Avances en el diagnóstico de las enfermedades raras

Avances en el diagnóstico de las enfermedades raras
Amparo Tolosa, Genotipia

 

Cuando se considera que las enfermedades raras afectan a más de 200 millones de personas en todo el mundo, el término “raras” pierde parte de su sentido. La realidad es que, en conjunto, son bastante frecuentes. Cierto es que, a título individual, son enfermedades que afectan a muy pocas personas, en algunos casos apenas a una decena de ellas, en todo el mundo. Y es esta característica la que impacta, de forma crucial, en su diagnóstico.

diagnóstico enfermedades raras
La secuenciación y análisis de genomas humanos en una herramienta fundamental para el diagnóstico, monitorización o tratamiento de muchas enfermedades. . Imagen: Getty Images.

A menudo, los pacientes con enfermedades raras tardan años en recibir un diagnóstico o no llegan a recibirlo. En España, por ejemplo, la Federación Española de Enfermedades Raras (FEDER) estima que la media de tiempo para acceder al diagnóstico en nuestro país es superior a 4 años y que alrededor de un 20% de los pacientes tienen que esperar más de una década.

Las causas de esta “odisea del diagnóstico”, como suele definirse al largo proceso para muchos pacientes de obtener un diagnóstico en estas enfermedades, son variadas. Abarcan desde la variabilidad con la que se manifiestan algunas de ellas, a las limitaciones de caracterizar la enfermedad a nivel clínico pero desconocer la causa genética o de las diferencias existentes en el acceso a las pruebas genéticas según el país o la región.

El retraso en el diagnóstico puede tener importantes consecuencias para los pacientes y sus familias. A la incertidumbre que supone desconocer la causa de la enfermedad y, por tanto, su probabilidad de recurrencia, se suma el impacto de la prescripción de tratamientos inadecuados o del retraso en iniciar el tratamiento correcto, en caso de haberlo.

Recomendaciones para el diagnóstico de las enfermedades raras

Para mejorar el rendimiento diagnóstico de las enfermedades raras se han formulado diversas recomendaciones y protocolos.

El Consorcio Internacional de Investigación en Enfermedades Raras plantea, por ejemplo, agrupar a los pacientes no diagnosticados según la presencia de trastornos clínicamente reconocibles y no reconocibles. Dentro de los primeros, se recomiendan diferentes estrategias de diagnóstico genético según  los resultados de las pruebas genéticas dirigidas a esas entidades clínicas. Y en el segundo grupo, la estrategia recomendada sería utilizar secuenciación de exomas o genomas.

El diagnóstico genético ha evolucionado

El diagnóstico genético de las enfermedades raras ha sufrido una transformación importante en los últimos años, gracias al mayor conocimiento del genoma humano y a la mejora en las técnicas de análisis e interpretación.

Además, como indican Casas-Alba y colaboradores en una reciente revisión que repasa las estrategias de diagnóstico en enfermedades raras, “el razonamiento lineal clásico, donde la evaluación del fenotipo lleva a una sospecha clínica que es posteriormente confirmada o refutada por una prueba genética, ha sido reemplazado cada vez más por un razonamiento circular donde el fenotipo y el genotipo son evaluados en paralelo”.

A continuación, se repasan las principales aproximaciones genéticas utilizadas en el diagnóstico de las enfermedades raras y estudios relacionados: secuenciación de exomas y genomas, análisis de transcriptoma o epigenoma, proteómica…

Genómica

La secuenciación de exomas y genomas se recomiendan ya como primera o segunda opción de diagnóstico genético para muchas condiciones, como son las anomalías congénitas, el retraso en el desarrollo o la discapacidad intelectual. La realización de pruebas específicas se plantea cuando el cuadro clínico del paciente apunta a una enfermedad concreta.

Entre la secuenciación de exomas y de genomas suele recurrirse a la primera, que considera únicamente la parte codificante del genoma, debido en gran medida a que supone un menor coste y es más fácil de interpretar. Además, en muchos casos, se combina el análisis del paciente con el de los progenitores.

diagnóstico enfermedades raras
Los investigadores optimizaron el trabajo de laboratorio y análisis bioinformático para interpretar el genoma en el menor tiempo posible. Imagen: Getty Images.

