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Genética de la enfermedad de Alzheimer: presente y futuro

 

Maria Victoria Fernández1,2, Carlos Cruchaga*,1,2

1Department of Psychiatry, Washington University School of Medicine, St. Louis, MO, USA;

2Hope Center for Neurological Disorders, Washington University School of Medicine, St. Louis, MO, USA;

 

La enfermedad de Alzheimer (EA) es la forma más común de demencia y de neurodegeneración, con casi 44 millones de afectados a nivel mundial (www.alzheimers.net), alrededor de 800.000 personas diagnosticadas en nuestro país, según datos del Ministerio de Sanidad de España. La EA es una enfermedad neurodegenerativa para la que todavía no se dispone de tratamiento curativo y donde sólo los tratamientos sintomáticos y paliativos ayudan a mantener la calidad de vida de los pacientes. Los pronósticos estiman que, con el aumento de la esperanza de vida, habrá 107 millones de afectados en el 2050, lo cual conllevará cargas económicas y emocionales para las familias, así como importantes cargas sociales para el mundo industrializado. Es por ello que todos los estudios enfocados al descubrimiento de sus causas y la comprensión de su patología son de elevada importancia, además de que pueden llevar a la identificación de nuevas dianas terapéuticas.

Pérdida de conexiones neriviosas entre las células de los pacientes con Alzhéimer. Imagen: Instituto Nacional de Envejecimiento (NIA), EEUU.

Pérdida de conexiones nerviosas entre las neuronas de los pacientes con Alzhéimer. Imagen: Instituto Nacional de Envejecimiento (NIA), EEUU.

La EA se caracteriza clínicamente por una pérdida progresiva de memoria, alteraciones del lenguaje, de la orientación en el espacio y el tiempo, las capacidades ejecutivas, así como alteraciones en la conducta, con la consecuente pérdida progresiva de autonomía personal (McKhann et al. 2011). Patológicamente la EA se caracteriza por el depósito extracelular de la proteína beta-amiloide (Aβ, codificada por el gen APP) en forma de placas y por el depósito intracelular de la proteína tau ocasionada por la desintegración de microtúbulos (codificados por el gen MAPT) neuronales (Mattson 2004). La hipótesis tradicional sugiere la acumulación de Aβ es tóxica para la célula, interfiriendo en varios procesos enzimáticos y causando eventual la muerte neuronal.

La enfermedad de Alzheimer se diagnostica mayoritariamente en personas entre 75 y 80 años. No obstante, su espectro de aparición es muy amplio dándose casos en edades muy tempranas (por debajo de los 65 años). Estos casos tan precoces suelen presentar un gran componente genético, con varios afectados en la familia a edades similares, y donde la enfermedad se transmite con un patrón de segregación dominante (Karch & Goate, 2015). Estudios genéticos de desequilibrio de ligamiento en este tipo de familias han revelado que los afectados de Alzhéimer son portadores de variantes genéticas en uno de estos tres genes, APP, PSEN1 o PSEN2, que interfieren en el procesamiento normal de la proteína Aβ y causan la patología observada (Karch & Goate, 2015). La identificación de tres genes asociados con la enfermedad fue un primer indicativo de que la EA es una enfermedad compleja y multigénica. No obstante, estos casos familiares tan solo representan el 1% de los afectados por la enfermedad, y la mayoría de afectados por Alzhéimer no suelen presentar variaciones en estos genes (Bettens et al. 2013).

Genética del Alzhéimer. Fibrillas de proteína beta amiloide, codificada por el gen APP. Imagen de proteína 5KK3 utilizando NLG Viewer (Rose et al, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2945292.2945324).

Fibrillas de proteína beta amiloide, codificada por el gen APP. La acumulación de proteína beta amiloide se considera tóxica para las células y causa la muerte de las neuronas. Imagen de proteína 5KK3 utilizando NLG Viewer (Rose et al, 2016. http://dx.doi.org/10.1145/2945292.2945324).

El único gen que se ha asociado de forma constante con la enfermedad es el gen APOE; se sabe que ser portador del alelo 4 incrementa las posibilidades de una persona de padecer Alzheimer entre 3-8 veces; siendo dependiente de dosis y edad (Karch & Goate, 2015). No obstante, los estudios indican que el componente hereditario del Alzheimer llega al 60-80% por lo que varios factores de riesgo quedan por ser descubiertos (Ridge et al. 2016).

Bajo la hipótesis de que una enfermedad común debe estar condicionada al efecto de variantes comunes (aquellas con una frecuencia alélica del alelo menor por encima del 5%), estudios de asociación del genoma completo (GWAs) han identificado hasta 20 loci que incrementan el riesgo de una persona de padecer EA (Lambert et al. 2013). Estos estudios fueron importantes porque sugirieron nuevas rutas metabólicas que pueden estar alteradas en la EA, como por ejemplo, metabolismo de lípidos, respuesta inflamatoria y endocitosis. Sin embargo, a pesar del gran éxito informativo de los GWAs, este tipo de estudios presentan ciertas limitaciones. Uno de los mayores problemas de los GWAS es que no se identifican genes concretos sino regiones cromosómicas que a veces contienen decenas de genes. El segundo mayor problema es que el efecto sobre el riesgo de desarrollar la enfermad de estas variantes comunes es bastante bajo. Normalmente, estas variantes únicamente aumentan el riesgo un 10-20%. Por lo tanto, estos dos problemas hacen que sea muy difícil caracterizar estos resultados desde un punto de vista funcional, usando modelos celulares y animales.

