Presente en la genética de la EA

Se estima que entre el 30% y el 70% de la variabilidad genética que tiene lugar en la EA se puede explicar por distintos genes que aún no han sido identificados. De hecho, en el 50% de los casos familiares de aparición temprana no existe ninguna mutación en PS o APP y más de la mitad de los pacientes con la forma tardía de la enfermedad carecen del alelo APOE-e4. Esto indica claramente que existen otros genes, alguno de ellos muy probablemente con un efecto parecido a los ya encontrados, que están aún por descubrir.

Los esfuerzos para conocer estos genes se han llevado a cabo principalmente mediante dos estrategias: los estudios de ligamiento utilizando el genoma entero y los análisis de asociación en genes candidatos. Hasta la fecha se han realizado más de una docena de estudios de ligamiento que han identificado regiones de interés en casi la mitad de nuestros cromosomas.

Esta disparidad de resultados hace pensar que este método no sea suficientemente sensible (al menos con la tecnología utilizada hasta el momento) y que muchos de los resultados sean falsos positivos. De hecho, en distintas ocasiones se ha sugerido que la mejor aproximación metodológica para el descubrimiento de genes con efectos moderados en enfermedades complejas son los estudios de asociación¹⁹.

Estos estudios se basan en la comparación de frecuencias alélicas, genotípicas o haplotípicas (combinación no al azar de varios marcadores que se transmiten juntos de una generación a otra debido a que no ha existido recombinación dentro de la zona) entre enfermos y no enfermos, de genes que codifican proteínas que están involucradas en el proceso fisiopatológico de la enfermedad.

Siguiendo esta metodología, solo en 2003 se analizaron más de 100 genes en 20 cromosomas distintos, de los cuales, más de la mitad dieron lugar a resultados negativos²⁰. Los factores que pueden explicar las diferencias en los resultados son:

1) inconsistencia en el tamaño de la muestra entre los distintos estudios que analizan un mismo gen o polimorfismo. De hecho, aproximadamente el 20% de los estudios utilizan un tamaño de muestra insuficiente para detectar efectos genéticos moderados;

2) posibles diferencias en los procesos de estratificación de la muestra;

3) carencia, en la mayoría de los casos, de validación del resultado en dos o más muestras independientes, lo cual facilita el error de tipo I o falso positivo;

4) diferencias en la arquitectura genética entre las distintas poblaciones analizadas.

En este caso, el análisis de una misma variante o variantes genéticas en poblaciones distintas puede dar lugar a incongruencias en el resultado. Esto es un hecho frecuente en aquellos casos en los que la variante analizada no es la causante real del riesgo, pero se encuentra en desequilibrio de ligamiento (DL) con la variante asociada a la enfermedad. El DL hace referencia a una región cromosómica en donde se encuentran grupos de marcadores que se heredan conjuntamente.

Por consiguiente, si el marcador analizado se encuentra en DL con la variante que confiere el riesgo, estos dos marcadores se heredarán conjuntamente y el resultado será positivo en la población analizada. Por el contrario, si en otra población esta variante analizada no se encuentra en DL con la variante de riesgo, no se encontrará ninguna asociación significativa. Esto podría evitarse mediante el análisis de las frecuencias haplotípicas, los cuales permiten tener una visión mucho más global de la variabilidad de un gen concreto en una población determinada.

Aún así, debido a que este tipo de estudios requieren de una mayor cantidad de marcadores genéticos y su análisis es significativamente más arduo, pocos son los estudios de asociación que utilizan los haplotipos como base fundamental de análisis. De hecho, se estima que tan solo una tercera parte de los trabajos utilizan más de un marcador por gen, y que en tan solo la mitad de los que utilizan más de un marcador se han realizado este tipo de análisis.

Todos estos hechos han provocado que, hasta la fecha, no se haya encontrado ningún otro gen que explique, de una forma consistente, parte de la variabilidad genética en la EA.

Futuro en la genética de la EA

Es de esperar que el estudio genético de las enfermedades complejas de un salto cualitativo en los próximos años gracias a dos factores fundamentales: la aparición de las nuevas tecnologías de genotipación, mucho más fiables e informativas, y con un rendimiento de análisis miles de veces superior a las técnicas utilizadas durante los últimos años, y el mejor conocimiento de la arquitectura genética de las poblaciones humanas.

En tan solo cinco años han aparecido en el mercado tecnologías de genotipación de alto rendimiento (high-throughput genotyping), las cuales permiten analizar en poco tiempo y con gran fiabilidad una información genética extraordinariamente superior a la que se ha estado estudiando hasta el momento.

Así, por ejemplo, mientras que en los estudios tradicionales de ligamiento con familias se han utilizado baterías que no superan los 400 marcadores y que requieren varias semanas para su análisis, hoy en día ya existen plataformas con las que se pueden analizar en un tiempo muy inferior (pocos días) unos 6.000-10.000 marcadores para cada uno de los individuos. Es más, algunos estudios en donde se han comparado ambas tecnologías demuestran que estas nuevas técnicas ofrecen un menor error de genotipación y una mayor definición de las regiones (loci) de interés^{21, 22}, lo cual facilita enormemente la búsqueda de posibles mutaciones en genes que se ubiquen en estos loci.