Se estima que, en casos con presentación clínica muy concreta y elevada sospecha de que haya una causa genética, el rendimiento diagnóstico de la secuenciación de exomas puede llegar a superar el 50%. En términos más generales, como los considerados por el consorcio Care4Rare SOLVE (previamente FORGE y Care4Rare), en más de 1800 familias participantes, el rendimiento diagnóstico es del 35%.

También hay que tener en cuenta que el reanálisis periódico de los casos sin resolver puede derivar en nuevos diagnósticos, al identificarse nuevas evidencias de la patogenicidad de una variante candidata o un gen implicado.

La secuenciación de exomas, sin embargo, ofrece limitaciones a la hora de analizar variaciones estructurales, regiones repetitivas o variantes de interés localizadas en los intrones. Algunas de estas limitaciones pueden resolverse recurriendo al análisis del genoma completo.

En el caso de que la secuenciación de exomas o genomas no proporcionen un resultado compatible con los síntomas observados en el paciente, hay diversas recomendaciones, como realizar microarrays cromosómicos, o valorar la reinterpretación periódica de los resultados por si se identifican nuevas variantes genéticas patogénicas.

Otra estrategia que está adquiriendo gran interés es el mapeo óptico genómico, técnica que permite identificar variaciones en número de copias de fragmentos de ADN, variantes estructurales y reorganizaciones cromosómicas. Está técnica, no puede detectar variaciones en nucleótidos individuales pero puede plantearse su utilización cuando hay sospecha de eventos cromosómicos complejos no detectados en anteriores análisis.

Más allá del genoma: transcriptómica, epigenómica y otras aproximaciones ómicas

Cuando los resultados del análisis del ADN no son definitivos, existen otras aproximaciones que pueden ayudar a definir la causa molecular de la enfermedad. Además, en ocasiones se utilizan de forma combinada. Por ejemplo, investigadores del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades raras utilizaron recientemente, una estrategia multiómica basada en genómica, transcriptómica y metabolómica, junto a genómica funcional, para diagnosticar seis casos no resueltos de errores innatos del metabolismo.

– Transcriptómica

El análisis transcriptómico puede revelar variantes funcionales o ayudar a priorizar entre variantes identificadas en el ADN. Por ejemplo, algunas variantes sinónimas localizadas en intrones pueden afectar al procesado del ARN mensajero y llevar a un procesado alternativo anómalo. Además, al analizar la expresión génica se pueden detectar diferencias en la expresión de los diferentes alelos.

Se estima que la secuenciación de ARN de forma complementaria a la secuenciación de exomas o genomas puede mejorar entre un 7.5 y un 18% el diagnóstico de ciertas enfermedades, como muestran los estudios OMIXCARE (con 30 pacientes con trastornos del neurodesarrollo o malformaciones) o los realizados por Murdock y colaboradores (115 pacientes sin diagnóstico y 67 familiares) Lee y colaboradores (113 pacientes con sospecha de enfermedad genética), Cummings y colaboradores (50 pacientes con trastornos musculares ) u otros.

Dentro de las limitaciones de la transcriptómica destaca el hecho de que el tejido de interés puede no ser accesible, además de la necesidad de una selección cuidadosa de controles, debido a variaciones biológicas como puede ser la edad o diversas condiciones ambientales.

– Epigenómica

El análisis de modificaciones epigenéticas, que no alteran la secuencia del ADN, puede ser de utilidad cuando se sospecha que un paciente puede tener un trastorno de la impronta, una enfermedad mendeliana causada por mutaciones en un gen relacionado con los mecanismos epigenéticos o se ha detectado una variante de significado incierto en un gen relacionado con la metilación.

La identificación de perfiles epigenéticos asociados a enfermedades pueden contribuir a resolver casos complejos.Por ejemplo, en la actualidad existe un ensayo EpiSign que detecta perfiles de metilación específicos para el diagnóstico de cromatinopatías, trastornos causados por alteraciones en la estructura y función de la cromatina.

