Dra. Ana Isabel Burguete García Unidad de Epidemiología Genética

CISEI, INSP

Estudios genéticos de replicación de genes candidatos en pacientes mexicanos

con Diabetes Mellitus Tipo 2.

“No todas las personas tienen iguales

probabilidades de sufrir una enfermedad, la

MAGNITUD DEL RIESGO para cualquier individuo

depende de sus características

personales y su medio”.

“...tenemos que buscar tanto río arriba, en los mecanismos de la sociedad, como río abajo, en los mecanismos de la biología humana y los aspectos clínicos, para saber como la gente hace frente a la enfermedad y discapacidades”

Diderichsen F., Evan T., Whitehead M.. The social basis of disparities in health. In in: Evan T., Whitehead M., Diderichsen F., Buyia A., Wirth M. (eds): Challenging inequities in health. Oxford: Oxford University Press, 2001, pp. 13-23

Como el ADN impacta en la salud?

Identificar y entender las diferencias en la secuencia de ADN

(A, T, C, G) entre las poblaciones

humanas

Herencia de las Enfermedades Complejas o Multifactoriales

Gen A Gen B

Gen C Gen D

0102030405060708090100

Ambiente Estilo de

vida

Influ

enci

a d

e la

s v

aria

ntes

de

dife

rent

es g

enes

e

n la

enf

erm

edad

Riesgo genético en la población

•  Variaciones en más de 1 gen causan predisposición genética al fenotipo clínico

•  No muestran un patrón de herencia mendelianos

•  Las variaciones en estos genes no son necesarias ni suficientes para producir el fenotipo

•  Factores ambientales y el estilo de vida contribuyen importantemente al fenotipo

0

10

20

30

0

10

20

30

0

10

20

30

0

10

20

30

%

Población 1 Población 2 Población 3 Población 4

En diferentes poblaciones el impacto de los mismos genes puede ser completamente diferente

Estudio de Genes Candidato: Replicación

• Los genes candidato pueden identificarse por su

localización en una región del cromosoma que se ha

relacionado con la enfermedad y/o por lo que es

conocido sobre la función celular de la proteína

producto codificada por el gen (a menudo del mismo

nombre).

Confirmación de un gen candidato

Para que un gen candidato sea considerado “la causa” de una enfermedad debe demostrarse que realmente está mutado en las personas afectadas

ASOCIACION

1 2 3

C

1 2 3

T

Gen candidato

Fenotipo Fenotipo (riesgo patología) (riesgo patología)

ü La forma más rigurosa de las "comparaciones es mostrar que el mismo SNP, en la misma dirección y modelo genético, se asocia con el mismo fenotipo en varias poblaciones.

ü Los SNPs son evaluados en una o varias poblaciones de replicación, y sólo aquellos que replican los hallazgos son reportados como positivos. Replicaciones adicionales por grupos independientes apoya aún más el riesgo de asociación verdadera.

BÚSQUEDA DE GENES CANDIDATOS y DT2

• La Diabetes es una enfermedad multifactorial y poligénica de alta prevalencia 8.1%.

11 millones de DT2 2010 15 millones de DT2 2015 20 millones de DT2 6 millones desconocen que padecen la enfermedad

Primera causa de muerte

• Se estima que para el 2025 existirán 11.7 millones de Mexicanos con DT2.

• Gasto catastrófico

Secretaria de Salud 2006; ENSANUT 2006; INEGI 2007; IMSS 2008 DRA. ANA I. BURGUETE GARCÍA

México ocupa el 10 lugar de Diabetes a nivel mundial

Entender la contribución genética es una tarea compleja ya que los numerosos genes implicados interaccionan entre si y, a la vez, con numerosos factores ambientales: Es importante dirigir nuestras estrategias de estudio a genes involucrados en la patogénesis de alteraciones metabólicas: Metabolismo de la glucosa Secreción y acción de la insulina Metabolismo de lípídos

1.  ~50% de susceptibilidad a DT2 e s t á a s o c i a d o a f a c t o r e s genéticos.

2.  Los factores Genéticos están presentes y la aparición de la enfermedad se presenta a lo largo de la vida asociados con los factores ambientales.

