Jordi Monés presenta en ARVO la hipótesis del Drusen ooze durante la sesión sobre Nuevas perspectivas en la formación de depósitos sub-RPE
El Dr. Jordi Monés, MD, PhD, oftalmólogo, especialista e investigador en Mácula, Retina y Vítreo, ha presentado la nueva hipótesis “Drusen ooze, a novel hypothesis in GA” en el marco del proyecto EYE-RISK, durante el SIG (Special Interest Group) “New Perspectives on sub-RPE deposit formation: discussing clinical and molecular progress”, liderado por Imre Lengyel de la Queen’s University of Belfast (QUB), partner también del EYE-RISK Project. Esta sesión contó con la participación de otros expertos internacionales como Christine Curcio, Srinivas Sadda, Céline Koster, David Simpson y Richard Thompson.
“La eliminación de las drusas antes de dañar irreversiblemente la RPE podría prevenir la progresión y la gravedad de la enfermedad, incluso sin dirigirse a la causa principal de la Degeneración Macular Asociada a la Edad (DMAE). Las drusas son tóxicas por sí mismas y propagan un círculo vicioso. Se necesitan terapias dirigidas a las drusas”, concluyó el Dr. Jordi Monés. También facilitó el artículo que expone esta hipótesis, publicado en la revista Ophthalmology Retina, para los asistentes.
Anita de Breuk, de Radboud University Medical Center (RUNMC) presentó “Development of genotyping Assay for AMD: the EyeRiskEU Project”, un estudio realizado por el consorcio EYE-RISK en el que está integrada la Barcelona Macula Foundation, sobre el desarrollo de una plataforma para el genotipado de pacientes con DMAE. El Dr. Jordi Monés contaba entre el grupo de autores junto con investigadores internacionales del Erasmus Medical Center y la Université de Bordeaux, entre otros.
El estudio parte de la premisa de que actualmente las pruebas genéticas se limitan a un bajo número de variantes. El objetivo de esta investigación ha sido desarrollar una plataforma de genotipado de la DMAE que cubriera todas las variantes genéticas conocidas actualmente y que pudiera detectar variantes raras en los genes relacionados con la DMAE. De esta forma, se podrían desarrollar puntuaciones de riesgo genético para la enfermedad de cada paciente, evaluar las asociaciones de variantes genéticas con la DMAE, y establecer una genotipificación validada de la DMAE.
A lo largo de este estudio se genotiparon 4.718 muestras de 2.428 pacientes con la enfermedad y de 1.297 individuos sin ella. Setenta polimorfismos de un único nucleótido (SNP) fueron genotipados con éxito, mientras que diecisiete SNP fueron descartados debido a problemas de cobertura o de mapeo, desviación del equilibrio Hardy-Weinberg (P < 10-4), baja concordancia de genotipos con otras plataformas de genotipado (< 95%) o una alta proporción de genotipos perdidos por SNP (> 10%).
En los SNP genotipados con éxito se observó una alta tasa de concordancia entre la plataforma del consorcio EYE-RISK y otras plataformas de genotipos (96,02% – 99,96%). Las frecuencias alélicas de los SNP y las ratios de probabilidad para la asociación con DMAE eran similares a resultados previamente reportados.
La secuenciación de las regiones codificantes y adyacentes de 10 genes relacionados con DMAE y tres genes miméticos a la DMAE identificaron 2.830 codificaciones raras diferentes o variantes de splice site, que se analizarán más detalladamente para determinar su implicación en la DMAE mediante pruebas de asociación de una única variante, pruebas de carga genética y correlaciones genotipo-fenotipo.
En conclusión, se desarrolló una completa plataforma de genotipado de la Degeneración Macular Asociada a la Edad que genotipó con éxito 70 SNP y las regiones codificantes de 13 genes relacionados con DMAE y genes miméticos de la DMAE.
Erkin Acar, investigador también de Radboud, presentó “Metabolomics in AMD”, destacando la identificación de 82 metabolitos asociados con la DMAE, remarcando el papel de los lípidos y animoácidos y el metabolismo energético en esta enfermedad.
Finalmente, Soufiane Ajana, de la Université de Bourdeax, presentó: “Development of a prediction model for advanced age-related using penalized machine-learning approach: the EYE RISK Project”. Ajana destacó que el modelo de predicción del EYE-RISK incluye un conjunto más amplio de predictores y capacidades que los modelos publicados hasta la fecha. Este modelo puede ser muy útil para identificar pacientes con un alto riesgo de sufrir DMAE avanzada.
Todos estos resultados formarán parte de una herramienta de predicción del riesgo de sufrir DMAE y su progreso que será presentada en forma de web próximamente. Para más información de este proyecto: eyerisk.eu
