermedad multifactorial y poligénica de alta prevalencia 8.1%.
11 millones de DT2 2010 15 millones de DT2 2015 20 millones de DT2 6 millones desconocen que padecen la enfermedad
Primera causa de muerte
• Se estima que para el 2025 existirán 11.7 millones de Mexicanos con DT2.
• Gasto catastrófico
Secretaria de Salud 2006; ENSANUT 2006; INEGI 2007; IMSS 2008 DRA. ANA I. BURGUETE GARCÍA
México ocupa el 10 lugar de Diabetes a nivel mundial
Entender la contribución genética es una tarea compleja ya que los numerosos genes implicados interaccionan entre si y, a la vez, con numerosos factores ambientales: Es importante dirigir nuestras estrategias de estudio a genes involucrados en la patogénesis de alteraciones metabólicas: Metabolismo de la glucosa Secreción y acción de la insulina Metabolismo de lípídos
1. ~50% de susceptibilidad a DT2 e s t á a s o c i a d o a f a c t o r e s genéticos.
2. Los factores Genéticos están presentes y la aparición de la enfermedad se presenta a lo largo de la vida asociados con los factores ambientales.
3. Estudios de Gen candidato y GWAS
Diabetes
Medio Ambiente
mRNA
Proteínas
Metabolismo
Resistencia Insulina
Obesidad
Secreción Insulina Genes
3.- Incremento en la
producción de glucosa
1.- Resistencia a la insulina:
Acción disminuida de
la insulina
2.- Defecto en la función de las células β: Disminución de la secreción de insulina
AGL
Almacenamiento de TG
Captación
CALPN10 PPARɤ
TCF7L2 IRS-1
FISIOPATOLOGÍA: GENES CANDIDATOS
(rs1801278)
PPP
Glucosa
PKC
P
PP
P
IRS1 PPPTranslocación
GLUT4
PIP3 PIP2
PI3K
GLUT4 PIP2
PIP3
Receptor de la insulina
Insulina
GLUT4
La fosforilación de serina en posición 972 de IRS-1 altera la interacción de los dominios de unión, cambia su localización en la célula y reduce su afinidad por el RI y/o con la PI3K.
Leif Groop 2000; White et al. 2002, *Burguete-García AI, 2010
C~21 pY, 7 YXXM PH PTB
α RI α RI
Gly972Arg OR:2.9*
PI 3 K PI 3 K
N β RI
β RI
Modificado de Aileen J. McGettrick, 2005
cromosoma 2q36-37
Arg: Polar+
Gly: No polar
Hiperfosforilación Serina
SHC GRB2
SRC-1 Diferenciación de los adipocitos, Homeostasis de la glucosa CBP p300
PPAR-γ
P-γC1
9-cis Ac. Retinoico
RXR
MEK1
Raf1
TAK1
PPAR-γ
MKK 3,6
SOS
P-γC1
Ras
p38
Receptor Factor Crecimiento
ERK1/2
PPAR Ligando
cromosoma 3p25.2
Pro12Ala
El alelo que codifica para una alanina confiere un cambio estructural en el dominio AF1 y reduce la unión a los elementos de respuesta del DNA. Al cambio de una prolina por una alanina en la posición 12 de PPARγ conlleva a una disminución en la fosforilación en Ser82. Disminuyendo la inhibición de PPARγ y su degradación.
Mutación en el exon B, menor transcripción
Hormonas
PPRE Michael Stumvoll, 2002
rs7903146
rs12255372
Splicing
Cromosoma 10q25.
Además, debido a que TCF7L2 regula la adipogénesis, alteraciones en este gen puede alterar los niveles de triglicéridos y afectar a la sensibilidad de la insulina sobre los tejidos
(Egan et al., 2002). Prestwich y Macdougald, 2007).
Codifica sitio unión β-catenina
La proteína TCF7L2 se une a la región promotora del gen que GLP-1, que promueve el incremento en la secreción de insul ina tras la ingestión de alimentos, defectos en esta unión provoca el descenso en la secreción de insulina.
Disminuye secreción de insulina e incrementa la producción de glucosa hepática.
