Al analizar los datos genómicos de más de 1 millón de personas, los científicos han identificado genes comúnmente heredados en los trastornos de adicción, independientemente de la sustancia que se use. Este conjunto de datos, uno de los más grandes de su tipo, puede ayudar a revelar nuevos objetivos de tratamiento en múltiples trastornos por uso de sustancias, incluso para personas diagnosticadas con más de uno. Los hallazgos también refuerzan el papel del sistema de dopamina en la adicción, al mostrar que la combinación de genes subyacentes a los trastornos de adicción también se asoció con la regulación de la señalización de dopamina.

Publicado hoy en Nature Mental Health, el estudio fue dirigido por investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis, junto con más de 150 coautores de todo el mundo. Fue apoyado por el Instituto Nacional sobre el Abuso de Drogas (NIDA), el Instituto Nacional sobre el Abuso de Alcohol y Alcoholismo (NIAAA), el Instituto Nacional de Salud Mental (NIMH), el Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver, y el Instituto Nacional sobre el Envejecimiento.

Ha habido un conocimiento limitado de los fundamentos genéticos moleculares de la adicción hasta ahora. Además, la mayoría de los ensayos clínicos y estudios de comportamiento se han centrado en sustancias individuales, en lugar de la adicción en general.

La genética juega un papel clave en la determinación de la salud a lo largo de nuestra vida, pero no son el destino. Nuestra esperanza con los estudios genómicos es iluminar aún más los factores que pueden proteger o predisponer a una persona a los trastornos por uso de sustancias, conocimiento que se puede usar para expandir los servicios preventivos y empoderar a las personas para que tomen decisiones informadas sobre el uso de drogas », dijo la directora del NIDA, Nora Volkow. MD « Una mejor comprensión de la genética también nos acerca un paso más al desarrollo de intervenciones personalizadas que se adaptan a la biología, el entorno y la experiencia de vida únicos de un individuo para proporcionar la mayor cantidad de beneficios ».

En 2021, más de 46 millones de personas en los Estados Unidos de 12 años o más tenían al menos un trastorno por consumo de sustancias, y solo el 6,3 % había recibido tratamiento. Además, las personas que consumen drogas se enfrentan a un suministro de drogas cada vez más peligroso, que ahora suele estar contaminado con fentanilo. Aproximadamente 107 000 personas murieron por sobredosis de drogas en 2021, y el 37 % de estas muertes implicó la exposición simultánea a opioides y drogas estimulantes. El consumo y la adicción a las drogas representan una crisis de salud pública, caracterizada por altos costos sociales, emocionales y económicos para las familias, las comunidades y la sociedad.

Los trastornos por uso de sustancias son hereditarios y están influenciados por interacciones complejas entre múltiples genes y factores ambientales. En las últimas décadas, ha surgido un método rico en datos, llamado asociación de todo el genoma, para tratar de identificar genes específicos implicados en ciertos trastornos. Este método implica buscar en genomas completos regiones de variación genética, llamadas polimorfismos de un solo nucleótido (SNP), que se asocian con la misma enfermedad, trastorno, condición o comportamiento entre varias personas.

En este estudio, los investigadores usaron este método para identificar áreas en el genoma asociadas con el riesgo general de adicción, así como el riesgo de trastornos específicos por uso de sustancias, a saber, trastornos por uso de alcohol, nicotina, cannabis y opioides, en una muestra de 1.025.550 individuos con genes que indican ascendencia europea y 92.630 individuos con genes que indican ascendencia africana.

« Usando la genómica, podemos crear un canal basado en datos para priorizar los medicamentos existentes para un mayor estudio y mejorar las posibilidades de descubrir nuevos tratamientos. Para hacer esto con precisión, es fundamental que la evidencia genética que recopilemos incluya poblaciones representativas a nivel mundial y que tengamos miembros de comunidades históricamente subrepresentadas en la investigación biomédica que lideran y contribuyen a este tipo de estudios », dijo Alexander Hatoum, Ph.D. profesor asistente de investigación en la Universidad de Washington en St. Louis y autor principal del estudio.

