El IAM tiene alta incidencia y elevada morbimortalidad y su etiología no es completamente conocida. En pacientes jóvenes, con menos lesiones ateroscleróticas, los factores de riesgo genéticos podrían ser relevantes. Los miRNA, marcadores en fisiopatología cardiovascular, suponen un objetivo de estudio prometedor en IAM.
Objetivo: Identificar variantes en genes de miRNA seleccionados en pacientes que han sufrido IAM antes de los 45 años por NGS.
Pacientes y Métodos: Reclutamos retrospectivamente 150 pacientes con IAM<45 (87% hombres; 40,2±4,5 años) y 150 controles (C)(77% hombres; 40,4±4,7 años). Recogimos datos clínicos y demográficos. Se seleccionó un caso/control similar (150/150) para validación. Agrupamos los ADN en pooles de 5 (14ng) para las librerías. Los miRNA seleccionados (n=365) se expresaban en plaquetas, leucocitos, hepatocitos, cardiomiocitos o endotelio. Los primers incluidos en el panel AmpliSeq (IAD120697_197) se diseñaron con Ion Ampliseq Designer 5.6.3, abarcando 107.11 Kb. Se cubrió el 97,3% de las regiones seleccionadas. La secuenciación se realizó en un Ion PGMTM System. Se validaron las variantes seleccionadas en la población total (300/300) mediante genotipado KASP (LGC).
El análisis bioinformático consistió en: (1) anotación de variantes con múltiples bases de datos (dbSNP, ClinVar, EXAC, 1000 genomes, NCBI, Ensembl); (2) implementación de herramienta de filtrado según la secuenciación por pool y la región del gen; (3) enriquecimiento de rutas con KEGG Pathways y miRTarBase con los miRNAs seleccionados y sus dianas validadas. Con estas herramientas, creamos PathMiR, web abierta para análisis de enriquecimiento de rutas o de términos de la Gene Ontology con los identificadores de miRNA (https://pathmir.imib.es/).
Resultados: El NGS tuvo calidad (coberturas medias >400x) y robustez (secuenciación individual de muestras de dos pooles). Seleccionamos 10 variantes, en baja frecuencia y si los controles portadores representaban menos del 25% del total de portadores. Se confirmaron (Sanger) 9/10 variantes. Identificamos rs3 en 2 C/11 IAM (EMAF 0,0126;) como una mutación que podría estar asociada a IAM precoz, además de otras variantes de baja frecuencia por su potencial patogénico, en particular rs8 (en 0 C/5 IAM)(EMAF 0,0001). La variante rs3 afecta a un miRNA que se expresa en tipos celulares implicados en la etiopatogenia del IAM. El análisis preliminar de los datos clínicos de los portadores de rs3 y rs8 mostró alta prevalencia de historia familiar de IAM. Además, la edad los pacientes con rs8 en el evento fue menor que la media (37,2±4,6 vs. 40,2±4,5 años)(Tabla).
Conclusiones: Nuestros resultados sugieren que las mutaciones en genes de miRNA pueden representar nuevos factores de riesgo genético de IAM, con especial relevancia en pacientes jóvenes, en los que el desarrollo de lesiones ateroscleróticas es aún limitado.
Tabla. Características de los pacientes con IAM<45 portadores de las mutaciones validadas.
