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13/05/2022 - Información general

Un proyecto colaborativo catalán ayuda a poner fin a la 'odisea del diagnóstico' para pacientes con enfermedades raras

Se estima que 300 millones de personas en todo el mundo están afectadas por una de las 6.000 enfermedades raras descritas hasta ahora. Una enfermedad se considera rara cuando afecta a menos de 1 de cada 2.000 personas. Hay muchos tipos de enfermedades raras (metabólicas, cánceres o deficiencias inmunológicas), y en su mayoría son causadas por una o dos mutaciones genéticas.

Como promedio se necesitan cinco años para que un paciente con una enfermedad rara obtenga un diagnóstico molecular, si es que se encuentra un diagnóstico. Esta 'odisea del diagnóstico' causa un sufrimiento inmenso a los pacientes y sus familias y genera altos costes de atención médica. Identificar el defecto genético de la enfermedad es importante para abrir opciones de tratamiento, brindar asesoramiento genético a la familia e información sobre la progresión y el pronóstico de la enfermedad y reducir la ansiedad del paciente y la familia.

En el pasado, identificar diferencias genéticas, como variantes o mutaciones, era extremadamente difícil y requería mucho tiempo, y solo era posible para un puñado de genes para cada paciente. Los avances tecnológicos ahora hacen posible que la secuenciación del genoma escanee todos los genes en el genoma para encontrar millones de diferencias genéticas en cada individuo, por un coste razonable.

Sin embargo, analizar los datos de la secuencia del genoma e identificar las variaciones o mutaciones que causan la enfermedad es un desafío y lleva un tiempo. Esta es una de las razones por las que una proporción significativa de pacientes permanece sin diagnóstico incluso después de las pruebas genómicas.

Para dar una segunda oportunidad a los pacientes que han agotado la vía clínica habitual, incluido el análisis genómico, los centros de investigación asociados a los hospitales catalanes pusieron en marcha el proyecto Undiagnosed Rare Disease Program of Catalonia (URD-Cat). El consorcio, coordinado por el Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM-Hospital del Mar), se planteó como proyecto piloto para compartir datos de pacientes de enfermedades neurológicas a través de una plataforma colaborativa desarrollada por investigadores del CNAG-CRG.

La plataforma, llamada Genome-Phenome Analysis Platform (GPAP), permite reanalizar y reevaluar datos genómicos y datos clínicos integrados con herramientas de última generación, no sólo por parte del centro de salud que atiende a ese paciente sino también por parte del resto del consorcio, poniendo en común conocimientos de toda Cataluña.

La URD-Cat GPAP se utilizó para volver a analizar los datos genómicos de 323 pacientes con enfermedades neurológicas raras no diagnosticadas, que permanecieron sin diagnosticar entre uno y ocho años, con un promedio de tiempo de cuatro años. Encontraron un diagnóstico genético concluyente para 67 de 323 pacientes (20,7% de los casos). Sus hallazgos se publican hoy en un estudio en The Journal of Molecular Diagnostics.

Además, se identificaron seis nuevos genes asociados a una enfermedad rara concreta, ampliando el conocimiento global sobre las causas genéticas de las enfermedades raras y destacando la utilidad de la plataforma también para el descubrimiento de nuevas asociaciones gen-enfermedad.

"La URD-Cat GPAP proporciona una forma de comunicación continua y de intercambio de datos entre los profesionales implicados en el diagnóstico genético de un paciente, reuniendo conocimientos que de otro modo estarían dispersos", afirma Gemma Bullich, analista de datos del CNAG-CRG y primera autora del estudio. "La plataforma se actualiza periódicamente y se incluyen nuevas funcionalidades según las necesidades de los usuarios. Este es un buen ejemplo del impacto que puede tener una estrecha colaboración entre médicos/as, genetistas, bioinformáticos/as e ingenieros/as de software".

"Los diagnósticos que hemos conseguido ayudan a mejorar el tratamiento del paciente, permiten el asesoramiento genético de las familias y contribuyen a diagnosticar a otros miembros de la familia", dice Luis A. Pe?rez-Jurado, coordinador de URD-Cat, jefe de la Unidad de Genética Clínica del Hospital del Mar de Barcelona y Coordinador del Grupo de Investigación en Genética Humana de la Universidad Pompeu Fabra. "Es importante destacar que también ayuda a las personas que viven con la enfermedad a ponerse en contacto con asociaciones de pacientes y conocer otras personas que pasan por retos similares".

"Iniciativas como URD-Cat ofrecen una esperanza para aquellos pacientes sin diagnóstico una vez realizadas las pruebas de rutina", afirma Sergi Beltran, jefe de la Unidad de Bioinformática del CNAG-CRG y autor principal del artículo. "El proyecto iGenCO, financiado por La Marató de TV3, nos brindará la oportunidad de dar un paso más, beneficiando tanto a esta cohorte de pacientes como a otras más allá de las enfermedades neurológicas sin diagnosticar, mediante la realización de nuevas pruebas no rutinarias, realizando análisis más exhaustivos e implementando nuevas funciones en la plataforma colaborativa".

Aunque no está incluido en el estudio que se publica hoy, el proyecto URD-Cat ha llevado a cabo otras actividades como la generación de datos moleculares con pruebas que actualmente no son rutinarias en la clínica. Esos análisis han ayudado a diagnosticar a otros pacientes. URD-Cat también ha organizado varios cursos de formación dirigidos a profesionales sanitarios e investigadores con el objetivo de involucrar al mayor número posible de profesionales en el campo de la medicina genómica y personalizada de enfermedades raras.

Forman parte de URD-Cat los principales grupos que trabajan en enfermedades raras de siete institutos de investigación en salud de Cataluña (IMIM, IDIBAPS, IDIBELL, HSJD, VHIR, HSP, IGTP), el CNAG-CRG, el ISGlobal, el BSC-CNS y la Federación Española de Enfermedades Raras (FEDER). En el proyecto ha participado un equipo multidisciplinar de más de 140 profesionales entre clínicos, genetistas, bioinformáticos/as, bioquímicos/as, técnicos e ingenieros/as de software.

Artículo de referencia

Artículo: Systematic Collaborative Reanalysis of Genomic Data Improves Diagnostic Yield in Neurologic Rare Diseases

Revista: The Journal of Molecular Diagnostics

Autoría: Gemma Bullich, Leslie Matalonga, Montserrat Pujadas, Anastasios Papakonstantinou, Davide Piscia, Raúl Tonda,Rafael Artuch, Pia Gallano, Glòria Garrabou, Juan R. Gonza?lez, Daniel Grinberg, Míriam Guitart, Steven Laurie, Conxi Lázaro, Cristina Luengo, Ramon Martí, Montserrat Milà, David Ovelleiro, Genís Parra, Aurora Pujol, Eduardo Tizzano, Alfons Macaya, Francesc Palau, Antònia Ribes, Luis A. Pérez-Jurado and Sergi Beltran, Undiagnosed Rare Disease Program of Catalonia (URD-Cat) Consortium

DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmoldx.2022.02.003

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