De la misma forma, estas novedosas tecnologías ya disponen de baterías de genotipación para estudios de asociación. En este caso, mientras que en los estudios habituales de asociación tan solo se analizan de una única variante a unas pocas decenas de polimorfismos, con el uso de las nuevas plataformas se pueden ya explorar más de 300.000 variantes repartidas por todo el genoma.

Por desgracia, aunque la tecnología ya está presente, tanto el coste económico como el análisis de tanta información están al alcance de unos pocos centros de investigación. Es por esta razón que, aunque se han empezado a llevar a cabo este tipo de análisis, no existe aún ningún estudio de asociación a gran escala en el que se haya utilizado este tipo de tecnología. Aún así, la reducción garantizada de su coste hace suponer que ésta será la tecnología de elección para los estudios de asociación en los próximos años.

Por otra parte, el conocimiento de la arquitectura genética de nuestro genoma está avanzando de forma exponencial en los últimos años. La variabilidad genética humana es la base fundamental de las diferencias fenotípicas inter e intrapoblacionales, y es esta variabilidad la que contribuye a determinadas enfermedades complejas tales como la EA. Por consiguiente, la comprensión de las diferencias genéticas entre humanos es imprescindible para el avance de los estudios encaminados a establecer las bases genéticas de los caracteres complejos.

Se estima que las diferencias entre dos genomas humanos cogidos al azar son de aproximadamente el uno por mil, y estas diferencias se encuentran casi exclusivamente en forma de variantes polimórficas de un único nucleótido (SNP, de single nucleotide polymorphism). Esto significa que de cada mil nucleótidos (1 kilobase, Kb) cogidos de casi cualquier región de nuestro genoma, cabe esperar una única diferencia entre dos individuos.

Pero a mediados del 2005 esta visión fue alterada, en parte, gracias a un estudio que analizó en detalle la variabilidad estructural del genoma humano²³. Este análisis permitió localizar y detallar grandes variaciones estructurales, de varios cientos de miles de nucleótidos, entre dos individuos escogidos al azar. En total, se describieron unas 300 regiones en donde existen variaciones que comprenden inserciones (segmentos de DNA que se insertan en regiones cromosómicas), delecciones (rotura y pérdida de un fragmento del genoma) e inversiones (inserción de un fragmento de DNA en el lugar original pero con una orientación de 180 grados con respecto a su dirección habitual), las cuales van de 8 a 40 Kb, aunque algunas llegan a tener cientos de Kb y hasta megabases (1 megabase [Mb] corresponde a 1·10⁶ nucleótidos).

Medio año más tarde estos datos fueron corroborados por distintos estudios que identificaron más de 500 delecciones de entre 1 a 700 kb repartidas por todo el genoma. Los datos indicaron que un individuo caucásico posee, de media, unas 30 delecciones mayores de 5 Kb^{24, 25}. Es importante destacar que muchas de estas regiones se encuentran en zonas en donde existen genes. Esto indica que este tipo de variaciones estructurales presentes en nuestro genoma podría incidir en el número de copias de ciertos genes y, por consiguiente, podrían estar directamente relacionadas en la variabilidad interindividual de la expresión de ciertas proteínas. Si estas proteínas estuvieran implicadas en procesos fisiopatológicos de una enfermedad, ciertas variantes podrían influir en el riesgo de padecer un fenotipo tan complejo como la EA.

Por consiguiente, el estudio detallado de polimorfismos estructurales presentes en el genoma humano y la utilización de las nuevas herramientas de análisis genómico se convertirán, muy probablemente, en elementos fundamentales para la comprensión de los factores genéticos relacionados con la EA.

Bibliografía

19. Risch N, Merikangas K: The future of genetic studies of complex human diseases. Science  1996; 273(5281):1516-1517.

20. Bertram L, Tanzi RE: Alzheimer's disease: one disorder, too many genes? Hum Mol Genet 2004; 13 Spec No 1:R135-141.

21. Schaid DJ, Guenther JC, Christensen GB, Hebbring S, Rosenow C, Hilker CA, y cols.: Comparison of microsatellites versus single-nucleotide polymorphisms in a genome linkage screen for prostate cancer-susceptibility Loci. Am J Hum Genet 2004; 75(6):948-965.

22. John S, Shephard N, Liu G, Zeggini E, Cao M, Chen W, y cols.: Whole-genome scan, in a complex disease, using 11,245 single-nucleotide polymorphisms: comparison with microsatellites. Am J Hum Genet 2004; 75(1):54-64.

23. Tuzun E, Sharp AJ, Bailey JA, Kaul R, Morrison VA, Pertz LM, y cols.: Fine-scale structural variation of the human genome. Nat Genet 2005; 37(7):727-732.

24. Conrad DF, Andrews TD, Carter NP, Hurles ME, Pritchard JK: A high-resolution survey of deletion polymorphism in the human genome. Nat Genet 2006; 38(1):75-81.

25. McCarroll SA, Hadnott TN, Perry GH, Sabeti PC, Zody MC, Barrett JC, y cols.: Common deletion polymorphisms in the human genome. Nat Genet 2006; 38(1):86-92.