3.  Estudios de Gen candidato y GWAS

Diabetes

Medio Ambiente

mRNA

Proteínas

Metabolismo

Resistencia Insulina

Obesidad

Secreción Insulina Genes

3.- Incremento en la

producción de glucosa

1.- Resistencia a la insulina:

Acción disminuida de

la insulina

2.- Defecto en la función de las células β: Disminución de la secreción de insulina

AGL

Almacenamiento de TG

Captación

CALPN10 PPARɤ

TCF7L2 IRS-1

FISIOPATOLOGÍA: GENES CANDIDATOS

(rs1801278)

PPP

Glucosa

PKC

P

PP

P

IRS1 PPPTranslocación

GLUT4

PIP3 PIP2

PI3K

GLUT4 PIP2

PIP3

Receptor de la insulina

Insulina

GLUT4

La fosforilación de serina en posición 972 de IRS-1 altera la interacción de los dominios de unión, cambia su localización en la célula y reduce su afinidad por el RI y/o con la PI3K.

Leif Groop 2000; White et al. 2002, *Burguete-García AI, 2010

C~21 pY, 7 YXXM PH PTB

α RI α RI

Gly972Arg OR:2.9*

PI 3 K PI 3 K

N β RI

β RI

Modificado de Aileen J. McGettrick, 2005

cromosoma 2q36-37

Arg: Polar+

Gly: No polar

Hiperfosforilación Serina

SHC GRB2

SRC-1 Diferenciación de los adipocitos, Homeostasis de la glucosa CBP p300

PPAR-γ

P-γC1

9-cis Ac. Retinoico

RXR

MEK1

Raf1

TAK1

PPAR-γ

MKK 3,6

SOS

P-γC1

Ras

p38

Receptor Factor Crecimiento

ERK1/2

PPAR Ligando

cromosoma 3p25.2

Pro12Ala

El alelo que codifica para una alanina confiere un cambio estructural en el dominio AF1 y reduce la unión a los elementos de respuesta del DNA. Al cambio de una prolina por una alanina en la posición 12 de PPARγ conlleva a una disminución en la fosforilación en Ser82. Disminuyendo la inhibición de PPARγ y su degradación.

Mutación en el exon B, menor transcripción

Hormonas

PPRE Michael Stumvoll, 2002

rs7903146

rs12255372

Splicing

Cromosoma 10q25.

Además, debido a que TCF7L2 regula la adipogénesis, alteraciones en este gen puede alterar los niveles de triglicéridos y afectar a la sensibilidad de la insulina sobre los tejidos

(Egan et al., 2002). Prestwich y Macdougald, 2007).

Codifica sitio unión β-catenina

La proteína TCF7L2 se une a la región promotora del gen que GLP-1, que promueve el incremento en la secreción de insul ina tras la ingestión de alimentos, defectos en esta unión provoca el descenso en la secreción de insulina.

Disminuye secreción de insulina e incrementa la producción de glucosa hepática.

Cromosoma 2q37.2 ( rs3792267)

C i s t e i n - p r o t e a s a : Regulac ión de la apoptosis de células beta,

Glucosa

Glucolísis

ATP:ADP

K+

K+ Despolarización de la membrana

Ca2+

Ca2+

Secreción de insulina

1 3

2

Expresión Calpaina 10

Apoptosis células Beta

Menor captación de glucosa

Disminución de la utilización de la glucosa

Secreción de insulina

Inhibición de la fusión de l o s g r á n u l o s e n l a membrana

Mark D. Turner, 2005

AIBG

ESTRATEGIA GENERAL Obtención de

Muestras de SP Dx Clínico

Extracción de DNA

Análisis de SNP’s

Análisis de Asociación: Casos y Controles

Taq-Man ®

0 0.5 1

1.5 2

2.5 3

GUERRERO MEXICO AMBAS

1 1 1

2.43* 2.64* 2.53*

1.83 1.45 1.26 OR

IRS1  (rs1801278 ) Gly972Arg

G/G G/A A/A

*P= 0.0001

Regresión logística ajustada por IMC, edad, género y ancestralidad Bonferroni: 0.05/3=0.02 FPRP: <0.01

*P= 0.0001

Regresión logística ajustada por IMC, edad, género y ancestralidad Bonferroni: 0.05/3=0.02 FPRP: <0.01

