Amparo Tolosa, Genotipia

Un reciente estudio publicado en Nature Genetics muestra cómo aumentar la diversidad poblacional mejora la resolución de los estudios genómicos. La incorporación de hasta un 30% de personas sin ascendencia europea ha permitido identificar un mayor número de regiones del genoma que podrían influir en los rasgos glucémicos.

En enfermedades complejas como la diabetes, intervienen múltiples factores genéticos y ambientales, cada uno con su propio peso sobre la aparición o progresión del trastorno. Para conocer cuáles es la influencia del genoma de una persona en estas enfermedades, una de las estrategias más utilizadas es la de comparar la frecuencia de miles de variaciones genéticas entre el grupo de personas con la enfermedad y el resto de la población. Esta aproximación identifica regiones de interés donde pueden localizarse genes candidatos cuya acción influya en el trastorno.

Durante los últimos años, una de las mayores preocupaciones de los investigadores a la hora de realizar estudios genómicos ha sido aumentar el número de muestras utilizadas, para conseguir el suficiente poder estadístico como para encontrar diferencias. Gracias al esfuerzo combinado de las personas que ofrecen su ADN para la investigación y los investigadores y profesionales responsables de su análisis, se empieza a descifrar la arquitectura genética de muchas enfermedades genéticas y características asociadas.

Sin embargo, todavía hay una limitación importante. La mayor parte de los estudios genómicos se han realizado en el mismo tipo de población, la de origen europeo. Esta circunstancia tiene dos consecuencias importantes. Por una parte, limita la detección de parte de la variación genética asociada a características o enfermedades ya que no considera a la población  humana global. Por otra, impide extender los resultados de los estudios a todas las poblaciones, debido a que la información obtenida en una población no siempre puede extrapolarse a todas.

Un reciente estudio publicado en Nature Genetics, demuestra cómo aumentar la diversidad poblacional permite identificar más regiones del genoma relacionadas con los rasgos glicémicos y metabólicos. En el estudio, dirigido por el consorcio MAGIC (Consorcio de Meta-Análisis de rasgos relacionados con la Glucosa y la Insulina, en sus siglas en inglés) se ha investigado el genoma de 281416 personas sin diabetes para las cuales se disponía de información sobre diversas características glucémicas como los niveles de glucosa o insulina en ayunas.

Los investigadores responsables del proyecto han comparado el rendimiento a la hora de detectar regiones del genoma asociadas a estas características cuando se consideraba solo las muestras de personas de origen europeo y cuando se incluía en el análisis el 30% de personas que no tenía ascendencia europea. De esta forma han encontrado que la incorporación de las personas con ascendencia asiática, hispánica, afroamericana, africana y surasiática permitía detectar un mayor número de regiones genómicas asociadas a diferentes características glicémicas. Al integrar todas las muestras, el equipo ha identificado 242 de estas regiones que explican una pequeña parte de la variación en los rasgos glicémicos.

“Hemos descubierto 24 regiones del genoma adicionales al influir cohortes que eran más diversas étnicamente de las que hubiéramos descubierto si hubiéramos restringido nuestro trabajo a los europeos”, destaca Ji Chen, investigador de la Universidad de Exeter que ha participado en el estudio. “Más allá de los argumentos para asegurar que la investigación refleja las poblaciones globales, nuestro trabajo demuestra que esta aproximación genera mejores resultados”.

Interesantemente, siete de las regiones identificadas son exclusivas de algunas poblaciones lo que podría tener interés en aproximaciones futuras dirigidas a estimar el riesgo de una persona perteneciente a esas poblaciones a desarrollar diabetes. “Sabemos que los valores genéticos presentes exclusivamente en individuos de una ancestría no funcionan bien en personas de una ancestría diferente”, destaca Cassandra Spracklen, investigadora de la Universidad de Massachusetts-Amherst y una de los autores del trabajo. “Esto es importante conforme la sanidad se está moviendo hacia una aproximación más precisa. Si no conseguimos tener en cuenta la variación genética que deriva de la ancestría esto impactará nuestra capacidad para diagnosticar de forma precisa la diabetes”.

Referencia: Ji Chen et al. The Trans-Ancestral Genomic Architecture of Glycemic Traits. Nature Genetics, 2021 DOI: http://dx.doi.org/10.1038/s41588-021-00852-9

Fuente: Ethnic diversity in research identifies more genomic regions linked to diabetes-related traits. https://www.exeter.ac.uk/news/research/title_860649_en.html

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