ID paciente |
Edad IAM |
rs |
HF |
15/703 | 37 | 3 | Padre IAM 42a/Hermana IAM 35a |
15/704 | 44 | 3 | No |
15/715 | 39 | 3 | Padre IAM 55a |
15/806 | 39 | 3 | No |
16/23 | 38 | 3 | No |
16/119 | 41 | 3 | No |
16/136 | 31 | 3 | No |
16/144 | 39 | 3 | Si |
17/278 | 42 | 3 | No |
16/210 | 43 | 3 | n.d. |
15/808 | 44 | 3 | Si |
15/735 | 37 | 8 | Padre IAM 55a/Tío IAM 50a |
16/431 | 33 | 8 | No |
16/128 | 36 | 8 | Padre IAM 46a |
16/131 | 45 | 8 | No |
16/143 | 35 | 8 | No |
HF: historia familiar IAM
n.d.: no disponible
8:35 | "Participación de los mir-SNP en el infarto agudo de miocardio (IAM)". Ascensión María de los Reyes García Pastor. Estudiante predoctoral. Grupo Hematología y Oncología Médica Clínico-Experimental (Área 1). |
8:50 | "Características de los pacientes con infarto de miocardio prematuro". Dr. Francisco Marín Ortuño. Jefe Sección P. Facultativo. Grupo Cardiología Clínica y Experimental (Área 2). |
9:05 | "PATHMIR: una plataforma web abierta para el análisis funcional de micrornas basado en sus genes diana". Dr. Ángel Esteban Gil. Responsable Plataforma de Informática Biomédica y Bioinformática. Investigador del grupo de Tecnologías de Modelado, Procesamiento y Gestión del Conocimiento (Área 7). |
9:20 | Preguntas |
Las enfermedades neurodegenerativas unidas al envejecimiento de la población (y al aumento de la esperanza de vida) son un creciente problema socio-sanitario en los países industrializados. Son enfermedades progresivas para las que no existen tratamientos curativos porque que en la actualidad desconocemos las causas primarias. No obstante, existen líneas de evidencia indicando que el acúmulo de ß-amiloide, el depósito de proteínas mal conformadas, el estrés oxidativo, la alteración mitocondrial, la activación anómala de respuestas inmunes e inflamatorias o la alteración del microbioma pueden desencadenar fenómenos neurodegenerativos que se autopropagan. Si bien es cierto que para mejorar la calidad de vida de los pacientes es esencial realizar diagnósticos precoces y precisos, e intentar ralentizar el avance de la enfermedad, en la actualidad se desconocen los factores limitantes por la complejidad y variabilidad de la expresión de estas enfermedades en cada paciente. Es necesario desarrollar herramientas informáticas que puedan analizar datos epidemiológicos, clínicos o de imagen que junto a datos biológicos y genéticos evalúen e interpreten historias clínicas conduciendo a diagnósticos concisos, e incluso ayudando a esclarecer causas que puedan orientar tratamientos personalizados y de precisión.
9:35 | "Neuroinflamación/inflammaging: piedra angular de futuros tratamientos". Dra María-Trinidad Herrero Ezquerro. Investigadora líder de grupo. Grupo Neurociencia Clínica y Experimental (Área 4). |
9:45 | "Machine learning para el estudio de la neuro-degeneración". Dr. Juan Antonio Botía. Facultad de Informática de la UMU y del Instituto de Investigación en Envejecimiento. Universidad de Murcia |
9:55 | "Microbiota y enfermedades neurodegenerativas". Dra. Carmen Antúnez Almagro. Facultativa Especialista de Área. Grupo Neurociencia Clínica y Experimental (Área 4). |
10:05 | "PET con trazadores de amiloide en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer". Dr. Laroussi Mohamed Salem. Servicio de Medicina Nuclear - Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca. |
10:15 | Preguntas |
Trabajos | |
17:35 | "Revelando el mecanismo de acción de MCC950, una sulfonil urea que inhibe específicamente el inflamasoma NLRP3". Diego Angosto Bazarra Investigador del Grupo de Cirugía Digestiva, Endocrina y Trasplante de Órganos Abdominales (Área 3). |
17:45 | "Glioblastoma ablates pericytes antitumor immune function through aberrant up-regulation of chaperone-mediated autophagy". Rut Valdor Alonso Investigadora del Grupo de Regionalización Cerebral y Genes del Desarrollo (Área 4). |
Tesis doctorales | |
17:55 | "Escherichia coli acetate metabolism: characterization and regulation/Metabolismo del acetato en Escherichia coli: caracterización y regulación" . Julia Gallego Jara Investigadora del Grupo de Biología Molecular de Sistemas (Área 7). |
18:05 | "Evaluación de la Calidad de la Anticoagulación y del Riesgo Cardiovascular en Pacientes con Fibrilación Auricular: Datos en Vida Real del Registro FANTASIIA". María Asunción Esteve Pastor Investigadora del Grupo de Cardiología Clínica y Experimental (Área 2). |
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