UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN FACULTAD DE CIENCIAS BIOLÓGICAS

SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, 20 DE MAYO DE 2016

María Fernanda Huerta Anguiano

MEDICINA PREDICTIVAGenómica Funcional

HISTORIA

El moderno concepto de medicina predictiva empezó a desarrollarse a partir del conocimiento del sistema de histocompatibilidad adquiriendo más fuerza con los hallazgos de la medicina genómica.

Cuando se descubrió el sistema de histocompatibilidad, se vio que algunos antígenos de este sistema se presentaban con más frecuencia en algunas enfermedades.

Esto Indico la existencia de una predisposición constitucional condicionada genéticamente para padecer determinados procesos patológicos. Esta fue la base de la medicina predictiva.

Bellazi R. Et al 2008

HISTORIA

Dausset definio la medicina predictiva como "la identificación de individuos sanos que tienen predisposición a desarrollar una determinada enfermedad".

identificación de individuos que no tienen tal predisposición o que incluso se encuentran protegidos por una especial resistencia genética

El objetivo de la medicina predictiva es identificar la susceptibilidad o la resistencia a determinadas enfermedades en el individuo sano

Vecchio E. Et al 2000

HISTORIA

• A partir del año 2001, fecha oficial en la que se completó el mapa del genoma humano, vienen creciendo de manera exponencial los hallazgos de mutaciones específicas en los genes y su correlación con enfermedades, síndromes clínicos, predisposiciones patológicas e incluso, asociaciones con conductas sociales consideradas indeseables

Esta tendencia en la medicina actual está transformando los paradigmas conocidos y

tradicionales de la práctica médica y su interpretación nosológica.

Bellazi R. Et al 2008

GENÓMICA FUNCIONAL Y MEDICINA PREDICTIVA

Conocimiento de

la función de los genes

Mapeo genético

.

Los hábitos

y el medio

ambiente.

Alteración en la activaci

ón y desactivación de genes 

Asociación con

las enfermedades

Prevención y

diagnóstico

Martínez Alcalá. (2015)Biosalud. (2015)

MEDICINA PREDICTIVA

• Su objetivo consiste en evaluar los factores de riesgo de cada persona frente a la enfermedad, y anticipar la respuesta al tratamiento con base en información genética.

• Factor de riesgo implica cualquier rasgo, exposición o característica de un individuo que aumente su probabilidad de sufrir una enfermedad.

La medicina predictiva (MP) esta siendo soportada y promovida por la FDA, comisión

europea y la CDC.

La MP ha sido posible gracias a los logros en genómica, proteómica, metabolómica y bioinformática.

Genómica• Analiza la

estructura y función DNA

• Identificación de SNPs (biomarcadores)

Proteómica • Test

inmunoquímicos

• Micro secuenciación de proteínas

• Microarrays de proteínas

Metabolómica• Estado

funcional de la célula

• Perfil metabólico

• Análisis computacional

Bioinformática

• Análisis de secuencias

• Bioinformática estructural

APLICACIONES: TIPOS DE PRUEBASPruebas antes de la concepción:

Realizada a los padres para comprender mejor el riesgo de enfermedades en sus

hijos.

Las pruebas prenatales: Se utiliza para detectar enfermedades y condiciones en un feto o embrión antes de que nazca.

Evaluación del recién nacido: Para identificar trastornos genéticos que

pueden ser tratados temprano en la vida.

Prueba de Riesgo Predictivo: Para determinar si un individuo está en riesgo superior al promedio de desarrollar una

enfermedad durante un período de tiempo determinado

Las pruebas de diagnóstico: Cuando se sospecha una condición determinada en

base a las mutaciones del sujeto y síntomas físicos.

Las pruebas de portador: Se ofrece a las personas que tienen

trastorno genético en su historia familiar o con personas de grupos étnicos con mayor riesgo de ciertas enfermedades

genéticas.

•El método implica el análisis de los genomas de muchas personas diferentes y la búsqueda de marcadores genéticos que se pueden utilizar para predecir la presencia de una enfermedad.

•Una vez que dichos marcadores genéticos son identificados, se pueden utilizar para entender cómo los genes contribuyen a la enfermedad y desarrollar mejores estrategias de prevención y tratamiento.

•Si un tipo de la variante (un alelo) es más frecuente en las personas con la enfermedad, el SNP se dice que está "asociado" con la enfermedad. 

Figura. Representación de un Estudio de Asociación del genoma Completo (GWAS)Figura 4. Bioinformática como una valiosa herramienta para el procesamiento de valores de datos de gran tamaño en la investigación indicativo , el análisis de todo el genoma y los estudios de población a gran escala ( a) . genotipado simultáneo de más de 500.000 - 1.000.000 SNPs ( b) . descubrimiento inicial estudiar con gran colección muestra del paciente y control ( c). El análisis estadístico ( gráfico de probabilidad para la asociación con una determinada enfermedad ) y la replicación independiente de los mejores resultados .

