"Vivir en el mundo sin conocer las leyes de la naturaleza es como ignorar la lengua
del país en el que uno ha nacido"


Hazrat Inayat Khan (místico musulmán sufí)
(ir a la pagina general)

Variaciones y alteraciones en nuestro ADN

Tener una determinada variación de un gen no lleva implícito mostrar su funcionalidad, es decir padecer una enfermedad, poseer un carácter. Si el análisis de la variante que se posee se hace por análisis de las letras alteradas en la secuencia del ADN, la posibilidad de padecer un determinado rasgo es aún más incierta.



Todos tenemos dos copias de todo el genoma, una recibida de nuestro padre, la otra de nuestra madre. Esto quiere decir que de cada gen tenemos dos copias. ¿Cual de las dos copias será la que haga que tengamos el rasgo que ella determina? Depende de la relación que haya entre los productos de ambas. Supongamos que un gen codifica la proteína A que es necesaria en algún paso de nuestro metabolismo. De ese gen podemos conocer dos versiones, la que funciona correctamente, que denominamos la versión silvestre o normal, y la que codifica una proteína A* alterada por alguna mutación que le impide su actividad normal. Si de nuestros padres recibimos las dos copias normales tendremos un metabolismo normal. Si las dos copias que recibimos del gen están alteradas careceremos de esa proteína y el metabolismo donde tenga su actividad no funcionará a partir de ese punto, por lo que padeceremos una enfermedad por ausencia de algún metabolito final de esa ruta, o la enfermedad podría estar causada por la acumulación de algún metabolito anterior al punto donde está interrumpida la cadena y que puede ser dañino a concentraciones elevadas.

Pero ¿y si recibimos de nuestros padres un copia normal y una alterada? ¿Por tener la normal no padeceremos la enfermedad? o ¿la padeceremos por tener la alterada? La contestación depende de lo que ocurra en nuestras células al tener una cantidad de esta proteína que puede ser la mitad de la normal. Puede que esta cantidad sea suficiente para seguir con el mismo metabolismo o que no lo sea y éste se detenga. En el primer caso decimos que la versión normal es la que domina. En el segundo caso dominará la copia alterada y padeceremos la enfermedad. También podría ser que con la mitad de proteína el metabolismo afectado vaya también como a mitad de velocidad. En este caso los dos genes serían codominantes y estaríamos pachuchos, enfermitos pero poco.

Como en un metabolismo concreto pueden actuar docenas de proteínas diferentes, una por cada paso de la ruta metabólica, aún considerando sólo dos variaciones por cada gen (suele haber muchas más), el número de combinaciones que se pueden dar en ese metabolismo puede ser enorme y el efecto final de cada una de ellas puede ser de lo más variado.

La primera ruta metabólica estudiada con este fin fue la de la síntesis del aminoácido fenilalanina. La alteración de alguno de sus pasos puede determinar algunas enfermedades, como la alcaptonuria, la cistinuria, la pentosuria y el albinismo, las tres primeras causadas por la acumulación del producto anterior al paso interrumpido y la última como consecuencia de la ausencia de uno de los productos finales, la melanina.

Lo más frecuente es que las diferencias entre las diferentes variaciones de un gen, para dar los diferentes rasgos, se deban al cambio de una letra por otra en la secuencia del gen. Estas variaciones de una sola letra se conocen por las siglas de "polimorfismo (del griego "varias formas") de un solo nucleótido" (en inglés SNP). La mayoría de estas variaciones no tienen ningún impacto sobre los genes donde se localizan ni, por tanto, sobre las características de las personas, pero algunas pueden ser las causantes de las diferencias entre los individuos, incluidas sus posibles enfermedades hereditarias.

El análisis de la alteración de un rasgo, como es el caso de las enfermedades hereditarias, puede llevarse a cabo por dos enfoques o dos vías de trabajo diferentes. La más clásica es el estudio de un número de enfermos que, con la misma sintomatología, suponemos que deberán tener el mismo (si se sospecha que pueda deberse a un único gen) o los mismos genes alterados. La vía más moderna, porque ha requerido disponer de la secuencia del genoma completo, requiere el análisis de la secuencia de letras del ADN de muchas personas, sanas y enfermas, para detectar qué variaciones del gen, o los genes, que se dan en los enfermos y no se dan en las personas sanas, son más frecuentes.

En la primera vía se camina desde el rasgo (una enfermedad u otra alteración) al gen o genes que suponemos deben estar implicados. La segunda vía lleva una dirección contraria, se buscan de forma aleatoria las alteraciones en todo el ADN para buscar los lugares del genoma donde se localicen las variaciones que con más frecuencia se dan en los enfermos y no en los sanos.

De los dos métodos de estudio, el primero es mucho más lento, pero se requieren menos fondos y, en mi opinión, es más seguro. Ha sido el método seguido para conocer la mayoría de las mutaciones causantes de enfermedades que conocemos actualmente. La segunda vía es, teóricamente, mucho más rápida, requiere de una tecnología más sofisticada, por tanto más cara, y los resultados suelen ser poco seguros, al menos por ahora.

