Implementan la secuenciación de exoma completo en el diagnóstico de enfermedades poco frecuentes

Las enfermedades poco frecuentes (EPF) representan aproximadamente el 30% de las patologías conocidas. Ocurren con una prevalencia menor a 1 cada 2.000 habitantes.

Un problema recurrente en torno a estas afecciones –particularmente las de origen genético– es la complejidad para diagnosticarlas. El 40% de los pacientes recibe al menos un diagnóstico erróneo y la determinación de la afección demora en promedio cinco años.

Las enfermedades genéticas son provocadas por una mutación en un gen, que termina afectando la producción de una proteína necesaria para el funcionamiento del organismo. Detectar el gen afectado puede resultar difícil.

Técnicas clásicas como la secuenciación de Sanger permiten analizar pequeños segmentos de un gen, pero solo son útiles cuando se tiene una sólida sospecha sobre dónde puede encontrarse la alteración. De lo contrario es, literalmente, intentar hallar una aguja en un pajar: los genes son una secuencia de nucleótidos con millones de combinaciones posibles.

Para optimizar el diagnóstico de este tipo de patologías en el campo de la pediatría, un equipo de la Facultad de Ciencias Químicas de la UNC implementó un flujo de trabajo que ejecuta análisis bioinformáticos para encontrar las mutaciones puntuales en la información generada por la secuenciación masiva de ADN. La propuesta obtuvo el primer premio en la categoría “Investigación Aplicada” del certamen UNC Innova 2024.

Se trata de un abordaje ampliamente utilizado en países más desarrollados, pero que todavía no se aplica a gran escala en Argentina. Consiste en analizar, con una serie de algoritmos informáticos, los prácticamente 10 GB de datos obtenidos tras secuenciar masivamente un sector del ADN del paciente: el exoma, donde están las regiones de los genes  que dan origen a las proteínas.

En términos muy simples, la tarea consiste en identificar el sector donde las combinaciones de las cuatro bases del ADN (adenina, guanina, citosina y timina) es distinta a los registros internacionales de referencia construidos a partir de personas sanas. Hallar el lugar exacto donde ocurren esas anomalías es crucial para arribar al diagnóstico preciso y su eventual tratamiento, en caso de que este exista.

Cómo es el procedimiento

Al presente, el equipo integrado por Juan Pablo Nicola y Sofía Savy ha logrado establecer un flujo de trabajo eficiente y flexible. En el marco de diferentes proyectos de investigación, ya analizaron muestras de 90 pacientes, que se atienden en distintos nosocomio: el Hospital de Niños de la Santísima Trinidad (Córdoba), el Hospital Materno infantil (Salta) y Hospital de niños “Sor María Ludovica” (La Plata). En todos estos casos, la eficiencia diagnóstica fue del 56%, un valor difícil de mejorar en virtud de las limitaciones de la técnica y el conocimiento de las enfermedades poco frecuentes.

El primer paso del equipo es acceder a la historia clínica del niño o la niña. En caso de ser necesario, solicitan información complementaria. Luego se le toma una muestra de sangre para purificar su ADN y secuenciarlo. Esta última tarea se terceriza en el exterior y el resultado es un archivo con centenas de miles de secuencias de pares de bases.

La iniciativa obtuvo el primer lugar en el concurso UNC Innova 2024, en la categoría “Investigación aplicada”. La idea de trasfondo es democratizar el acceso a metodologías de investigación y diagnósticas de alta complejidad a todos los sectores de la población.

En esa línea, en el equipo analizan dos alternativas. Por un lado, evalúan la posibilidad de transferir ese conocimiento a distintos laboratorios, para que ellos puedan prestarlo como servicio.

Por otra parte, analizan establecer una empresa de base tecnológica para la oferta de un servicio de diagnóstico molecular, de relevancia para el ámbito clínico asistencial. Se trata de un área de vacancia con impacto directo en el sistema de salud de la provincia de Córdoba.

Su intención es ofrecer el servicio de análisis informático, lo que impactaría en una reducción de los costos para pacientes, obras sociales y prepagas.