Amparo Tolosa, Genética Médica News
Los seres humanos compartimos la mayor parte de nuestro genoma (alrededor del 99%). Sin embargo, existen miles de variantes genéticas que hacen que cada persona sea diferente, en sus características físicas, sus funciones fisiológicas y su salud.
La relación entre el genoma humano y la salud se ha convertido en los últimos años en el pilar principal de la medicina de precisión, que es aquella que considera el perfil genético de una persona a la hora de realizar su diagnóstico, hacer un seguimiento o decidir el tratamiento más adecuado para su enfermedad. Obviamente, para poder llevar a cabo medicina de precisión es necesario analizar la variabilidad genética de las personas sanas y las personas enfermas y determinar la relación entre las variantes genéticas con los diferentes estados de la enfermedad o la respuesta a una terapia. Si bien este objetivo está claro y numerosos proyectos genómicos han abordado la ingente tarea de recopilar y analizar la variabilidad de las diferentes poblaciones humanas, diferentes investigadores han llamado la atención hacia un hecho importante: la mayoría de los estudios genómicos muestran un sesgo importante hacia la población de origen europeo.
“Dejar poblaciones enteras fuera de los estudios genéticos es tanto científicamente dañino como injusto”, señala Sarah Tishkoff, investigadora de la Universidad de Pensilvania y una de los autores de un reciente comentario sobre el tema, publicado en Cell. “Podemos estar dejando escapar variantes genéticas que tienen un papel importante en la salud y la enfermedad a lo largo de poblaciones diversas genéticamente, lo que podría tener consecuencias deletéreas en términos de prevención y tratamiento de la enfermedad”.
Los autores del comentario estiman que la mayor parte de las muestras de ADN utilizadas en los estudios genómicos de enfermedades o características humanas pertenecen a personas de origen europeo (hasta un 78%), pese que estas representan apenas un cuarto de la población mundial. Esta falta de diversidad limita la capacidad de los investigadores para conocer en detalle la arquitectura genética de la especie humana, saber cuál es la contribución exacta del genoma a los diferentes rasgos y enfermedades humanas o determinar cómo interaccionan los factores genéticos con los factores del ambiente. Además, dificulta poder hacer predicciones sobre la salud en función de la composición genética de cada individuo, especialmente en aquellas personas cuyo acervo genético está poco representado en los estudios genéticos y del que, por tanto, no existe información suficiente para hacer estimaciones. Es más, tal y como destacan los autores del comentario, la falta de diversidad puede incluso resultar perjudicial porque puede llevar no solo a limitar la capacidad de predicción sino a realizar predicciones erróneas.
“La falta de diversidad en los estudios genómicos probablemente exacerbe las desigualdades respecto a la salud”, indica Scott M Williams, investigador de la Universidad de Cleveland y también autor del comentario. “Por ejemplo, se están desarrollando aproximaciones para predecir el riesgo de una persona a enfermedades como el Alzhéimer, la enfermedad cardiaca o la diabetes en función del estado de múltiples genes. Pero esos cálculos están basados en evidencias de poblaciones europeas que quizás no se apliquen a personas con otro origen étnico”. Esta misma idea se recoge en un artículo en Nature Genetics, que evalúa hasta qué punto pueden utilizarse a nivel global los valores de riesgo poligénico y plantea que los riesgos genéticos estimados solo en unas poblaciones, de las que se tiene información genómica, pueden aumentar la disparidad de la atención sanitaria sobre las personas de diferente origen poblacional.
En el comentario publicado en Cell los investigadores exponen diferentes ejemplos de cómo incluir la información genética de poblaciones diversas puede mejorar la identificación de factores de riesgo genético tanto en enfermedades mendelianas como complejas.
La variación genética refleja la historia evolutiva de las diferentes poblaciones humanas y puede llevar a que el riesgo genético a tener una enfermedad sea diferente entre dos poblaciones distintas o a que, dada una exposición ambiental concreta, dos personas de diferente población tengan una distinta susceptibilidad a tener una enfermedad. Ampliar la diversidad de los estudios genómicos mejora la precisión y la exactitud para calcular qué factores genéticos intervienen en una enfermedad o en qué medida lo hacen, así como para tomar decisiones sobre el tratamiento.
Otro aspecto a tener en cuenta es el de la respuesta a los fármacos. El metabolismo de numerosos fármacos se ve afectado por variaciones genéticas, que pueden presentarse en diferente frecuencia en poblaciones distintas, por lo que los autores del trabajo recuerdan la necesidad de” identificar las variantes que influyen en el metabolismo de los fármacos en las poblaciones globales para poder predecir de forma precisa la respuesta a los fármacos en individuos de diversas etnias”.
Una de las razones de la falta de diversidad de los estudios genómicos es que la mayor parte de los biobancos carecen de una biodiversidad poblacional deseable, tal y como resalta un equipo de investigadores de la Universidad Mount Sinai en un comentario paralelo publicado también en Cell, que analiza la utilidad de los historiales médicos electrónicos en el contexto de la medicina personalizada. Los biobancos, como repositorios de información clínica y genética, son una de las principales fuentes de muestras de los estudios genómicos. La estimación de los investigadores es que dos tercios de los cinco millones de muestras de ADN distribuidas en los biobancos de todo el mundo son de personas de origen europeo, lo que, sin duda, influye en la composición de los estudios genómicos.
La falta de diversidad en los estudios genómicos no es algo nuevo, sino que se remonta al mismo origen de estos estudios. Sin embargo, solucionar el problema presenta diversos obstáculos, tanto logísticos como sociales. Dentro de los primeros, la principal limitación es que obtener muestras de calidad implica disponer de personal formado e instalaciones adecuadas, tanto para obtener las muestras biológicas como para recopilar la información clínica, de cuya fiabilidad puede depender el encontrar o no asociaciones genéticas. Respecto a los retos sociales, la posibilidad de reclutar participantes de poblaciones diversas puede verse comprometida por la falta de confianza en los investigadores, derivada de la explotación que haya podido hacerse anteriormente de estas poblaciones. Para solventar este problema, Tishkoff y colaboradores destacan que sería necesario disponer de robustos comités éticos locales que se aseguraran de que los proyectos se llevan a cabo siguiendo unos requisitos concretos y no se vulneran los derechos de ninguno de los participantes.
Los investigadores finalizan el comentario destacando que los diferentes retos a superar para mejorar la riqueza de los estudios genómicos y la aplicación de la medicina de precisión deberán ser abordados tanto por la comunidad científica, como por las agencias financiadoras. El objetivo final es mejorar el conocimiento de la especie humana y utilizarlo para mejorar la calidad de vida de todas las poblaciones.
Comentarios:
Abul-Husn NS, et al. Personalized Medicine and the Power of Electronic Health Records. Cell. 2019. Doi: https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.02.039
Sirugo G et al. The Missing Diversity in Human Genetic Studies. 2019. Doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2019.02.048
Martín AR et al. Clinical use of current polygenic risk scores may exacerbate health disparities. Nat Gen. 2019. Doi: https://doi.org/10.1038/s41588-019-0379-x
Fuentes:
Western bias in human genetic studies is ‘both scientifically damaging and unfair’. https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-03/cp-wbi031419.php
Mount Sinai Researchers Call for More Diversity in the Next Generation of Personalized Medicine. https://www.mountsinai.org/about/newsroom/2019/mount-sinai-researchers-call-for-more-diversity-in-the-next-generation-of-personalized-medicine
