Nuevos mecanismos causales de la diabetes tipo 2 relacionados con asociaciones genéticas

Un estudio internacional y multicéntrico ha demostrado cómo las asociaciones entre distintas regiones genómicas contribuyen al riesgo de sufrir diabetes

CIBER/DICYT Un estudio internacional multicéntrico del consorcio DIAGRAM (Diabetes Genetics Replication and Meta-analysis), que reúne a científicos de más de 30 proyectos de investigación llevados a cabo en 14 países de Europa y Norteamérica, ha encontrado nuevos mecanismos causales de la diabetes tipo 2 relacionados con las asociaciones genéticas tras un completo cartografiado de diferentes partes del genoma relacionadas con esta enfermedad de gran prevalencia y el estudio de las relaciones que se establecen entre ellas.

Este estudio, en el que ha participado la doctora y profesora de la Universidad de Murcia Carmen Navarro, investigadora del Instituto Murciano de Investigación Biosanitaria (IMIB-Arrixaca) y del Centro de Investigación Biomédica en Red de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), dependiente del Instituto de Salud Carlos III, ha realizado un detallado cartografiado de 39 variantes genéticas relacionadas con la diabetes tipo 2 en 27.206 personas afectadas y 57.574 controles, todas con ancestros europeos. En el consorcio científico que ha dado como fruto esta investigación participan también investigadores CIBERESP de otros centros españoles que forman parte del estudio EPIC (European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition), uno de los estudios de cohortes más importantes del mundo y el que más participantes aporta al consorcio DIAGRAM a través del proyecto InterAct.

El objetivo de esta investigación, publicada en Nature Genetics, ha sido el de contribuir a comprender la compleja arquitectura genética de las variantes de susceptibilidad a la diabetes tipo 2, mejorar la localización de todas las variantes causales implicadas en esta enfermedad y describir los mecanismos con los que estas variantes interactúan para aumentar el riesgo de sufrirla. La investigación ha demostrado, además, que las múltiples asociaciones entre regiones genómicas distintas es un fenómeno común.

Hasta ahora, los estudios genéticos se habían centrado en documentar asociaciones epidemiológicas entre las variantes genéticas comunes en la población y el riesgo de sufrir determinadas enfermedades como el cáncer, las patologías cardiovasculares o la diabetes. Mediante la superposición de la información genética y funcional disponible, los investigadores han dado un paso adelante para intentar elucidar los mecanismos por los que actúan algunas de las variantes analizadas.

Entre los hallazgos del estudio, destaca el haber sido capaces de establecer la identidad entre la localización cartográfica de algunas de las variantes genéticas y los sitios de unión específicos de factores de transcripción (como el FOXA2) que regulan, activándola, la expresión génica en células hepáticas y pancreáticas. En el caso de la variante rs10830963 del gen MTNR1B, la presencia de una mutación de riesgo (G) supone la creación de un sitio de reconocimiento para el factor de transcripción NEUROD1, que regula la expresión del gen de la insulina. En otros casos, las variantes asociadas con un mayor riesgo de diabetes alteran las secuencias reconocidas por estos factores de transcripción, interrumpiendo los procesos de expresión génica.

“Este estudio ha demostrado la utilidad del cartografiado genético que integra información genética y genómica para comprender la fisiopatología de las enfermedades humanas complejas, ofreciendo nuevas vías para hacer posible que la secuenciación del genoma tenga utilidad clínica y preventiva”, señala la doctora Navarro.

Referencia bibliográfica
Genetic fine mapping and genomic annotation defines causal mechanisms at type 2 diabetes susceptibility loci. Kyle J Gaulton, Teresa Ferreira, Yeji Lee, Anne Raimondo, Reedik Mägi, Michael E Reschen, Anubha Mahajan, Adam Locke, N William Rayner, Neil Robertson, Robert A Scott, Inga Prokopenko, Laura J Scott, Todd Green, Thomas Sparso, Dorothee Thuillier, Loic Yengo, Harald Grallert, Simone Wahl, Mattias Frånberg, Rona J Strawbridge, Hans Kestler, Himanshu Chheda, Lewin Eisele, Stefan Gustafsson et al. Nature Genetics (2015) doi:10.1038/ng.3437

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Fuente: DICYT
Website: dicyt.com


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