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Estudios genéticos de replicación de genes candidatos en
pacientes mexicanos
con Diabetes Mellitus Tipo 2.
Dra. Ana Isabel Burguete García
Unidad de Epidemiología Genética
CISEI, INSP
“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 C
Gen A
Gen D
Influencia de las variantes
de diferentes genes
en la enfermedad
Gen B
%
100
•  Variaciones
1 gen causan
En90 diferentes poblaciones
el impactoendemás
losdemismos
genes
predisposición genética
puede ser completamente
diferente al fenotipo
80
clínico
70
Ambiente
Estilo de 30
3060
30
•  No muestran
un patrón de30 herencia
50
vida
mendelianos
40
20
20
20
20
• 
Las
variaciones
en
estos
genes
no son
30
necesarias ni suficientes para producir
20
10
10
10
10
el fenotipo
10
0
0
0
Riesgo genético
Población
1
en la población
•  Factores ambientales
y el estilo
de vida
0
0
contribuyen
importantemente
alPoblación
fenotipo4
Población
2
Población 3
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
C
Gen
candidato
1
2
3
Fenotipo
(riesgo patología)
T
1
2
3
Fenotipo
(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%.
• Se estima que para el 2025
existirán 11.7 millones de
Mexicanos con DT2.
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
• Gasto catastrófico
México ocupa el 10 lugar de Diabetes a nivel mundial
DRA. ANA I. BURGUETE GARCÍA
Secretaria de Salud 2006; ENSANUT 2006; INEGI 2007; IMSS 2008
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
Genes
Secreción
Insulina
mRNA
Proteínas
Medio
Ambiente
Metabolismo
Resistencia
Insulina
Obesidad
1.  ~50% de susceptibilidad a DT2
está asociado a factores
genéticos.
Diabetes
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
FISIOPATOLOGÍA: GENES CANDIDATOS
IRS-1
TCF7L2
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
Captación
Almacenamiento
de TG
CALPN10
PPARɤ
AGL
3.- Incremento
en la
producción de
glucosa
(rs1801278)
cromosoma 2q36-37
α RI
β RI
N
PI 3 K
α RI
PI 3 K
β RI
PH
PTB
C
~21 pY, 7 YXXM
Gly972Arg
OR:2.9*
Modificado de Aileen J. McGettrick, 2005
Gly: No polar
Insulina
Glucosa
Receptor de la insulina
PIP3
GLUT4
PIP2
P
P
P
PI3K
Translocación
GLUT4
PIP2
GLUT4 PIP3
P
P
P
P
P
P
P
IRS1
Arg: Polar+
Hiperfosforilación
Serina
PKC
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
cromosoma 3p25.2
Mutación en el exon B,
menor transcripción
Hormonas
Pro12Ala
Receptor Factor Crecimiento
SHC
GRB2
SOS
Ras
TAK1
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.
Raf1
MKK 3,6
MEK1
p38
ERK1/2
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.
Diferenciación de los adipocitos,
Homeostasis de la glucosa
Michael Stumvoll, 2002
P-γC1
PPAR-γ
PPAR Ligando
P-γC1
RXR
9-cis
Ac. Retinoico
PPAR-γ
PPRE
SRC-1
CBP
p300
Codifica
sitio unión
β-catenina
Cromosoma 10q25.
La proteína TCF7L2 se une a la
región promotora del gen que GLP-1,
que promueve el incremento en la
secreción de insulina tras la
ingestión de alimentos, defectos en
esta unión provoca el descenso en la
secreción de insulina.
Splicing
rs7903146
rs12255372
Disminuye secreción de insulina e
incrementa la producción de glucosa
hepática.
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).
Cromosoma 2q37.2 ( rs3792267)
Cistein-proteasa:
Regulación de la
apoptosis de células
beta,
Inhibición de la fusión de
los gránulos en la
membrana
Glucosa
2
Secreción de
insulina
Expresión
Calpaina 10
Glucolísis
ATP:ADP
3
Ca2+
Ca2+
K+
1
Apoptosis
células Beta
Secreción de
insulina
K+
Despolarización de la membrana
Mark D. Turner, 2005
Disminución de la utilización
de la glucosa
Menor captación
de glucosa
ESTRATEGIA GENERAL
Dx Clínico
Obtención de
Muestras de SP
Extracción de
DNA
Análisis de SNP’s
Taq-Man ®
Análisis de Asociación:
Casos y Controles
AIBG
IRS1 (rs1801278 )
Gly972Arg
3
2.5
1
2.53*
1.83
2
OR 1.5
2.64*
2.43*
1.45
1
1
1
1.26
G/G
G/A
A/A
0.5
0
*P= 0.0001
GUERRERO MEXICO
AMBAS
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
TCF7L2 (rs17903146)
Bonferroni: 0.05/3=0.02
FPRP: <0.01
Correlación entre los dos
SNPs: r2=0.67
TCF7L2 (rs12255372)
4.6
5
3.8
4
3
OR 2
1.9
1.9
1.8
1
1.73
1
1
1
0
GUERRERO
MÉXICO
G/G G/T
AMBAS
T/T
*P< 0.001
DT2: POBLACIÓN BLANCO, ENSA 2000
POBLACIÓN BLANCO: 38,296 sujetos (20 años o mayores), 35,232 respuesta de 92%
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
5 AGEB’S
(igual probabilidad al tamaño)
14 municipios por estado
(Probabilidad proporcional al
número de viviendas)
Un individuo , > a 20 años.
