Una plataforma desarrollada por el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG), con sede en el Parque Científico de Barcelona, permite a la comunidad clínica e investigadora de hospitales catalanes compartir datos de pacientes con enfermedades neurológicas minoritarias. Los resultados, publicados en The Journal of Molecular Diagnostics, han sido posibles gracias a la iniciativa URD-Cat -coordinada por el IMIM-Hospital de Mar– y constituyen un hito importante para poner fin a «la odisea del diagnóstico» por la que pasan las personas afectadas. Durante el proyecto piloto se consiguió diagnosticar el 20,7% de los casos, solo re-analizando los datos ya disponibles.

Se estima que 300 millones de personas en todo el mundo están afectadas por una de las 6.000 enfermedades raras descritas hasta ahora. Una enfermedad se considera rara cuando afecta a menos de 1 de cada 2.000 personas. Hay muchos tipos de enfermedades raras (metabólicas, cánceres o deficiencias inmunológicas), y en su mayoría son causadas por una o dos mutaciones genéticas.

Como promedio, se necesitan cinco años para que un paciente con una enfermedad rara obtenga un diagnóstico molecular, si es que se encuentra un diagnóstico. Esta ‘odisea del diagnóstico’ causa un sufrimiento inmenso a los pacientes y sus familias y genera altos costes de atención médica. Identificar el defecto genético de la enfermedad es importante para abrir opciones de tratamiento, brindar asesoramiento genético a la familia e información sobre la progresión y el pronóstico de la enfermedad y reducir la ansiedad del paciente y la familia.

En el pasado, identificar diferencias genéticas, como variantes o mutaciones, era extremadamente difícil y requería mucho tiempo, y solo era posible para un puñado de genes para cada paciente. Los avances tecnológicos ahora hacen posible que la secuenciación del genoma escanee todos los genes en el genoma para encontrar millones de diferencias genéticas en cada individuo, por un coste razonable.

Sin embargo, analizar los datos de la secuencia del genoma e identificar las variaciones o mutaciones que causan la enfermedad es un desafío y lleva un tiempo. Esta es una de las razones por las que una proporción significativa de pacientes permanece sin diagnóstico incluso después de las pruebas genómicas.

Para dar una segunda oportunidad a los pacientes que han agotado la vía clínica habitual, incluido el análisis genómico, los centros de investigación asociados a los hospitales catalanes pusieron en marcha el proyecto Undiagnosed Rare Disease Program of Catalonia (URD-Cat). El consorcio, coordinado por el Instituto Hospital del Mar de Investigaciones Médicas (IMIM-Hospital del Mar), se planteó como proyecto piloto para compartir datos de pacientes de enfermedades neurológicas a través de una plataforma colaborativa desarrollada por investigadores del CNAG-CRG.

La plataforma, llamada Genome-Phenome Analysis Platform (GPAP), permite re-analizar y reevaluar datos genómicos y datos clínicos integrados con herramientas de última generación, no sólo por parte del centro de salud que atiende a ese paciente sino también por parte del resto del consorcio, poniendo en común conocimientos de toda Cataluña.

Imagen: CNAG-CRG.

La URD-Cat GPAP se utilizó para volver a analizar los datos genómicos de 323 pacientes con enfermedades neurológicas raras no diagnosticadas, que permanecieron sin diagnosticar entre uno y ocho años, con un promedio de tiempo de cuatro años. Encontraron un diagnóstico genético concluyente para 67 de 323 pacientes (20,7% de los casos).

Además, se identificaron seis nuevos genes asociados a una enfermedad rara concreta, ampliando el conocimiento global sobre las causas genéticas de las enfermedades raras y destacando la utilidad de la plataforma también para el descubrimiento de nuevas asociaciones gen-enfermedad.

“La URD-Cat GPAP proporciona una forma de comunicación continua y de intercambio de datos entre los profesionales implicados en el diagnóstico genético de un paciente, reuniendo conocimientos que de otro modo estarían dispersos”, afirma Gemma Bullich, analista de datos del CNAG-CRG y primera autora del estudio. “La plataforma se actualiza periódicamente y se incluyen nuevas funcionalidades según las necesidades de los usuarios. Este es un buen ejemplo del impacto que puede tener una estrecha colaboración entre médicos/as, genetistas, bioinformáticos/as e ingenieros/as de software”.

“Los diagnósticos que hemos conseguido ayudan a mejorar el tratamiento del paciente, permiten el asesoramiento genético de las familias y contribuyen a diagnosticar a otros miembros de la familia,” explica Luis A. Pérez-Jurado, coordinador de URD-Cat, jefe de la Unidad de Genética Clínica del Hospital del Mar de Barcelona y Coordinador del Grupo de Investigación en Genética Humana de la Universidad Pompeu Fabra. “Es importante destacar que también ayuda a las personas que viven con la enfermedad a ponerse en contacto con asociaciones de pacientes y conocer otras personas que pasan por retos similares.”

“Iniciativas como URD-Cat ofrecen una esperanza para aquellos pacientes sin diagnóstico una vez realizadas las pruebas de rutina”, apunta Sergi Beltran, jefe de la Unidad de Bioinformática del CNAG-CRG y autor principal del artículo. “El proyecto iGenCO, financiado por La Marató de TV3, nos brindará la oportunidad de dar un paso más, beneficiando tanto a esta cohorte de pacientes como a otras más allá de las enfermedades neurológicas sin diagnosticar, mediante la realización de nuevas pruebas no rutinarias, realizando análisis más exhaustivos e implementando nuevas funciones en la plataforma colaborativa”.

Forman parte de URD-Cat los principales grupos que trabajan en enfermedades raras de siete institutos de investigación en salud de Cataluña (IMIM, IDIBAPS, IDIBELL, HSJD, VHIR, HSP, IGTP), el CNAG-CRG, el ISGlobal, el BSC-CNS y la Federación Española de Enfermedades Raras (FEDER). En el proyecto ha participado un equipo multidisciplinar de más de 140 profesionales entre clínicos, genetistas, bioinformáticos/as, bioquímicos/as, técnicos e ingenieros/as de software.

» Artículo de referencia: Bullich G, Matalonga L, Pujadas M, et al. Systematic Collaborative Reanalysis of Genomic Data Improves Diagnostic Yield in Neurologic Rare Diseases. J Mol Diagn. 2022;24(5):529-542. doi:10.1016/j.jmoldx.2022.02.003

» Más información: web del CNAG-CRG [+]