Cromosoma 2q37.2 ( rs3792267)
C i s t e i n - p r o t e a s a : Regulac ión de la apoptosis de células beta,
Glucosa
Glucolísis
ATP:ADP
K+
K+ Despolarización de la membrana
Ca2+
Ca2+
Secreción de insulina
1 3
2
Expresión Calpaina 10
Apoptosis células Beta
Menor captación de glucosa
Disminución de la utilización de la glucosa
Secreción de insulina
Inhibición de la fusión de l o s g r á n u l o s e n l a membrana
Mark D. Turner, 2005
AIBG
ESTRATEGIA GENERAL Obtención de
Muestras de SP Dx Clínico
Extracción de DNA
Análisis de SNP’s
Análisis de Asociación: Casos y Controles
Taq-Man ®
0 0.5 1
1.5 2
2.5 3
GUERRERO MEXICO AMBAS
1 1 1
2.43* 2.64* 2.53*
1.83 1.45 1.26 OR
IRS1 (rs1801278 ) Gly972Arg
G/G G/A A/A
*P= 0.0001
Regresión logística ajustada por IMC, edad, género y ancestralidad Bonferroni: 0.05/3=0.02 FPRP: <0.01
*P= 0.0001
Regresión logística ajustada por IMC, edad, género y ancestralidad Bonferroni: 0.05/3=0.02 FPRP: <0.01
Correlación entre los dos SNPs: r2=0.67
0
1
2
3
4
5
GUERRERO MÉXICO AMBAS
1 1 1
1.9 1.9 1.73 1.8
4.6
3.8
G/G G/T T/T *P< 0.001
TCF7L2 (rs12255372)
TCF7L2 (rs17903146)
OR
DT2: POBLACIÓN BLANCO, ENSA 2000
El diseño muestral de la ENSA 2000 fue probabilístico, polietápico, estratificado y de conglomerados. El tamaño de la muestra fue de 1 470 viviendas por estado, para un total de 47 040 viviendas a nivel nacional
14 municipios por estado (Probabilidad proporcional al
número de viviendas)
5 AGEB’S (igual probabilidad al tamaño)
3 Manzanas, 7 Viviendas por manzana, (Igual
probabilidad)
Un individuo , > a 20 años. (muestreo aleatorio simple)
POBLACIÓN BLANCO: 38,296 sujetos (20 años o mayores), 35,232 respuesta de 92%
≥ 35 años IMC < 25* CASOS: 444
Criterios de la ADA 2007 Glucosa casual ≥ 200 mg/dL Autoreporte de Dx. Médico Pareamiento por edad
Selección por números aleatorios de acuerdo a la fracción de muestreo de los casos
444 controles 1:1
CONTROLES ELEGIBLES 1,127
Glicemia casual < 120 mg/dL No auto reporte de Dx. Médico
Población de estudio N= 888
Numero de Alelos
OR* IC 95% OR* IC 95% OR* IC 95%0 1 -‐ 1 -‐ 1 -‐1 1.32 0.92-‐1.98 1.24 0.91-‐1.68 1.16 1.07-‐1.712 1.28 0.79-‐2.09 1.82 1.25-‐2.65 1.95 1.51-‐2.533 3.63 1.52-‐8.63 2.26 0.91-‐5.59 2.05 1.47-‐2.86
P de tendencia 0.005 0.0001 0.0001
Población de Guerrero Población de México Ambas
Tabla 2.- Asociación entre la carga alélica y el riesgo de DT2
Este análisis sugiere que cada SNP tiene una contribución independiente, por lo que el efecto es aditivo.
IRS-1 Martínez et al. 2009 p Burguete et al.
