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Identificación de factores ambientales como causas de
enfermedades complejas en poblaciones latinoamericanas:
aplicación del método de aleatorización mendeliana
Carolina Bonilla
School of Social and Community Medicine
University of Bristol – UK
XVI Congreso ALAG
Montevideo, Octubre 9 – 12, 2016
Desarrollo de la charla

descripción y supuestos de AM

ejemplo: pubertad y cáncer de próstata
condiciones para la aplicación de AM en poblaciones
latinoamericanas

Aleatorización Mendeliana (AM)
(Mendelian randomization)
 Uso de variantes genéticas asociadas a ciertos fenotipos (modificables), en
lugar de estos últimos, a fin de establecer relaciones de causalidad entre
dichos fenotipos y un fenotipo final de interés (ej. diabetes, obesidad,
cáncer)
 Método propuesto por Davey Smith & Ebrahim (2003)
Las bases
1a ley de Mendel
 2a ley de Mendel
 método de variables instrumentales en econometría
 uso en epidemiología para limitar impacto de factores
de confusión y causalidad reversa

Verduijn et al. (2010)
Variables Instrumentales



Un instrumento es una variable que está correlacionada con las variables endógenas
de un modelo, condicionada a las otras covariables
Se usan para determinar relaciones de causalidad entre variables, con menos error
En AM las variables instrumentales son variantes genéticas que estan asociadas a un
fenotipo intermedio (ej. biomarcadores, antropometría)
Mokry et al. (2015)
3 supuestos básicos

El genotipo está asociado al fenotipo intermedio

El genotipo no está asociado a los factores de confusión

El genotipo se relaciona con el fenotipo final de interés sólo a través del
fenotipo intermedio (principio de exclusión-restricción)
(1) efecto del factor de riesgo sobre enfermedad =
(3) efecto del SNP sobre enfermedad/(2) efecto del SNP
sobre el factor de riesgo
7
AM vs ensayo clínico aleatorizado
(randomized controlled trial)
Popularidad de AM
Swerdlow et al. (2016)
GWAS: identificación de nuevas
variables instrumentales
GWAS catalog-setiembre „16
12
9
10
11
8
7
3
6
4
5
1
2
Y
21
19
20
16
22
18
17
15
14
13
X
Pubertad y cáncer de próstata

Menarca temprana asociada a cáncer de mama.
Variables usadas en varones: edad de comienzo de rasurado,
cambio de voz, tamaño máximo calzado, velocidad máxima
crecimiento en estatura, alcance de estatura adulta, primera
eyaculación, primer encuentro sexual.

Escala de Tanner en ambos sexos: define desarrollo genital y de
caracteres secundarios

Estudios epidemiológicos observacionales:
riesgo de cancer de próstata

Edad al primer encuentro sexual:
OR 0.6; 95% CI 0.3, 1.1; 21+ vs ≤17 (Andersson et al., 1996)
RR 0.4; 95% CI 0.3, 0.8; 21+ vs <17 (Honda et al., 1988)

Edad al comienzo de rasurado:
18.0 years ± 0.2 (cases) vs 17.8 years ± 0.3 (controls) (mean ±
SE; Barba et al., 2008)
RR 0.7; 95% CI 0.5, 1.0; 14+ vs ≤14 only in AfAm (Habel et al.,
2000)