Además, la utilización de la metilación del ADN se está expandiendo más allá de estos trastornos y se empieza a utilizar firmas de metilación del ADN como biomarcadores de algunos síndromes del neurodesarrollo. En esta dirección, Sadikovic y colaboradores analizaron la utilidad clínica del ensayo EpiSign en pacientes con variantes de significado incierto y pacientes con síndrome hereditario del neurodesarrollo sin resultados genéticos definitivos y obtuvieron diagnóstico para un 35% de los primeros y un 11% de los segundos.

Dentro de las limitaciones de los análisis epigenéticos, la más llamativa es que no permiten detectar una variante genética específica. Además, están limitados a la sangre periférica y su interpretación clínica es compleja, entre otras cosas porque la variación epigenética puede verse afectada por la edad o ciertas circunstancias fisiológicas.

– Proteómica

Las proteínas son la expresión final de la acción de los genes y pueden reflejar el efecto de la variación, tanto a nivel del genoma como del transcriptoma. Por lo tanto, su análisis también puede ser de interés en algunos casos. Un ejemplo ocurre cuando el gen alterado en un paciente tiene pseudogenes que pueden comprometer los resultados de la secuenciación.

El análisis de proteínas, realizado habitualmente mediante espectroscopía de masas, no está tan extendido a nivel diagnóstico como las pruebas genómicas o transcriptómicas. No obstante, sí se ha utilizado para resolver casos concretos en enfermedades metabólicas. Una limitación actual es que necesita personal y equipamientos especializados.

– Metabolómica

Con el análisis del metaboloma, que incluye los diferentes metabolitos generados a partir de azúcares, lípidos, proteínas y ácidos nucleicos y metabolismo celular, ocurre lo mismo que en el caso del proteoma. A nivel de diagnóstico su utilización no está extendida, aunque puede ayudar a diagnosticar casos concretos donde el análisis genómico ha proporcionado variantes candidatas de significado incierto. A través del análisis de metabolitos se puede conocer el impacto que pueden tener ciertas variantes.

Para demostrar el potencial de esta estrategia un equipo de investigadores la combinó con la secuenciación de exomas en 41 casos de discapacidad intelectual y fenotipo metabólico no explicado, obteniendo un diagnóstico en el 68% de los pacientes. La aproximación permitió identificar nuevos genes candidatos y modificar el tratamiento del 44% de los pacientes. En otro estudio similar en 170 pacientes el análisis metabolómico contribuyó a la interpretación de variantes detectadas por análisis de exomas en 70  de los pacientes y confirmó el diagnóstico clínico en 21 casos.

A estas aproximaciones mencionadas se pueden sumar estudios funcionales in vitro o in vivo para validar variantes candidatas seleccionadas o para identificar qué mecanismos participan en la enfermedad una vez se conoce el gen responsable.

Compartir el conocimiento y facilitar el acceso  para mejorar el diagnóstico de las enfermedades raras

Uno de los objetivos del Consorcio Internacional de Investigación en Enfermedades Raras para 2027 es que todos los pacientes para los que haya sospecha de una enfermedad rara sean diagnosticados antes del año si su trastorno es conocido en la literatura médica.

Independientemente de las aproximaciones técnicas utilizadas, mejorar el diagnóstico de las enfermedades raras requiere la colaboración de investigadores e instituciones implicados, a través de consorcios y programas con los pacientes. El Consorcio Internacional de Investigación en Enfermedades Raras plantea que si no se obtiene un diagnóstico después de la secuenciación inicial, los datos deberían ser transferidos a una red global de expertos que puedan aceptarlos para otros estudios y pueda proporcionar información de vuelta sobre el resultado. Un ejemplo de este tipo de redes es la Red Internacional de Enfermedades No Diagnosticadas.