2009 p
rs1801278
G/G 1 - 1 -
G/A 2.47(1.13-5.41) 0.023 1.28(1.66-4.73) ˂.0001
A/A 1.90(0.13-25.88) 0.629 - -
G/A+A/AMD 2.42(1.14-5.16) 0.021 2.9(1.73-4.90) ˂.0001
**T 1.39(0.89-2.17)
Martínez et al., Guerrero 2009
N:400 (Ajustado por Ancestralidad
genética)
Burguete et al. México, 2007
N: 888
Parra et al.** Cd. de México,
2007 N: 561
(Ajustado por ancestralidad
genética)
C/T 1.93(0.97-3.82) 1.24(0.89- 1.74) T/T 1.44(0.21-9.80) 1.83 (0.70- 4.81) C/T+T/TMD 1.87(0.97-3.60) 1.28(0.94- 1.77)
**T 1.78(1.11-2.88)
Martínez et al. Guerrero, 2009
N:400 (Ajustado por Ancestralidad
genética)
Burguete et al. México, 2007
N: 888
Parra et al.** Cd. México,
2007 N: 561
(Ajustado por ancestralidad
genética)
G/T 1.85(1.10-3.12) 1.30(0.95-1.79) T/T 4.47(0.86-23.07) 2.73 (1.10-6.79) G/T+T/TMD 1.99(0.97-3.60) 1.36(0.94- 1.77)
1.40 (1.27-1.55) 1.39 (1.29-1.50)
- -
Escandinavia, Suecia, Polonia, USA, Bostnia, Finlandia N: 7126 (Saxena, 2007)
- 1.33 (1.14-1.56)
- 1.36 (1.15-1.61)
Finlandeses N:2104 (Scott, 2006)
- -
- 1.48 (1.37-1.60)
USA (Meta- análisis) N: 7294 (Zhang, 2006)
1.69 (1.55-1.83) -
1.60 (1.47-1.74) -
Francia N: 4866 (Cauchi, 2006)
- 1.49 (1.35-1.65)
- 1.52 (1.38-1.68)
Islandia, Dinamarca, USA N:3774 (Grant 2006)
1.36 (1.21–1.52) -
1.35 (1.20–1.51) -
Escocia, Inglaterra N: 3291 (C.H. Kimber, 2007)
1.93 (0.97-3.82) 1.87 (0.97-3.60)
1.36 (1.004-1.86) 1.42 (1.057-1.92)
1.85(1.10-3.12) 1.99(1.20-3.30)
1.39 (1.040-1.86) 1.50 (1.111-1.95)
México N: 400 (Martínez et al., 2009) N: 888 (Burguete AI, 2007)
rs7903146 CT
CT+TT
rs12255372 GT
GT+TT
RESULTADOS COMPARATIVOS CON DIVERSAS POBLACIONES
Marzi C. et al, Horm Metab Res 2007 - : No reportado
rs3792267 RM=2.65 (1.06-6.58)* (RM=2.47(0.98-6.21))**
Puede contribuir al riesgo de desarrollar DT2 en población mexicana y en mexico-americana, como lo plantea Del Bosque y cols., en su estudio, aunque ellos no ajustaron por el porcentaje de ancestralidad genética .
Del Bosque y cols.
% 46.20 44.60 09.00
% 42.40 49.00 07.00
PPARɤ Martínez et al. 2009 García et al. 2009 Sanghera et al. 2008
CASOS CONTROLES CASOS CONTROLES CASOS CONTROLES
rs1801278
C 85.23% 87.82% 93% 94.3% 90% 87%
G 14.77% 12.18% 7% 5.7% 10% 13%
C/G1.26 (0.75-2.11, p 0.366) C/G 0.96 (0.68-1.35, p 0.824)
Ø Con base a los resultados previamente reportados y nuestros hallazgos, podemos sugerir que el gen IRS-1 y TCF7L2 pueden ser marcadores genéticos en la población mexicana, para la identificación de poblaciones en riesgo a desarrollar DT2.
Interactúan entre sí teniendo fenómenos aditivos en el riesgo de sufrir diabetes.
Conclusiones
PERSPECTIVAS
l La prevención y control de la diabetes representa un reto para la salud
pública del país, ya que es el resultado de la interacción de estilos de
vida no saludables y la carga genética, constituyendo los principales
determinantes que inciden en el desarrollo de la enfermedad.
l Es importante dirigir nuestras estrategias de estudio a genes
involucrados en la patogénesis de alteraciones metabólicas relacionadas
con el metabolismo de la glucosa, de la secreción y acción de la insulina,
del metabolismo lipídico.
• Personalizar la enfermedad con mejor descripción del fenotipo: NO TODAS LAS ENFERMEDADES SON IGUALES
• Definir mejor los ambientes para complementar la
información del riesgo y construir PÉRFILES GENÓMICOS DE RIESGO
• Identificar población en riesgo • Estratificar a la población por factores de riesgo • Implicaciones costo-beneficio
APLICACIÓN DE LA INFORMACIÓN GENÓMICA
Mayor comprensión de las vías moleculares implicadas en la enfermedad proporciona nuevos objetivos de medicamentos potenciales. Capacidad de predecir la susceptibilidad de la enfermedad, así como clasificar enfermedades en subfenotipos de información genotípica, dará lugar a mejor tratamiento y una mayor utilización de la farmacogenética y nutrigenética.
PERSPECTIVAS FUTURAS
Nuevos blancos
Nuevos medicamentos Mejor Conocimiento de
los factores ambientales
Mayor prevención
Clasificación Nosológica
Racional
Prevención y Tratamiento
personalizado
Predicción Genética individual
REDUCCIÓN DE LOS GASTOS DE
TRATAMIENTO DE DIABETES Y SUS COMPLICACIONES.
MEJOR ENTENDIMIENTO
MOLECULAR
DRA. ANA I. BURGUETE GARCÍA