ESTUDIO DE ASOCIACIÓN DEL GENOMA COMPLETO (GWAS)

• Los Biomarcadores son indicadores a nivel molecular, bioquímico o celular que sirven de señal sobre un estado fisiológico.

BIOMARCADORES EN LA MEDICINA PREDICTIVA

El Biomarcador ideal debe:

• permitir una detección temprana de la enfermedad

• Identificar pacientes candidatos a recibir tratamiento y subgrupo que pueda responder a éstos.

• Monitorizar el tratamiento

• Evaluar la progresión/ regresión de la enfermedad

BIOMARCADORES

Actualmente contamos con varios tipos de marcadores: - Cardiovasculares- Tumorales - Remodelación ósea- Función muscular- Daño cerebral

Existen muchos marcadores Tumorales

• Los biomarcadores mejor validados son los relacionados al cáncer y a la emfermedades autoinmunes.

El cáncer de páncreas es un tumor a menudo mortal y difícil de diagnosticar, desafortunadamente los biomarcadores reportados para esta enfermedad como el CA19-9, no son lo suficientemente sensibles, para detectar a tiempo la enfermedad. Sin embargo recientes estudios reportan algunos posibles biomarcadores candidatos

Tasa de sobrevivencia 1-3%Las isoformas apoAII - ATQ/AT de la apolipoproteína AII (apoAII) disminuyen de forma significativa en el cáncer de páncreas y por lo tanto podrían servir como biomarcadores plasmáticos para la detección precoz de esta enfermedad

Desarrollan un ensayo ELISA con un nuevo biomarcador para la detección del cáncer de páncreas

MINERÍA GENÓMICA

• La minería genómica hace referencia al uso de técnicas bioinformáticas y la minería de datos en los análisis genómicos.

• El rápido y continuo crecimiento de datos disponibles ha creado la necesidad de extraer el conocimiento desde las bases de datos. (Minería de datos)

Uno de los principales campos de aplicación de la Minería de Datos junto con la bioinformática, a día de hoy, es la Genética.

Consisten en poner objetos en grupos, de tal forma que se maximice la similitud dentro de los grupos y se minimice la similitud entre dos grupos diferentes.

APLICACIÓN MINERÍA GENÓMICAEn cáncer de Mama:

The MammaPrint test

Analiza 70 genes de una muestra de tejido de cáncer de mama en estadio temprano para determinar si el cáncer presenta un bajo o alto riesgo de recurrencia

en el transcurso de los diez años posteriores al diagnóstico.

En Microarreglos: 25 mil genes, 5000 genes fueron diferencialmente expresados a partir de 98 muestras de cáncer de mama primario.

Se pudieron agrupar 62 y 36 genes de tumores en “buen pronóstico” y “mal pronóstico” respectivamente, continuaron realizando otros análisis.

HERRAMIENTAS PARA EL ANÁLISIS DE SECUENCIAS EN MEDICINA GENÓMICA

• La secuenciación exómica: El exoma es la parte del genoma formado por los exones. Es la parte funcional más importante del genoma y la que contribuye en mayor medida al fenotipo final de un organismo.

• Librería del genoma completo.• Se capturan exones con sondas especificas y se secuencian• Las secuencias se vuelven a mapear sobre el mapa del genoma de referencia • Se aprecian cambios (mutaciones) existentes.

• Identifica no solo los SNPs asociados a la enfermedad, sino también las propias mutaciones causantes o directamente asociadas a ella.

• La secuenciación del genoma completo es práctica y útil, sin embargo sus costes siguen siendo elevados.

APLICABILIDAD CLÍNICA DE LOS MICROARRAYS

Retraso Mental y síndromes asociados al mismo Los arrays-CGH constituyen una metodología más sensible que el cariotipo convencional, para la detección de duplicaciones o deleciones cromosómicas, puesto que la resolución de estos microarrays es muy superior a la del cariotipo.

• El uso de estos arrays-CGH está cada vez más extendido y actualmente existen microarrays diseñados para detección de alteraciones cromosómicas asociadas con retraso mental o malformaciones congénitas y para el diagnóstico prenatal de síndromes asociados con ganancias o pérdidas de material genético.

FIRMAS GENÓMICASMediante el uso de microarrays se han desarrollado una serie de firmas genómicas1. firmas pronósticas (predecir enfermedad)2. firmas predictivas (Respuesta de trat.)3. firmas diagnósticas.

MammaPrint® (Agendia) fue la 1ra en ser aprobada por la FDA, 2007,

TÉCNICAS COMPUTACIONALES USADAS EN MEDICINA

• El paradigma de la medicina predictiva se implementa en un sistema de software desarrollado para la Planificación de Simulación Médica-Based. Este sistema proporciona un conjunto integrado de herramientas para probar hipótesis sobre el efecto de los planes de tratamiento alternativos en el flujo de sangre en el sistema cardiovascular de un paciente individual. 