Correlación entre los dos SNPs: r2=0.67

0

1

2

3

4

5

GUERRERO MÉXICO AMBAS

1 1 1

1.9 1.9 1.73 1.8

4.6

3.8

G/G G/T T/T *P< 0.001

TCF7L2 (rs12255372)

TCF7L2 (rs17903146)

OR

DT2: POBLACIÓN BLANCO, ENSA 2000

El diseño muestral de la ENSA 2000 fue probabilístico, polietápico, estratificado y de conglomerados. El tamaño de la muestra fue de 1 470 viviendas por estado, para un total de 47 040 viviendas a nivel nacional

14 municipios por estado (Probabilidad proporcional al

número de viviendas)

5 AGEB’S (igual probabilidad al tamaño)

3 Manzanas, 7 Viviendas por manzana, (Igual

probabilidad)

Un individuo , > a 20 años. (muestreo aleatorio simple)

POBLACIÓN BLANCO: 38,296 sujetos (20 años o mayores), 35,232 respuesta de 92%

≥ 35 años IMC < 25* CASOS: 444

Criterios de la ADA 2007 Glucosa casual ≥ 200 mg/dL Autoreporte de Dx. Médico Pareamiento por edad

Selección por números aleatorios de acuerdo a la fracción de muestreo de los casos

444 controles 1:1

CONTROLES ELEGIBLES 1,127

Glicemia casual < 120 mg/dL No auto reporte de Dx. Médico

Población de estudio N= 888

*(1.93-5.18)

*(1.66- 4.73)

*(2.00-5.33)

*(1.73-4.90)

*IC95% **IMC, AHF, Género

Numero  de  Alelos

OR* IC  95% OR* IC  95% OR* IC  95%0 1 -­‐ 1 -­‐ 1 -­‐1 1.32 0.92-­‐1.98 1.24 0.91-­‐1.68 1.16 1.07-­‐1.712 1.28 0.79-­‐2.09 1.82 1.25-­‐2.65 1.95 1.51-­‐2.533 3.63 1.52-­‐8.63 2.26 0.91-­‐5.59 2.05 1.47-­‐2.86

P  de  tendencia 0.005 0.0001 0.0001

Población  de  Guerrero Población  de  México Ambas

Tabla 2.- Asociación entre la carga alélica y el riesgo de DT2

Este análisis sugiere que cada SNP tiene una contribución independiente, por lo que el efecto es aditivo.

IRS-1 Martínez et al. 2009 p Burguete et al.

2009 p

rs1801278

G/G 1 - 1 -

G/A 2.47(1.13-5.41) 0.023 1.28(1.66-4.73) ˂.0001

A/A 1.90(0.13-25.88) 0.629 - -

G/A+A/AMD 2.42(1.14-5.16) 0.021 2.9(1.73-4.90) ˂.0001

**T 1.39(0.89-2.17)

Martínez et al., Guerrero 2009

N:400 (Ajustado por Ancestralidad

genética)

Burguete et al. México, 2007

N: 888

Parra et al.** Cd. de México,

2007 N: 561

(Ajustado por ancestralidad

genética)

C/T 1.93(0.97-3.82) 1.24(0.89- 1.74) T/T 1.44(0.21-9.80) 1.83 (0.70- 4.81) C/T+T/TMD 1.87(0.97-3.60) 1.28(0.94- 1.77)

**T 1.78(1.11-2.88)

Martínez et al. Guerrero, 2009

N:400 (Ajustado por Ancestralidad

genética)

Burguete et al. México, 2007

N: 888

Parra et al.** Cd. México,

2007 N: 561

(Ajustado por ancestralidad

genética)

G/T 1.85(1.10-3.12) 1.30(0.95-1.79) T/T 4.47(0.86-23.07) 2.73 (1.10-6.79) G/T+T/TMD 1.99(0.97-3.60) 1.36(0.94- 1.77)

1.40 (1.27-1.55) 1.39 (1.29-1.50)

- -

Escandinavia, Suecia, Polonia, USA, Bostnia, Finlandia N: 7126 (Saxena, 2007)

- 1.33 (1.14-1.56)

- 1.36 (1.15-1.61)

Finlandeses N:2104 (Scott, 2006)