(muestreo aleatorio simple)
3 Manzanas, 7 Viviendas
por manzana, (Igual
probabilidad)
CASOS: 444
Criterios de la ADA 2007
Glucosa casual ≥ 200 mg/dL
Autoreporte de Dx. Médico
≥ 35 años IMC <
25*
Pareamiento por edad
Selección por números aleatorios de acuerdo a la
fracción de muestreo de los casos
Población de estudio
N= 888
444 controles
1:1
CONTROLES ELEGIBLES
1,127
Glicemia casual < 120 mg/dL
No auto reporte de Dx. Médico
*(1.66- 4.73)
*(1.73-4.90)
*(1.93-5.18)
*(2.00-5.33)
*IC95%
**IMC, AHF, Género
Tabla 2.- Asociación entre la carga alélica y el riesgo de DT2
Numero de Alelos Población de Guerrero Población de México
0
1
2
3
P de tendencia
OR*
1
1.32
1.28
3.63
IC 95%
-­‐
0.92-­‐1.98
0.79-­‐2.09
1.52-­‐8.63
0.005
OR*
1
1.24
1.82
2.26
IC 95%
-­‐
0.91-­‐1.68
1.25-­‐2.65
0.91-­‐5.59
0.0001
Ambas
OR*
1
1.16
1.95
2.05
IC 95%
-­‐
1.07-­‐1.71
1.51-­‐2.53
1.47-­‐2.86
0.0001
Este análisis sugiere que cada SNP tiene una contribución
independiente, por lo que el efecto es aditivo.
Martínez et al.
2009
p
Burguete et al.
2009
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)
IRS-1
p
rs1801278
˂.0001
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 1.39(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. 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)
**T 1.78(1.11-2.88)
RESULTADOS COMPARATIVOS CON DIVERSAS POBLACIONES
rs12255372
GT
GT+TT
rs7903146
CT
CT+TT
1.85(1.10-3.12)
1.99(1.20-3.30)
1.39 (1.040-1.86)
1.50 (1.111-1.95)
1.35 (1.20–1.51)
-
1.93 (0.97-3.82)
1.87 (0.97-3.60)
1.36 (1.004-1.86)
1.42 (1.057-1.92)
1.36 (1.21–1.52)
-
-
1.40 (1.27-1.55)
1.39 (1.29-1.50)
Finlandeses
N:2104 (Scott, 2006)
1.36 (1.15-1.61)
1.33 (1.14-1.56)
USA (Meta- análisis)
N: 7294 (Zhang, 2006)
1.48 (1.37-1.60)
-
Francia
N: 4866 (Cauchi, 2006)
1.60 (1.47-1.74)
-
1.69 (1.55-1.83)
-
Islandia, Dinamarca, USA
N:3774 (Grant 2006)
1.52 (1.38-1.68)
1.49 (1.35-1.65)
México
N: 400 (Martínez et al., 2009)
N: 888 (Burguete AI, 2007)
Escocia, Inglaterra
N: 3291 (C.H. Kimber, 2007)
Escandinavia, Suecia, Polonia, USA,
Bostnia, Finlandia
N: 7126 (Saxena, 2007)
- : No reportado
Marzi C. et al, Horm Metab Res 2007
Del Bosque y cols.
%
46.20
44.60
09.00
%
42.40
49.00
07.00
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 .
PPARɤ
Martínez et al. 2009
García et al. 2009
Sanghera et al.
2008
CASOS
CONTROLES
CASOS
CONTROLES
CASOS
CONTROLES
C
85.23%
87.82%
93%
94.3%
90%
87%
G
14.77%
12.18%
7%
5.7%
10%
13%
rs1801278
C/G1.26 (0.75-2.11, p 0.366)
C/G 0.96 (0.68-1.35, p 0.824)
Conclusiones
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.
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 E s
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.
APLICACIÓN DE LA INFORMACIÓN GENÓMICA
•  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
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 medicamentos
Nuevos
blancos
MEJOR
ENTENDIMIENTO
MOLECULAR
Clasificación
Nosológica
Racional
DRA. ANA I. BURGUETE GARCÍA
Mejor
Conocimiento de
los factores
ambientales
Mayor
prevención
Predicción
Genética
individual
Prevención y
Tratamiento
personalizado
REDUCCIÓN DE LOS
GASTOS DE
TRATAMIENTO
DE DIABETES Y SUS
COMPLICACIONES.