Esta tendencia en la medicina actual está transformando los paradigmas conocidos y

tradicionales de la práctica médica y su interpretación nosológica.

MEDICINA PREDICTIVA EN EL CÁNCER DE MAMAPruebas para las mutaciones BRCA1 y BRCA2

La expectativa ha sido muy grande por el impacto epidemiológico que tiene. No obstante, la relación entre estas mutaciones y la aparición de la enfermedad es muy variable y oscila entre 26% y 85%

Reducción del riego a contraer Cáncer de mama

Una investigación reciente realizada en Canadá ha concluido que hay una reducción hasta el 60% del riesgo de cáncer de mama en portadoras de mutaciones del gen BRCA1 que han amamantado por más de 12 meses

Charles A. et al 2012

ACTUALIDAD: INSTITUCIONES MEDICINA PREDICTIVA

• Se inició como plan estratégico en 2005• Centro de investigación• Programas educativos• Crean perfiles predictivos (Bioinformática,

Genómica funcional, Bioestadìstica)• Vanguardista

http://predictivehealth.emory.edu/index.html

• Desarrollan modelos predictivos (Nivel: Ind/pob)• Cuantifican la prevalencia e incidencia de la

enfermedad• Servicio de Banco de muestras.• Desarrollo de Biomarcadores->Plataformas

(Genómica, transcriptómica, proteómica y metabolómica)

https://www.dcri.org/our-services/biostatistics/center-for-predictive-medicine

MEDICINA PREDICTIVA Genomi-k es una

empresa mexicana fundada en el 2007 especializada en programas de tamizaje e intervención temprana

Ofrecen programas de tamiz metabolico ampliado, auditivo neonatal y cardiopatías congenicas críticas e intervención temprana.

BENEFICIOS DE LA MEDICINA PREDICTIVAEl futuro de enfoque de medicamento puede potencialmente pasar de tratamiento de enfermedades existentes, típicamente al final de su progresión, a la prevención de la enfermedad antes de que se establece en la salud predictivo y la medicina predictiva se basa en probabilidades:

A diferencia de muchas de las intervenciones preventivas que se dirigen a grupos (por ejemplo, programas de inmunización), la medicina predictiva se lleva a cabo de forma individualizada.

Algunas formas de cáncer y enfermedades del corazón se heredan como una sola enfermedades genéticas y algunas personas en estas familias de alto riesgo también pueden beneficiarse del acceso a las pruebas genéticas.

Charles A. Et al 2012

CONCLUSIONES En definitiva, la medicina predictiva debe ser la posibilidad de aumentar la calidad de vida

y de disminuir sufrimientos y de curar, cuando sea posible.  La medicina predictiva abre una nueva área de oportunidades para diferentes campos de

la ciencia como la genética la cual se considera la base para la medicina predictiva, con eso se busca un tratamiento mas preventivo y personalizado mejorando de una manera eficaz disminuir el riego de contraer una enfermedad benigna.

Se requiere del conocimiento que brinda la Genómica Funcional para evaluar las enfermedades en base a las funciones de los genes y realizar un análisis predictivo apoyándose también en la transcriptómica, proteómica y metabolómica.

La medicina predictiva puede en un futuro generar discriminación, sobre todo laboral. Los genes no son todo en la vida, el hecho de poseerlo no determina que en un futuro padezcamos esa patología, todo fenómeno a pesar de los resultados genéticos es multifactorial.

BIBLIOGRAFÍA

Groen Peter. (2012). Predictive Medicine & Health IT Systems. En Open Health News recuperado de: http://www.openhealthnews.com/articles/2012/predictive-medicine-health-it-systems

Biosalud. (2015) Consultado el 21/05/2016. Dispoinible en: http://biosalud.org/tratamientos-biomedicina/medicina-predictiva-y-genomica/

Martínez Alcalá. (2015) Bioética y Medicina genómica. Rev Esp Méd Quir ;20:343-347 Disponible en: http://www.medigraphic.com/pdfs/quirurgicas/rmq-2015/rmq154d.pdf

https://www.dcri.org/our-services/biostatistics/center-for-predictive-medicine http://predictivehealth.emory.edu/index.html Taylor, C. A., Draney, M. T., Ku, J. P., Parker, D., Steele, B. N., Wang, K., & Zarins, C. K. (1999). Predictive medicine:

computational techniques in therapeutic decision-making. Computer aided surgery, 4(5), 231-247. http://www.facmed.unam.mx/sms/seam2k1/ultimos/04_ponencia.htm Bellazzi, R., & Zupan, B. (2008). Predictive data mining in clinical medicine: current issues and

guidelines. International journal of medical informatics,77(2), 81-97. Vecchio, T. J. (2000). Predictive value of a single diagnostic test in unselected populations. New England Journal of

Medicine, 274(21), 1171-1173.