- -

- 1.48 (1.37-1.60)

USA (Meta- análisis) N: 7294 (Zhang, 2006)

1.69 (1.55-1.83) -

1.60 (1.47-1.74) -

Francia N: 4866 (Cauchi, 2006)

- 1.49 (1.35-1.65)

- 1.52 (1.38-1.68)

Islandia, Dinamarca, USA N:3774 (Grant 2006)

1.36 (1.21–1.52) -

1.35 (1.20–1.51) -

Escocia, Inglaterra N: 3291 (C.H. Kimber, 2007)

1.93 (0.97-3.82) 1.87 (0.97-3.60)

1.36 (1.004-1.86) 1.42 (1.057-1.92)

1.85(1.10-3.12) 1.99(1.20-3.30)

1.39 (1.040-1.86) 1.50 (1.111-1.95)

México N: 400 (Martínez et al., 2009) N: 888 (Burguete AI, 2007)

rs7903146 CT

CT+TT

rs12255372 GT

GT+TT

RESULTADOS COMPARATIVOS CON DIVERSAS POBLACIONES

Marzi C. et al, Horm Metab Res 2007 - : No reportado

rs3792267 RM=2.65 (1.06-6.58)* (RM=2.47(0.98-6.21))**

Puede contribuir al riesgo de desarrollar DT2 en población mexicana y en mexico-americana, como lo plantea Del Bosque y cols., en su estudio, aunque ellos no ajustaron por el porcentaje de ancestralidad genética .

Del Bosque y cols.

% 46.20 44.60 09.00

% 42.40 49.00 07.00

PPARɤ Martínez et al. 2009 García et al. 2009 Sanghera et al. 2008

CASOS CONTROLES CASOS CONTROLES CASOS CONTROLES

rs1801278

C 85.23% 87.82% 93% 94.3% 90% 87%

G 14.77% 12.18% 7% 5.7% 10% 13%

C/G1.26 (0.75-2.11, p 0.366) C/G 0.96 (0.68-1.35, p 0.824)

Ø Con base a los resultados previamente reportados y nuestros hallazgos, podemos sugerir que el gen IRS-1 y TCF7L2 pueden ser marcadores genéticos en la población mexicana, para la identificación de poblaciones en riesgo a desarrollar DT2.

Interactúan entre sí teniendo fenómenos aditivos en el riesgo de sufrir diabetes.

Conclusiones

PERSPECTIVAS

l La prevención y control de la diabetes representa un reto para la salud

pública del país, ya que es el resultado de la interacción de estilos de

vida no saludables y la carga genética, constituyendo los principales

determinantes que inciden en el desarrollo de la enfermedad.

l Es importante dirigir nuestras estrategias de estudio a genes

involucrados en la patogénesis de alteraciones metabólicas relacionadas

con el metabolismo de la glucosa, de la secreción y acción de la insulina,

del metabolismo lipídico.

•  Personalizar la enfermedad con mejor descripción del fenotipo: NO TODAS LAS ENFERMEDADES SON IGUALES

•  Definir mejor los ambientes para complementar la

información del riesgo y construir PÉRFILES GENÓMICOS DE RIESGO

•  Identificar población en riesgo •  Estratificar a la población por factores de riesgo •  Implicaciones costo-beneficio

APLICACIÓN DE LA INFORMACIÓN GENÓMICA

Mayor comprensión de las vías moleculares implicadas en la enfermedad proporciona nuevos objetivos de medicamentos potenciales. Capacidad de predecir la susceptibilidad de la enfermedad, así como clasificar enfermedades en subfenotipos de información genotípica, dará lugar a mejor tratamiento y una mayor utilización de la farmacogenética y nutrigenética.

PERSPECTIVAS FUTURAS

Nuevos blancos

Nuevos medicamentos Mejor Conocimiento de

los factores ambientales

Mayor prevención

Clasificación Nosológica

Racional

Prevención y Tratamiento

personalizado

Predicción Genética individual

REDUCCIÓN DE LOS GASTOS DE

TRATAMIENTO DE DIABETES Y SUS COMPLICACIONES.

MEJOR ENTENDIMIENTO

MOLECULAR

DRA. ANA I. BURGUETE GARCÍA