Puntuaciones Poligénicas: Una Nueva Herramienta para Evaluar el Riesgo de Enfermedades

Los calculadores clínicos son herramientas que ayudan a estimar el riesgo de enfermedades comunes. Ayudan a identificar a las personas que podrían desarrollar enfermedades temprano, lo que permite estrategias de prevención. Ejemplos incluyen herramientas para estimar el riesgo de diabetes tipo 2 y enfermedades del corazón.

#¿Qué son los Puntajes Poligénicos?

Los puntajes poligénicos (PGS) analizan la Información Genética de una persona para estimar su riesgo de contraer enfermedades específicas. Estos puntajes consideran muchas pequeñas variaciones genéticas en conjunto y también pueden tomar en cuenta algunas variaciones genéticas raras que tienen un mayor impacto. Los PGS pueden dar información útil sobre el riesgo de diversas enfermedades.

Las discusiones sobre el valor de los PGS varían. Algunos estudios han demostrado que combinar PGS con métodos de predicción existentes puede mejorar las evaluaciones de riesgo, especialmente para condiciones como el cáncer de próstata y enfermedades del corazón. Otras investigaciones destacan que los PGS pueden ofrecer información extra sobre los riesgos de enfermedad que los factores de riesgo tradicionales, como la historia familiar, no capturan.

Los PGS han demostrado estar fuertemente relacionados con varias enfermedades y pueden clasificar a los individuos según sus riesgos genéticos. El impacto general de los PGS en la salud global es significativo, comparable a los riesgos de estilo de vida bien conocidos.

#Tiempo y Costo-Efectividad de los PGS

Un aspecto atractivo de los PGS es que se pueden calcular al nacer. Esto significa que se pueden hacer evaluaciones de riesgo para los jóvenes que normalmente no son el objetivo de los calculadores existentes. Una vez calculados, los PGS permanecen iguales durante toda la vida de una persona, permitiendo evaluaciones de riesgo para muchas enfermedades sin necesidad de múltiples pruebas. Esto puede ser una forma costo-efectiva de predecir riesgos.

En contraste, los calculadores clínicos actuales generalmente predicen el Riesgo de Enfermedad en períodos cortos, como de 5 a 10 años, y generalmente solo son útiles para ciertos grupos de edad. Esta limitación puede llevar a perder de vista a individuos de alto riesgo que desarrollan enfermedades a una edad temprana, lo que carga a la sociedad y a los individuos afectados.

#Superando Limitaciones de Predicciones de Riesgo a Corto Plazo

Los PGS podrían proporcionar mejores soluciones al superar las limitaciones de las predicciones de riesgo a corto plazo. Pueden ofrecer estimaciones de riesgo de por vida, pero estas deben ser revisadas cuidadosamente antes de ser utilizadas en procesos de cribado personalizados.

Primero, diferentes países pueden tener tasas de enfermedad y efectividad de PGS variables. Entender cómo funcionan los PGS en diferentes regiones y sistemas de salud es crucial. Estudios recientes han mirado asociaciones de PGS con enfermedades en varios países, pero a menudo se enfocan solo en riesgos relativos.

Segundo, hay evidencia de que la genética puede desempeñar un papel más grande en enfermedades de inicio temprano. Un examen detallado de cómo la estimación de riesgo de PGS varía según la edad y el sexo es vital para mejorar la precisión de la predicción.

Tercero, muchos estudios no reflejan bien a la población general. Solo unos pocos han intentado ajustar adecuadamente los impactos de PGS en la prevalencia de enfermedades.

#INTERVENE: Un Nuevo Enfoque para la Predicción de Riesgo de Enfermedades

Un grupo llamado INTERVENE está trabajando para abordar estas preguntas. Han creado un nuevo marco que mira los factores de riesgo específicos de cada país para la prevención y el cribado de enfermedades. Mostraron cómo su método funciona usando datos de varios estudios en varios países, cubriendo millones de individuos y múltiples enfermedades de alto impacto.

Sus hallazgos sugieren que los PGS pueden ayudar a clasificar a los individuos en diferentes niveles de riesgo a lo largo de sus vidas, con diferencias significativas en la probabilidad de desarrollar enfermedades entre grupos.

#Hallazgos Específicos sobre Edad y Sexo

La investigación también indicó que los efectos de los PGS difieren según el sexo y la edad. Por ejemplo, sus datos mostraron que hombres y mujeres pueden reaccionar de manera diferente a los riesgos genéticos para ciertas enfermedades.

Al entender mejor estas diferencias, los hallazgos tienen una promesa significativa para mejorar las prácticas actuales de cribado de enfermedades en varios países.

#Fuentes de Datos para la Investigación

Para llevar a cabo su análisis, los investigadores utilizaron datos de aproximadamente 1.2 millones de personas de ascendencia europea de varios estudios de biobanco. Cada estudio tenía métodos específicos para recopilar información genética y clasificar a los individuos según los riesgos de enfermedad.

