Asociación entre la metilación de CpG y la función renal. Se analizó el nivel de metilación de cada sitio CpG para determinar su asociación con la TFGe inicial (a–C) y pendiente de eGFR (d–F). Los resultados de todos los 434,908 sitios CpG analizados en este estudio se muestran utilizando gráficos de Manhattan (a, d), gráficas cuantil-cuantil (QQ) (b, mi), y gráficas de volcanes (C, F). PAG Los valores se calcularon utilizando la ecuación de Student de dos colas. t prueba. En las parcelas de Manhattan, los sitios CpG con corrección de Bonferroni PAG valor <0.05 se muestran en rojo. Las líneas rojas horizontales muestran el límite por encima del cual todos los sitios son significativos en FDR = 0,05. En las gráficas QQ, la línea recta diagonal es la expectativa bajo la hipótesis nula. λ es el factor de inflación. En las gráficas de volcanes, los sitios CpG con corrección de Bonferroni PAG valor <0.05 se muestran en rojo. Crédito: Comunicaciones de la naturaleza (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-37837-7
Investigadores de Sanford Burnham Prebys y la Universidad China de Hong Kong han desarrollado un enfoque computacional para predecir si una persona con diabetes tipo 2 desarrollará enfermedad renal, una complicación frecuente y peligrosa de la diabetes. Sus resultados, publicados en Comunicaciones de la naturalezapodría ayudar a los médicos a prevenir o controlar mejor la enfermedad renal en personas con diabetes tipo 2.
«Este estudio brinda una visión del poderoso futuro del diagnóstico predictivo», dice el coautor principal Kevin Yip, Ph.D., profesor y director de Bioinformática en Sanford Burnham Prebys. «Nuestro equipo ha demostrado que al combinar datos clínicos con tecnología de punta, es posible desarrollar modelos computacionales para ayudar a los médicos a optimizar el tratamiento de la diabetes tipo 2 para prevenir la enfermedad renal».
La diabetes es la principal causa de insuficiencia renal en todo el mundo. En los Estados Unidos, el 44 % de los casos de enfermedad renal terminal y diálisis se deben a la diabetes. En Asia, este número es del 50%.
«Ha habido un progreso significativo en el desarrollo de tratamientos para la enfermedad renal en personas con diabetes», dice el coautor principal Ronald Ma, MB BChir, FRCP, profesor del Departamento de Medicina y Terapéutica de la Universidad China de Hong Kong. «Sin embargo, puede ser difícil evaluar el riesgo de un paciente individual de desarrollar enfermedad renal basándose únicamente en factores clínicos, por lo que determinar quién tiene mayor riesgo de desarrollar enfermedad renal diabética es una necesidad clínica importante».
El nuevo algoritmo depende de las mediciones de un proceso llamado metilación del ADN, que ocurre cuando se acumulan cambios sutiles en nuestro ADN. La metilación del ADN puede codificar información importante sobre qué genes se activan y desactivan, y se puede medir fácilmente a través de análisis de sangre.
«Nuestro modelo computacional puede usar marcadores de metilación de una muestra de sangre para predecir tanto la función renal actual como cómo funcionarán los riñones en el futuro, lo que significa que podría implementarse fácilmente junto con los métodos actuales para evaluar el riesgo de enfermedad renal de un paciente», dice Sí.
Los investigadores desarrollaron su modelo utilizando datos detallados de más de 1200 pacientes con diabetes tipo 2 en el Registro de Diabetes de Hong Kong. También probaron su modelo en un grupo separado de 326 nativos americanos con diabetes tipo 2, lo que ayudó a garantizar que su enfoque pudiera predecir la enfermedad renal en diferentes poblaciones.
«Este estudio destaca la fortaleza única del Registro de Diabetes de Hong Kong y su enorme potencial para impulsar nuevos descubrimientos que mejoren nuestra comprensión de la diabetes y sus complicaciones», dice la coautora del estudio, Juliana Chan, MD, FRCP, profesora del Departamento de Medicina y Terapéutica de la Universidad China de Hong Kong, que estableció el Registro de Diabetes de Hong Kong hace más de dos décadas.
«El Registro de Diabetes de Hong Kong es un tesoro científico», agrega la primera autora Kelly Yichen Li, Ph.D., científica postdoctoral en Sanford Burnham Prebys. «Hacen un seguimiento de los pacientes durante muchos años, lo que nos brinda una imagen completa de cómo la salud humana puede cambiar durante décadas en las personas con diabetes».
Los investigadores están trabajando actualmente para refinar aún más su modelo. También están ampliando la aplicación de su enfoque para analizar otras preguntas sobre la salud y las enfermedades humanas, como determinar por qué algunas personas con cáncer no responden bien a ciertos tratamientos.
«La ciencia aún está evolucionando, pero estamos trabajando para incorporar información adicional en nuestro modelo para potenciar aún más la medicina de precisión en la diabetes», agrega Ma.
Más información:
Marcadores de metilación del ADN para la función renal y la progresión de la enfermedad renal diabética. Comunicaciones de la naturaleza (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-37837-7
Citación: El nuevo algoritmo puede predecir la enfermedad renal diabética (15 de mayo de 2023) recuperado el 15 de mayo de 2023 de https://medicalxpress.com/news/2023-05-algorithm-diabetic-kidney-disease.html
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