Hatoum y el equipo de investigación descubrieron varios patrones moleculares subyacentes a la adicción, incluidos 19 SNP independientes asociados significativamente con el riesgo general de adicción y 47 SNP para trastornos de sustancias específicas entre la muestra de ascendencia europea. Las señales genéticas más fuertes consistentes en los diversos trastornos mapeados en áreas del genoma que se sabe que controlan la regulación de la señalización de dopamina, lo que sugiere que la variación genética en la regulación de la señalización de dopamina, en lugar de la señalización de dopamina en sí misma, es fundamental para el riesgo de adicción.

En comparación con otros predictores genéticos, el patrón genómico identificado aquí también fue un predictor más sensible de tener dos o más trastornos por uso de sustancias a la vez. El patrón genómico también predijo un mayor riesgo de enfermedades mentales y físicas, incluidos trastornos psiquiátricos, comportamiento suicida, enfermedades respiratorias, enfermedades cardíacas y condiciones de dolor crónico. En niños de 9 o 10 años sin experiencia en el uso de sustancias, estos genes se correlacionaron con el uso de sustancias de los padres y el comportamiento de externalización.

« Los trastornos por uso de sustancias y los trastornos mentales a menudo ocurren al mismo tiempo, y sabemos que los tratamientos más efectivos ayudan a las personas a abordar ambos problemas al mismo tiempo. Los mecanismos genéticos compartidos entre el uso de sustancias y los trastornos mentales revelados en este estudio subrayan la importancia de pensar en estos trastornos en tándem », dijo el director del NIMH, Joshua A. Gordon, MD, Ph.D.

El análisis genómico en la muestra de ascendencia africana reveló un SNP asociado con el riesgo general de adicción y un SNP específico de una sustancia para el riesgo de trastorno por consumo de alcohol. La escasez de hallazgos aquí subraya las disparidades en curso en la inclusión de datos de poblaciones representativas a nivel mundial que deben abordarse para garantizar la solidez y precisión de los datos, señalan Hatoum y los coautores.

La inclusión de datos de diferentes grupos ancestrales en este estudio no puede y no debe usarse para asignar o categorizar el riesgo genético variable para el trastorno por uso de sustancias a poblaciones específicas. Dado que la información genética se utiliza para comprender mejor la salud humana y las desigualdades en salud, la recopilación de datos amplia e inclusiva es esencial. El NIDA y otros institutos de los NIH respaldaron un informe publicado recientemente sobre el uso responsable y la interpretación de los datos genómicos a nivel de población de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina.

Si bien Hatoum y sus colegas identificaron un patrón genético que indica un amplio riesgo de adicción, notaron que los diagnósticos específicos del uso de sustancias aún tienen significado. « El estudio actual valida los hallazgos previos de las variantes de riesgo específicas del alcohol y, lo que es más importante, convierte este hallazgo en una población de estudio muy grande y más diversa », dijo el director del NIAAA, George F. Koob, Ph.D. « El hallazgo de variantes de riesgo genético compartido en diferentes trastornos por uso de sustancias proporciona información sobre algunos de los mecanismos que subyacen a estos trastornos y las relaciones con otras afecciones de salud mental. Juntos, los hallazgos de variantes de riesgo específicas del alcohol y variantes comunes relacionadas con la adicción proporcionan información poderosa apoyo para la prevención y el tratamiento individualizados ».

Este estudio fue apoyado por múltiples subvenciones: NIDA (T32DA007261, DA054869, R01DA054750, K02DA032573, U01DA055367, K01DA051759, DP1DA054394, R33DA047527); NIAAA (K01AA030083, R21AA027827, R01AA027522, F31AA029934, T32AA028259); NIMH (K23MH121792, T32MH014276, R01MH120219); NIA (RF1AG073593, P30AG066614); NICHD (P2CHD042849)