Descubren una nueva enfermedad genética

   El estudio combinó tres fuentes de información: un modelo de pez cebra, una enfermedad genética pediátrica y una base de datos de registros de salud electrónicos vinculados a un biobanco de ADN.

   "Cada una de estas tres fuentes de datos tiene sus propias ventajas y defectos para el descubrimiento de enfermedades --puntualiza Knapik, quien también es profesora asociada de Biología Celular y del Desarrollo en la Universidad de Vanderbilt--. Pensé, ¿por qué no los usamos al mismo tiempo?".

   Knapik y su equipo estaban explorando la función de un gen llamado ric1 en el pez cebra. Sabían que la mutación de este gen interrumpía la secreción de colágeno y causaba defectos craneofaciales y otros esqueléticos en los peces.

   Tuvieron conocimiento de que otro grupo de investigadores en Arabia Saudita había informado una mutación en el gen RIC1 (la versión humana del gen ric1 del pez cebra) en varios niños de una misma familia que tenían cataratas pediátricas. El equipo de Knapik evaluó el pez cebra para detectar cataratas, pero no encontró ninguna.

   La historia podría haber terminado allí, pero a Knapik le intrigaba si los niños tenían otros síntomas que no se habían atendido porque su problema más acuciante eran las cataratas y cuáles podrían ser.

   Para descubrir síntomas adicionales, Knapik y sus colegas en el Vanderbilt Genetics Institute recurrieron a BioVU, el biobanco de ADN de Vanderbilt y la base de datos de registros de salud electrónicos no identificados.

   El doctor Eric Gamazon, instructor de investigación en Medicina, y la doctora Nancy Cox, profesora de Genética y directora del Instituto de Genética en Vanderbilt, habían desarrollado previamente un método computacional, llamado \'PrediXcan\', para correlacionar la expresión génica regulada genéticamente con el fenoma del paciente, las características clínicas incluidas en el registro electrónico de salud.

   Cuando se aplica a BioVU, el método genera una lista de características clínicas relacionadas con la reducción de la expresión de un gen específico.

   La lista que generaron para la expresión reducida de RIC1 coincidía con las características que Knapik y su equipo observaron en los peces, señala: "Sabía en ese momento que necesitábamos más información sobre los pacientes con mutación RIC1 y cataratas pediátricas".

   El equipo de Arabia Saudita que informó que los pacientes con mutación RIC1 acordaron reevaluar a esos pacientes para la lista de síntomas derivados de BioVU. Knapik admite que los investigadores se sorprendieron al encontrar la constelación de síntomas en sus pacientes: ocho niños de dos familias relacionadas.

   Los síntomas de la nueva enfermedad, CATIFA, pueden explicarse por la pérdida de la función del colágeno, explica Knapik. El colágeno es el principal componente estructural de la matriz extracelular: el \'cemento\' entre los \'ladrillos\' celulares.

   Usando pez cebra, Knapik y su equipo pudieron determinar que la proteína RIC1 es parte de la maquinaria celular que procesa y envía el colágeno fuera de la célula.

   "En ausencia de RIC1, no se obtiene el envío de colágeno y no se tiene matriz --explica Knapik--. "Eso lleva al amplio espectro de síntomas que encontramos en los registros electrónicos de salud de adultos y niños con CATIFA".

   Los hallazgos respaldan el concepto de un continuo entre los síntomas individuales en una enfermedad mendeliana rara, una enfermedad causada por la mutación de un solo gen y los rasgos complejos de enfermedades comunes, apunta Knapik.

   Conocer la base mecanicista de la enfermedad y los síntomas que pueden surgir mejorará y personalizará la atención para niños con CATIFA y para adultos con síntomas similares causados por una actividad menos eficiente de RIC1, agrega Knapik.

   El estudio sugiere así un nuevo paradigma para acelerar el proceso de descubrimiento de mecanismos de enfermedades, destaca Knapik. "Con el conocimiento procedente de modelos animales, biobancos de enfermedades comunes en humanos y enfermedades mendelianas raras, podemos armar una imagen completa de la función genética y avanzar hacia un mejor diagnóstico, tratamiento y prevención", concluye.