Usando un nuevo enfoque computacional que desarrollaron para analizar grandes conjuntos de datos genéticos de cohortes de enfermedades raras, los investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai y sus colegas descubrieron causas genéticas previamente desconocidas de tres enfermedades raras: linfedema primario (caracterizado por inflamación del tejido), torácico aneurisma aórtico y sordera congénita. El trabajo se realizó en colaboración con colegas de la Universidad de Bristol, Reino Unido; KU Lovaina, Bélgica; la Universidad de Tokio; la Universidad de Maryland; Imperial College London y otros de todo el mundo.
Una mejor comprensión de las funciones de los genes implicados en estos y otros trastornos podría allanar el camino para el desarrollo de tratamientos. Los hallazgos se publicaron en la edición en línea del 16 de marzo de Nature Medicine.
Las enfermedades raras afectan aproximadamente a 1 de cada 20 personas, pero solo una minoría de pacientes recibe un diagnóstico genético. Menos de la mitad de las 10.000 enfermedades raras registradas tienen una causa genética conocida. La secuenciación del genoma de grandes cohortes de pacientes con enfermedades raras proporciona una vía para descubrir las causas genéticas que aún se desconocen. Sin embargo, es difícil trabajar con grandes conjuntos de datos genéticos, lo que ralentiza significativamente la investigación, dicen los investigadores.
« Si bien las enfermedades raras son individualmente raras, colectivamente son bastante comunes. Es importante para nuestra comprensión de la biología humana y para el desarrollo de diagnósticos y terapias que se encuentren las causas restantes », dijo el autor principal del estudio, Ernest Turro, PhD, profesor asociado. de Genética y Ciencias Genómicas en Icahn Mount Sinai. « Muchas personas con enfermedades raras luchan durante muchos años para obtener un diagnóstico genético. Al desarrollar y aplicar métodos estadísticos y enfoques computacionales para encontrar nuevas causas de enfermedades raras, esperamos ampliar el conocimiento de las causas subyacentes de estas enfermedades, acelerar el tiempo al diagnóstico de los pacientes y allanan el camino para el desarrollo de tratamientos ».
Los investigadores estudiaron una colección de 269 clases de enfermedades raras utilizando datos de 77 539 participantes en el Proyecto 100 000 Genomas, uno de los conjuntos de datos más grandes de pacientes con enfermedades raras con fenotipo y secuenciación del genoma completo. Los investigadores identificaron 260 asociaciones entre genes y clases de enfermedades raras, incluidas 19 asociaciones previamente ausentes de la literatura. A través de una colaboración académica internacional, los autores validaron las tres asociaciones novedosas más plausibles mediante la identificación de casos adicionales en otros países y mediante enfoques experimentales y bioinformáticos.
« Esperamos que nuestro marco computacional ayude a acelerar el descubrimiento de las etiologías desconocidas restantes de enfermedades raras en todos los ámbitos. Por ahora, esperamos que se pueda lograr un diagnóstico genético para ciertas familias con linfedema primario sin explicación previa, enfermedad de aneurisma aórtico torácico, y sordera », dijo Daniel Greene, PhD, becario postdoctoral en Icahn Mount Sinai y autor principal del estudio. « También planeamos aplicar nuestros métodos de formas novedosas y en otros conjuntos de datos, con el objetivo de continuar desentrañando las causas genéticas de las enfermedades raras ».