Otros dos aspectos críticos para mejorar el rendimiento diagnóstico de las enfermedades raras son favorecer la accesibilidad de los pacientes a los servicios de diagnóstico genético y mejorar el acceso de estos servicios a las diferentes tecnologías diagnósticas. En esta línea, por ejemplo, FEDER plantea dos retos internacionales: por una parte, un Plan de Acción Europeo en Enfermedades Raras, que permita la actualización de políticas en materia de enfermedades a nivel europeo, y, por otra, asegurar el acceso en equidad a infraestructuras como las Redes Europeas de Referencia (ERNs) y generar procedimientos comunes de coordinación con los Centros Servicios y Unidades de Referencia (CSUR). Otra cuestión pendiente es el reconocimiento de la especialidad sanitaria de genética en España, que facilite la implementación de los avances en genómica en el sistema sanitario y permita que los resultados lleguen a tiempo a los pacientes.

Referencias

Alaimo JT, et al. Integrated analysis of metabolomic profiling and exome data supplements sequence variant interpretation, classification, and diagnosis. Genet Med. 2020 Sep;22(9):1560-1566. doi: 10.1038/s41436-020-0827-0.

Austin CP, et al. Future of Rare Diseases Research 2017-2027: An IRDiRC Perspective. Clin Transl Sci. 2018 Jan;11(1):21-27. doi: 10.1111/cts.12500

Boycott KM, et al. Care4Rare Canada: Outcomes from a decade of network science for rare disease gene discovery. Am J Hum Genet. 2022 Nov 3;109(11):1947-1959. doi: 10.1016/j.ajhg.2022.10.002.

Casas-Alba D, et al. Diagnostic strategies in patients with undiagnosed and rare diseases. J Transl Genet Genom. 2022. DOI: https://doi.org/10.20517/jtgg.2022.03

Colin E, et al. OMIXCARE: OMICS technologies solved about 33% of the patients with heterogeneous rare neuro-developmental disorders and negative exome sequencing results and identified 13% additional candidate variants. Front Cell Dev Biol. 2022 Oct 28;10:1021785. doi: 10.3389/fcell.2022.1021785.

Cummings BB, et al. Improving genetic diagnosis in Mendelian disease with transcriptome sequencing. Sci Transl Med. 2017 Apr 19;9(386):eaal5209. doi: 10.1126/scitranslmed.aal5209.

Lee H, et al. Diagnostic utility of transcriptome sequencing for rare Mendelian diseases. Genet Med. 2020 Mar;22(3):490-499. doi: 10.1038/s41436-019-0672-1.

Manickam K, et al. Exome and genome sequencing for pediatric patients with congenital anomalies or intellectual disability: an evidence-based clinical guideline of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG). Genet Med. 2021 Nov;23(11):2029-2037. doi: 10.1038/s41436-021-01242-6.

Murdock DR, et al. Transcriptome-directed analysis for Mendelian disease diagnosis overcomes limitations of conventional genomic testing. J Clin Invest. 2021 Jan 4;131(1):e141500. doi: 10.1172/JCI141500.

Sadikovic B, et al. Clinical epigenomics: genome-wide DNA methylation analysis for the diagnosis of Mendelian disorders. Genet Med. 2021 Jun;23(6):1065-1074. doi: 10.1038/s41436-020-01096-4.

Soriano-Sexto A, et al. Identification of Clinical Variants beyond the Exome in Inborn Errors of Metabolism. Int J Mol Sci. 2022 Oct 25;23(21):12850. doi: 10.3390/ijms232112850.

Tarailo-Graovac M, et al. Exome Sequencing and the Management of Neurometabolic Disorders. N Engl J Med. 2016 Jun 9;374(23):2246-55. doi: 10.1056/NEJMoa1515792.

Yépez VA, et al. Clinical implementation of RNA sequencing for Mendelian disease diagnostics. Genome Med. 2022 Apr 5;14(1):38. doi: 10.1186/s13073-022-01019-9.

 

Si te ha gustado esta noticia y quieres aprender más sobre Genética en Medicina, te interesan nuestros cursos y formación universitaria, como el curso de “Pruebas genéticas: explorando el potencial del ADN“ o el de «Genómica en Enfermedades Raras«, así como nuestro canal audiovisual, Genotipia TV.

CURSOS RELACIONADOS
CON ESTE ARTÍCULO
Abrir chat