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Análisis de expresión genética suministra biomarcador para mayor riesgo de muerte cardiovascular

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 09 Jul 2014
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Imagen: El kit HumanHT-12 v4 BeadChip usa en el Análisis DirectHyb y es compatible con los sistemas iScan, HiScan, y el Lector Bead Array (Fotografía cortesía de Illumina).
Imagen: El kit HumanHT-12 v4 BeadChip usa en el Análisis DirectHyb y es compatible con los sistemas iScan, HiScan, y el Lector Bead Array (Fotografía cortesía de Illumina).
Se han encontrado diferencias en la expresión genética entre una población de pacientes con enfermedad arterial coronaria (EAC) que parecen indicar cuáles de ellos tienen un riesgo mayor de morir debido a la enfermedad.

Investigadores en el Instituto Tecnológico de Georgia (Atlanta, EUA) y sus colegas de la Universidad de Emory (Atlanta, GA, EUA) y la Universidad de Princeton (Princeton, NJ, EUA) examinaron si los análisis de expresión de genes que se pueden obtener a partir de sangre periférica podrían ser predictivo de infarto agudo de miocardio (IAM) y/o de muerte cardiovascular.

Los investigadores analizaron muestras de sangre de 338 individuos con EAC (220 varones, 118 mujeres) con edades entre 51 y 73 años y los siguieron durante un periodo de 2,4 años para la muerte cardiovascular. La expresión génica se midió utilizando los microarrays HT-12 de Illumina (San Diego, CA, EUA).

Los microarrays Illumina HumanHT-12 v4 Expression BeadChip proporcionan una cobertura de todo el genoma de la transcripción de los genes bien caracterizados, los candidatos de genes y las variantes de empalme, suministrando un procesamiento de alto eficiencia de 12 muestras por BeadChip sin la necesidad de una automatización cara y especializada. Cada array en el HumanHT-12 v4 Expression BeadChip está dirigido contra más de 47.000 sondas provenientes del Centro Nacional de Secuencia de Referencia e Información sobre Biotecnología y otras fuentes. Los HumanHT-12 Expression BeadChips utilizan el Ensayo de Hibridación Directa y son escaneados en los sistemas HiScan o iScan.

Los resultados del estudio revelaron que hubo una expresión genética diferencial significativa entre los grupos sanos y con IAM, con una regulación negativa general de los genes implicados en la señalización de los linfocitos T y la regulación positiva de los genes inflamatorios. Durante el periodo de seguimiento de 31 pacientes que murieron por EAC, el análisis de genes de estos individuos mostró una covarianza de 238 genes que son expresados diferencialmente entre los que murieron y los sobrevivientes, que predijeron de manera significativa el riesgo de muerte cardiovascular.

“Lo que es nuevo en esta investigación es el reconocimiento de que existe esta vía de riesgos y que se refiere a aspectos particulares de las funciones del sistema inmune que incluyen la señalización de las células T”, dijo el autor principal, el Dr. Gregory Gibson, profesor de biología en el Instituto Tecnológico de Georgia. “Fuimos más allá de la firma de la enfermedad arterial coronaria para proporcionar realmente una firma para los resultados adversos en esa población de alto riesgo. Prevemos que con nuestro marcador basado en la expresiones de genes, además de algunos marcadores bioquímicos, la información del genotipo y la historia familiar, podríamos producir una evaluación por niveles de riesgo de eventos coronarios adversos de las personas. Esto podría conducir a un enfoque de medicina personalizada para las personas que se recuperan de un ataque cardíaco o de la cirugía de revascularización coronaria”.

"Nuestro sueño sería un dispositivo manual que les permita a los pacientes tomar una gota de sangre, al igual que los diabéticos hacen hoy, y obtener una evaluación de estas transcripciones con las que puedan realizar un seguimiento en casa”, dijo el Dr. Gregory. “Si podemos utilizar esta información para ayudar a la gente a adoptar conductas más saludables, esto sería muy positivo”.

El estudio de la expresión genética en la EAC fue publicado en la edición digital del 30 de mayo de 2014, de la revista Genome Medicine.

Enlaces relacionados:


Illumina

Georgia Institute of Technology

Emory University

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