#Seleccionando Enfermedades para el Estudio

Las enfermedades examinadas fueron elegidas basándose en su impacto global significativo y la disponibilidad de datos de investigación. Las enfermedades seleccionadas contribuyen considerablemente a la carga global de enfermedad, lo que ayuda a resaltar dónde deberían centrarse los esfuerzos de salud.

#Armonizando Definiciones de Enfermedades

Para asegurar la consistencia en cómo se definieron las enfermedades en los estudios, los expertos utilizaron definiciones establecidas de un notable estudio finlandés. Esto involucró el uso de códigos de salud específicos para clasificar a los individuos como casos de una enfermedad o como controles sanos.

#Estimando Puntajes Poligénicos

Los investigadores buscaron estadísticas resumidas de estudios de asociación del genoma completo (GWAS) que tuvieran los tamaños de muestra más grandes. Aplicaron un control de calidad estricto para asegurar que las variantes genéticas utilizadas para calcular los PGS fueran fiables. Esto involucró usar herramientas avanzadas para analizar datos genéticos en varios estudios.

#Analizando el Riesgo de Enfermedad

El equipo empleó análisis de supervivencia para estudiar la relación entre los puntajes poligénicos y el inicio de diversas enfermedades. Rastrearon a los individuos desde el nacimiento hasta que desarrollaran una enfermedad, fallecieran o alcanzaran cierta edad, asegurando que los datos reflejaran una amplia gama de resultados de salud.

#Descubriendo Diferencias por Sexo y Edad

El análisis consideró posibles diferencias entre hombres y mujeres al realizar modelos que miraban a cada género por separado. También agruparon a los individuos por edad para ver cómo variaban los riesgos de enfermedad en diferentes etapas de la vida.

Este detalle proporcionó una comprensión más profunda sobre cómo la edad y el sexo influyen en el riesgo de enfermedades, lo que puede conducir a mejores estrategias de atención médica.

#Estimando la Incidencia Acumulada

La incidencia acumulada se refiere a la probabilidad de desarrollar una enfermedad con el tiempo. Los investigadores calcularon esto examinando qué tan a menudo ocurrían enfermedades en diferentes grupos de edad y considerando otros factores como las tasas de mortalidad general.

Estas estimaciones fueron cruciales para entender qué tan comunes podrían ser ciertas enfermedades a lo largo de la vida de un individuo en varios países.

#Implicaciones para el Cribado de Enfermedades

Al analizar la incidencia acumulada, los investigadores pudieron resaltar el valor de implementar modelos de cribado basados en el riesgo para enfermedades como la diabetes tipo 2 y el cáncer de mama. Encontraron que utilizar PGS podría llevar a una identificación más temprana y precisa de individuos que están en mayor riesgo, mejorando así los resultados de salud.

#Variaciones por País y Sexo

El estudio mostró que las tasas de incidencia acumulada variaban según los niveles de PGS y la ubicación geográfica. Por ejemplo, los hombres en grupos genéticos de alto riesgo tenían más probabilidades de desarrollar enfermedades cardíacas en comparación con individuos de bajo riesgo. El mismo patrón emergió para otras enfermedades, revelando la compleja naturaleza del riesgo genético traducido a través de diferentes entornos.

#Recomendaciones para Enfoques de Cribado

Usando los hallazgos, la investigación sugirió que los países podrían adaptar recomendaciones de cribado basadas en su genética poblacional específica. Los investigadores enfatizaron que entender el riesgo genético es fundamental para diseñar políticas de salud efectivas orientadas a prevenir enfermedades comunes.

#Limitaciones del Estudio

A pesar de los valiosos conocimientos obtenidos del estudio, hay limitaciones a considerar. Los PGS analizados se basaron principalmente en variaciones genéticas comunes, y los hallazgos del estudio pueden no ser tan aplicables a individuos de ascendencias no europeas.

Además, la forma en que se definieron las enfermedades en las regiones puede no capturar completamente las particularidades locales. Por último, algunos estudios incluidos en la investigación podrían no representar a la población más amplia debido a diferencias en los métodos de reclutamiento.

#Conclusión

Esta investigación resalta la variabilidad del riesgo de enfermedad debido a factores genéticos, influenciados por la edad y el sexo. Al construir un marco de riesgo integral, permite mejores predicciones de riesgo a lo largo de la vida, ofreciendo enfoques más personalizados para la prevención de enfermedades.

Implementar el conocimiento de los estudios genéticos en las prácticas de atención médica diarias tiene el potencial de reducir significativamente la incidencia de enfermedades comunes, mejorando así la salud pública en general. Con los avances continuos en la investigación genética, las futuras actualizaciones de estos métodos pueden refinar aún más la evaluación del riesgo de enfermedad, haciendo que las estrategias de intervención temprana sean aún más efectivas.