“Estirón” más tarde que sus pares:
OR 0.8; 95% CI 0.6, 1.0 (Giles et al., 2003)
Estudio de AM: selección de instrumentos
Instrumento: 13 SNPs asociados con escala de Tanner en varones,
combinados en un score ponderado de riesgo genético (GRS)
SNP
nearest gene
(distance)
chr
position
rs2274465
KDM4A
1
44121557
Tanner
stage
decreasing
/other
allele
C/G
rs6427782
NR5A2 (+198 kb)
1
199798339
A/G
rs6762477
RBM6
3
50093209
A/G
rs2153127
rs7759938
rs7821178
LIN28B (+36 kb)
LIN28B (+6 kb)
PEX2 (-181 kb)
6
6
8
105348544
105378954
78093837
T/C
C/T
C/A
rs10453225 TMEM38B (-381 kb)
9
108920220
G/T
rs2090409
TMEM38B (-428 kb)
9
108967088
C/A
rs10739221 TMEM38B (-522 kb)
9
109060830
C/T
rs1324913
KLF12
13
74635588
T/G
rs12915845
DET1
15
89042467
C/T
rs246185
MKL2 (-35 kb)
16
14395432
C/T
rs12446632
GPRC5B (-38 kb)
16
19935389
A/G
gene function
histone demethylation
DNA binding/steroid
hormone receptor activity
regulation of alternative
splicing
cell reprogramming
cell reprogramming
peroxisome biogenesis
maintenance of intracellular
calcium release
maintenance of intracellular
calcium release
maintenance of intracellular
calcium release
transcription factor/ gene
expression regulation
development regulation
regulation of immediate
early genes/muscle genes
modulation of insulin
secretion
A mayor GRS
menor la etapa
de Tanner a la
misma edad (más
inmadurez)
trait
N
OR
95% CI
p-value
control/case (0/1)
Gleason score (0:≤6/1:≥7)
stage (0:localised/1:locally advanced)
2927
1135
1136
0.95
0.76
0.80
(0.87,1.04)
(0.64,0.89)
(0.64,1.01)
0.30
0.001
0.06
Efecto del cambio en una unidad de la escala de Tanner sobre el riesgo de
desarrollar cáncer de próstata agresivo
IVW: OR 4.35; 95% CI 1.85, 11.11; p=0.003
High grade prostate cancer risk change
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
0,02
-5%
-10%
-15%
0,04
0,06
0,08
0,10
0,12
0,14
0,16
0,18
IVW: OR 0.23; 95% CI 0.09, 0.54; p=0.003
Tanner stage change
ProtecT: N ~ 3000
Replicación: GRS vs cáncer de próstata avanzado en el consorcio PRACTICAL
trait
N
control/case (0/1)
36066
Gleason score (0:≤6/1:≥7)
16653
stage (0:localized/1:advanced) 17084
OR
95% CI
p-value
I2 (%)
p-value
0.97
0.98
0.95
(0.94,1.00)
(0.95,1.02)
(0.91,1.00)
0.03
0.39
0.03
23.3
32.5
0.0
0.20
0.08
0.70
Conclusiones
AM sugiere un efecto causal del desarrollo sexual en
relación a pares con respecto al riesgo de desarrollar cáncer
de próstata y de que ese cáncer progrese a estadíos
avanzados.


AM coincide con algunos de los estudios epidemiológicos
Individuos que experimentan desarrollo temprano
pueden ser monitoreados más de cerca.

Limitaciones de AM (y posibles soluciones)

Bajo poder estadístico
Aumentar tamaño muestral/usar instrumentos poligénicos
 Estratificación de la población
Usar poblaciones homogéneas/grupos familiares/corregir usando AIMs o
componentes principales

Pleiotropía
Usar SNPs en cis/múltiples instrumentos

Falta de instrumentos adecuados
+ GWAS y estudios de secuenciación
Desequilibrio de ligamiento: SNP estudiado en desequilibrio con
locus que afecta directamente el fenotipo final
Estudiar poblaciones con diferente estructura de DL
 Asociaciones complejas

Mejor comprensión de la biología
AM en poblaciones latinoamericanas: consideraciones
generación de instrumentos vía GWAS
 validación de instrumentos existentes (definidos en pobs. de
origen europeo) en poblaciones latinas
 importante tener en cuenta estratificación de la población
 esfuerzo sistemático para colectar muestras apropiadas (gran
tamaño, bien caracterizadas)
 meta-análisis para combinar datos de distintos países
latinoamericanos (colaboración)
 2 muestras AM (“two-sample MR”): instrumento-fenotipo
intermedio en una muestra/instrumento-fenotipo final en otra

AM: 2 muestras
Muestra 1
[A] variantes genéticas asociadas a fenotipo intermedio ( combinadas en score)
ProtecT ~700 controles
Factores de
confusión
Variantes
genéticas
(Instrumento)
[A]
Fenotipo
intermedio
(ej. IGF-I)
[B]
[C]
efecto causal
Cáncer de
próstata
AM: 2 muestras
Muestra 2
[B] asociación de variantes genéticas con enfermedad en un estudio caso-control
PRACTICAL 20,670 casos + 20,925 controles
Variantes
genéticas
(Instrumento)
[A]
Fenotipo
intermedio
(ej. IGF-I)
[B]
Factores de
confusión
[C]
efecto causal
Cáncer de
próstata
Análisis de variables instrumentals:
two sample ratio estimator
Odds Ratio causal [C] =
instrumento genético vs cancer de próstata (PRACTICAL) [B]
instrumento genético vs IGF (ProtecT) [A]
Se puede probar en:
Agradecimientos
Universidad de Bristol
• Sarah Lewis
• Richard Martin
• Integrative Cancer Epidemiology Programme (CRUK)
World Cancer Research Foundation
Dr. Bernardo Bertoni y ALAG
Proteína C reactiva y enfermedad coronaria (CHD)
PCR en sangre - CHD
rs1130864 – PCR en sangre
rs1130864 - CHD
Davey Smith et al. (2006)
26
Uso de instrumentos poligénicos

suelen explicar más
variabilidad en el fenotipo
de interés.

número de alelos de
riesgo en cada SNP
sumados.

número de alelos de
riesgo, ponderados por su
efecto sobre el fenotipo,
en cada SNP sumados.
2-step MR
AM puede usarse para determinar si la metilación es un
mediador causal entre un factor de riesgo y una enfermedad
Davey Smith & Hemani (2014)