sábado 28/11/20

Investigadores andaluces avanzan en el diagnóstico y conocimiento de la atrofia muscular espinal

Científicos de la sanidad andaluza logran detectar a los portadores de la AME, que con las técnicas de análisis de secuenciación tradicionales pasaban desapercibidos

Prof. Joaquín Dopazo | JdA
Prof. Joaquín Dopazo | JdA

"La progresión de la enfermedad es muy variable. Depende del tipo que tengas (hay tres) y de cómo te afecte. En mi caso, que soy tipo 3, dejé de caminar a los 14 años; ahora tengo 46". Así habla Antonio Pérez Pulido de la atrofia muscular espinal (AME) que le fue diagnosticada a los seis años. "Mis padres notaron que me caía mucho, que no tenía mucha fuerza, que tropezaba todo el rato; hasta que llegó el diagnóstico". A día de hoy, es paciente de AME e investigador de la propia patología que padece.

Pérez Pulido es profesor de Genética de la Universidad Pablo de Olavide e investigador en el Centro Andaluz de Biología del Desarrollo y su área de especialización es la Bioinformática. Recientemente, ha conocido el logro del grupo de investigación liderado por Joaquín Dopazo en el Área de Bioinformática Clínica de la Fundación Progreso y Salud, al que conoce desde el comienzo de su carrera. El hallazgo científico de estos investigadores de la sanidad andaluza, que se ha publicado en la revista Human Mutation, consiste en una técnica bioinformática precisa, denominada SMAca, para la identificación de las mutaciones genéticas que causan esta enfermedad rara.

La atrofia muscular espinal afecta a la parte del sistema nervioso que controla el movimiento muscular voluntario y provoca debilidad progresiva y la disminución gradual de la fuerza y la masa muscular. Está causada por la mutación de un gen específico: el gen de supervivencia de las neuronas motoras (SMN1), responsable de producir la proteína necesaria para que dichas neuronas mantengan su función normal. Sin un nivel adecuado de esta proteína, las neuronas motoras de la médula espinal se pierden, impidiendo que los músculos reciban las señales correctas desde el cerebro.

Se estima que en Andalucía hay alrededor de 250 personas con esta enfermedad. En la actualidad, se diagnostica realizando una prueba genética que permite comprobar la pérdida del gen SMN1, pero en ocasiones esto no logra identificar a individuos portadores de la enfermedad. Según Dopazo, "tradicionalmente se ha puesto el foco en observar que el individuo tenga las dos copias de ese gen en perfecto estado, pero haciendo eso nos hemos dejado atrás aquellos casos en los que aun teniendo las dos copias bien existen alteraciones, lo que convierte al individuo en portador".

Estos casos, llamados "portadores silenciosos", son ahora identificables y reconocibles gracias a esta herramienta bioinformática basada en las técnicas de secuenciación de nueva generación. Esto permitirá, además sin coste alguno, ofrecer un test de AME cada vez que una prueba genética sea requerida para un paciente por cualquier otro propósito. Su uso permitirá también ofrecer consejo genético a quienes tengan antecedentes con esta patología además de proporcionar un diagnóstico más rápido y directo.

A este respecto, Pérez Pulido cuenta que "cuando hace años nos planteamos tener hijos, a mi mujer le hicieron la prueba genética y a pesar de que le dijeron que no era portadora, le hablaron de que existía un pequeño porcentaje de riesgo" porque podía pertenecer a ese grupo que se conoce ahora como portadores silenciosos. Hoy tienen dos hijas de 10 y 7 años, respectivamente, en perfecto estado de salud.

"Con la metodología que hemos desarrollado -continúa explicando el investigador principal del proyecto, Joaquín Dopazo-, la información sobre las distintas alteraciones genéticas relacionadas con la AME que antes permanecía oculta entre los datos de la secuenciación genómica (al estar situada en genes muy complejos de interpretar) ahora es perfectamente detectable y no requiere de otro test experimental extra". En su opinión, es muy interesante ver cómo "usando los mismos datos con nuevos algoritmos cada vez podemos extraer más información de importancia clínica de las técnicas de secuenciación masiva".

Descifrar el comportamiento de dos genes prácticamente idénticos

En opinión de este paciente, y no siendo lego en la materia, "el trabajo de Dopazo y su equipo es muy valioso porque permite desentrañar el comportamiento del gen implicado en la enfermedad, pero también de otro que es prácticamente idéntico (SMN2) y del que depende un mejor o peor pronóstico". Efectivamente, se conoce que, a mayor número de copias de este gen, menos agresiva es la enfermedad, porque este gen produce parte de la proteína necesaria para las neuronas motoras. Con la aplicación informática se puede pronosticar la evolución del paciente según si produce más o menos cantidad de proteína.

"La atrofia muscular espinal es tremendamente interesante a nivel genético. Estudiarla, conocerla mejor y buscar terapias es un desafío", confiesa Pérez Pulido. Hace seis meses que recibe un tratamiento en el Hospital Virgen del Rocío que se basa en punciones lumbares. "Aunque soy escéptico, reconozco que noto mejoría, sobre todo en pequeños detalles. Parece que frena un poco la enfermedad: te cansas menos, tienes más energía, aunque a medida que pasa el tiempo se va perdiendo el efecto". En ese momento, nueva punción y vuelta a empezar.

Pérez Pulido estudia su propia enfermedad. Actualmente se encuentra inmerso en un proyecto de investigación financiado por la asociación GaliciAME, que se centra en el desarrollo de un algoritmo para buscar genes que al activarlos o desactivarlos (expresarlos o silenciarlos), permitan aumentar la producción de proteína y ver dónde se está produciendo ese aumento.

SMAca es una técnica bioinformática que puede ser incorporada fácilmente a cualquier software de procesamiento de datos de secuenciación de nueva generación. Se trata de una herramienta basada en un lenguaje de programación multiparadigma, con especial hincapié en la legibilidad de su código

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