Siguiendo este segundo método de trabajo en los últimos años se ha puesto de moda (en los laboratorios científicos también hay modas) la técnica conocida como "estudio de asociación en todo el genoma" (genome-wide association studies, GWAS, guas para los amigos). Esta técnica puede parecer sofisticada pero ya está apareciendo en algunos medios de comunicación, como siempre sin explicar nada ni del método ni lo que de esta metodología se puede concluir. En algunas web de empresas privadas ya se anuncian nuevos métodos de gran actualidad y de gran precio para averiguar todo lo que usted quiera saber de su genoma, incluso aunque lo que a usted le preocupe nada tenga que ver con el genoma.

La técnica GWAS consiste en el estudio de la secuencia del ADN de muchas personas para localizar las variaciones de letras de cada genoma y, mediante la comparación de dos grandes grupos, los genomas obtenidos de personas sanas y de las que padecen una enfermedad determinada, lograr asociar qué SNP pueden estar asociados con cada enfermedad.

La importancia de este estudio ha motivado la creación de un consorcio internacional con el fin de analizar el mayor número de genomas posibles. Este consorcio ha creado el Proyecto Internacional HapMap (http://hapmap.ncbi.nlm.nih.gov/, http://www.genome.gov/10001688) (palabro derivado de haplotipo y mapa, es decir el mapa no por persona sino por genoma, ya que cada persona lleva dos genomas distintos). En este estudio se han tomado muestras de más de mil personas que representan a todas las étnias y regiones del mundo y se han identificado y mapeado un millón y medio de SNP que aparecen con una frecuencia superior al 5% de los genomas analizados (http://www.wellcome.ac.uk/funding/biomedical-science/funded-projects/major-initiatives/snp-consortium-and-international-hapmap/index.htm). Las bases de datos de estos SNP se han puesto en Internet para uso público (http://www.genome.gov/gwastudies/#download; http://www.gwascentral.org/info/about/).

Esta metodología tiene, actualmente, bastantes problemas y limitaciones. Un primer problema se basa en la selección de personas enfermas bien tipificadas, lo que causa un problema adicional por el insuficiente tamaño de las muestras. La enorme cantidad de datos que se tienen que manejar obligan, además, a un uso desmesurado de la estadística que generan una elevada inseguridad en los resultados con una alta proporción de falsos positivos.

Otro problema de esta metodología está en suponer que las variaciones más frecuentes explican las enfermedades más frecuentes y dentro de un determinado gen causante de una enfermedad que las variaciones más frecuentes son las causantes de la enfermedad. Los análisis GWAS sobre la enfermedad de Crohn, por ejemplo, han encontrado 30 variaciones relacionadas con la enfermedad. De ellas, sólo dos se han demostrado que tengan una asociación real y que su presencia aumente el riesgo de padecerla entre 1,5 y 4 veces (Manolio, 2010).

Cuando la heredabilidad de un carácter se estima en 0,80, por ejemplo la altura, significa que la variabilidad de la altura (estadísticamente la varianza de la curva de distribución de este carácter) es debida un 80% a la herencia y el 20% restante al ambiente. Es decir, si los SNP fuesen mayoritariamente el origen de las diferencias entre las alturas humanas, deberíamos de encontrar ese valor, o similar, en los resultados de un estudio GWA. Un consorcio de 267 investigadores han analizado los genomas de 183.727 personas y han encontrado varios cientos de variantes distribuidas en 180 genes asociadas con esta variabilidad (Allen y 267 col., 2010). De nuevo, de forma similar a lo encontrado con la enfermedad de Crohn, estas variaciones de letras sólo explican el 10% de la variabilidad. ¿Y el 70% restante?

Después de más de un millón y medio de SNP, los análisis realizados en más de dos centenares de enfermedades sólo pueden explicar menos del 5% del riesgo de padecer estas enfermedades. ¿Cuales son, por tanto, las causas de más del 95% del riesgo de padecer estas enfermedades? La única explicación que cabe esperar es que estas enfermedades analizadas no estén causadas por variaciones de una sola letra sino más complejas, o que la mayoría de las enfermedades estén causadas por variaciones menos frecuentes que las analizadas en estos estudios, o que estén causadas por la interacción de varios SNP.

Queda mucho trabajo por hacer antes de echar las campanas al vuelo de la manera que se está haciendo. Tal parece que cada vez que se hace algo relacionado directa o indirectamente con el proyecto genoma humano se lleva a cabo una agresiva campaña publicitaria, se promete resolver enormes problemas de salud, se crean multitudinarios consorcios internacionales, sólo para acaparar los más elevados porcentajes de los presupuestos dedicados a la investigación y desarrollo de muchas naciones, y todo para que, al cabo de los años, y como ha pasado con el mencionado proyecto genoma humano, todo se empiece a diluir entre las sombras del olvido con la frustración de quienes lo han financiado con fondos muy elevados y de quienes han perdido su tiempo en los laboratorios.

Y cuando algunos reconocidos investigadores advierten de las deficiencias y riesgos de esta metodología aún cuando se aplica a enfermedades muy concretas y bien definidas causadas por uno o muy pocos genes (Manolio, 2010), hay quienes organizan un nuevo consorcio internacional para analizar en más de 126.000 personas las variaciones de una letra en los genomas asociadas nada menos que con el "logro educativo". Anda! Ahí queda eso! Y ya tienen su primera publicación de 8 páginas de las que dos están dedicadas sólo para mencionar los autores, cuatro para las referencias y sólo algo más de una página y media para ventilar rápidamente título, resumen, introducción, resultados y discusión de los "tres SNP que encuentran asociados a posibles genes relacionados con la salud (sic), sistema nervioso central (sic) y el conocimiento (sic) lo que hace que sean unos candidatos prometedores para seguir trabajando (sic)" (Rietveld y muchos más, 2013). Me pregunto a cuantos millones de euros habrá salido cada SNP? Por cierto, el primer autor pertenece a un departamento de economía aplicada. Curioso, no?

Siempre he pensado, y los hechos me dan cada vez más la razón, que con la mitad de lo que se ha gastado y se está gastando en los grandes consorcios internacionales para las grandes secuenciaciones que van a resolver todos los problemas de salud, se habrían obtenido muchísimos más resultados y muchas más aplicaciones para resolver estos problemas si se hubiese invertido en la primera vía señalada más arriba, en estudios en los que se parte de los enfermos para determinar las causas de una enfermedad, la vía del rasgo al gen que lo causa. Auque es imposible su comprobación, la historia de los descubrimientos científicos permite apostar a que de haberse financiado adecuadamente estos estudios ya tendríamos las aplicaciones para la detección y métodos dirigidos a la posible curación de una buena cantidad de enfermedades que hoy seguimos sin conocer.

Pero estas investigaciones, llevadas a cabo normalmente por un reducido grupo de investigadores en un laboratorio de una desconocida universidad con una raquítica financiación, aún siendo las de mayor relación resultados/financiación, difícilmente salen a la luz pública en los medios de comunicación y ningún político sale en la foto que le hará subir su valoración pública en unas pocas millonésimas de punto.

Mi admirado Prof. Arthur Kornberg, Premio Nobel de Medicina, escribió una vez:
  • Puede ser muy poco razonable, nada práctico y poco intuitivo, intentar resolver un problema urgente, como una enfermedad, persiguiendo resolver cuestiones de biología básica aparentemente no relacionadas con el problema. Sin embargo, la curiosidad sobre temas básicos de la Naturaleza, se ha comprobado a través de la historia de la Ciencia, es la ruta más práctica y más económica para obtener grandes éxitos.

Ver otra aplicación del GWAS en este blog: http://alfoogle.blogspot.com/2014/03/del-hueso-fosil-al-adn.html

Bibliografía

Allen y 266 col. 2010. Hundreds of variants clustered in genomic loci and biological pathways affect human heoght. Nature 467: 832-838
http://www.genome.gov/10001688
http://www.genome.gov/gwastudies/
http://www.gwascentral.org/info/about
http://hapmap.ncbi.nlm.nih.gov/
http://www.nature.com/scitable/topicpage/genetic-variation-and-disease-gwas-682
Manolio, T. A. 2010. Genomewide Association Studies and Assessment of the Risk of Disease. N Engl J Med 363: 166-176.
Pearson T. A. & Manolio, T. A. 2008. How to Interpret a Genome-wide Association Study. JAMA 299: 1335-1344.
Riancho, J. A. 2011. Enfermedades complejas y análisis genéticos por el método GWAS. Ventajas y limitaciones. Reumatol Clin doi:10.1016/j.reuma.2011.07.005.
Rietveld y muchos más. 2013. GWAS of 126,559 Individuals Identifies Genetic Variants Associated with Educational Attainment. Sciencexpress doi:10.1126/science.1235488

3 comentarios:

  1. Muy clarito el artículo y como siempre bien documentado. En mi opinión sesgado, pero eso es bueno para provocar la sana discusión y para conocer diferentes puntos de vista; aunque ya sabemos que ... el dedo apunta a la luna!
    Gracias por compartir ;)

    ResponderEliminar
  2. Alfonso, te lo cojo para mis clases. Nosotros los contamos (GWAS) en el tema de ligamiento, tras darles lo básico, las LOD y después de explicarles SNPs y los mapas de haplotipos de Hapmap. Creo que tu entrada lo deja muy clarito y eso que el tema se las trae...para el 2 parcial!

    ResponderEliminar
  3. Muy instructivo, muchas gracias. No sé si te has pasado alguna vez por la página de 23andme.com, con un millón de snps (y un mogollón de gente) han hecho multitud de estudios. Delfino.

    ResponderEliminar