En los últimos años y gracias también a los nuevos avances en las tecnologías de secuenciación de DNA, gran parte de los estudios genéticos en la EA están enfocados en la identificación de variantes raras (aquellas con una frecuencia del alelo menor por debajo al 5%), pero con un efecto mayor para el riesgo de desarrollar la EA. Las nuevas tecnologías de secuenciación nos permiten examinar todas las variantes genéticas localizadas en las regiones codificantes (Whole-Exome Sequencing) o en todo el genoma (Whole Genome Sequencing). No obstante, dada su baja frecuencia, la detección de estas variantes también presenta sus retos, para los cuales diferentes diseños y métodos estadísticos se han desarrollado. Por un lado, los muestreos tratan de maximizar la eficiencia de asociación usando grandes tamaños poblacionales de fenotipos bien caracterizados, se contrastan fenotipos extremos o se analizan familias con varios afectados por la condición. Por otro lado, se han desarrollado métodos estadísticos que, en vez de mirar el efecto de cada variante por separado, analizan el efecto combinado de todas las variantes de riesgo dentro de un gen. Mediante este tipo de análisis nuestro laboratorio y otros han descubierto nuevos genes asociados a la enfermedad (TREM2, Guerreiro et al. 2013; UNC5C, Wetzel-Smith et al. 2014; AKAP9, Logue et al. 2014; PLD3, Cruchaga et al. 2014), con grandes efectos (OR ~2). Este tipo de descubrimientos ofrece la ventaja de que se puede proceder directamente al análisis funcional de estas variantes y evaluar su efecto en el metabolismo de Aβ, u otras de las vías metabólicas asociadas con la enfermedad. Sin embargo, dada la baja frecuencia de este tipo de variantes, es necesario usar nuevos diseños experimentales que aumenten las posibilidades de encontrar estas variantes. Así mismo, su efecto debe ser replicado en otras poblaciones para confirmar su implicancia real en el conjunto de la enfermedad.

Imagen: Jonathan Bailey, NHGRI (National Human Genome Research Institute).

En los últimos años estudios de asociación del genoma completo (GWAs) y de análisis de secuencias han permitido la identificación de algunos de los genes que participan en el desarrollo del Alzhéimer. Imagen: Jonathan Bailey, NHGRI (National Human Genome Research Institute).

 

En 2013, dos grupos independientes identificaron una variante genética (p.R47H) en el TREM2 que aumenta el riesgo de desarrollar Alzhéimer entre dos y tres veces (Guerreiro et al. 2013; Jonsson et al. 2013). Estudios posteriores identificaron otras variantes genéticas de riesgo en TREM2 (Jin et al. 2015). TREM2 se ha estudiado ampliamente por su implicación en la respuesta inflamatoria e inmune, pero hasta 2013 nunca se había estudiado cuál era la función de TREM2 en el cerebro. La identificación de este gen ha puesto la atención de los grupos de investigación en entender la función de TREM2 en el cerebro en particular, pero también el papel de la inflamación y la respuesta inmune en la EA en general. Este es un buen ejemplo de cómo los estudios genéticos ayudan a entender los procesos patológicos detrás de la enfermedad de Alzheimer.

El análisis de exomas permitió al equipo de Carlos Cruchaga y Alison Goate, identificar variantes del gen PDL3 asociadas a la enfermedad de Alzheimer. Imagen: Carlos Cruchaga y Alison Goate en su laboratorio. Fotografía de Robert J. Boston. Fuente: https://source.wustl.edu/2013/12/rare-gene-variants-double-risk-for-alzheimers-disease/.

El análisis de exomas permitió al equipo de Carlos Cruchaga y Alison Goate, identificar variantes del gen PDL3 asociadas a la enfermedad de Alzheimer. Imagen: Carlos Cruchaga y Alison Goate en su laboratorio. Fotografía de Robert J. Boston. Fuente: https://source.wustl.edu/2013/12/rare-gene-variants-double-risk-for-alzheimers-disease/.

El descubrimiento de PLD3 fue gracias a un diseño mixto que incluía familias afectadas por la EA y una extensa cohorte de casos y controles. Cruchaga et al. (2014) obtuvieron WES de 14 familias americanas y encontraron que la variante p.V232M segregaba perfectamente con la enfermedad en 2 de las familias. Después de genotipar la variante en 5.000 casos y 6.400 controles, se corroboró que la variante estaba asociada con la enfermedad y que duplicaba (OR=2.12) el riesgo de desarrollar la enfermedad a los portadores. Cruchaga et al. (2014) además re-secuenciaron el gen en otros 2.000 casos y controles, y observaron que otras variantes, aparte de p.V232M, participaban en la patogenicidad de PLD3, tanto en americanos de origen europeo, como americanos de origen africano. Estudios funcionales in vitro en nuestro laboratorio encontraron que la co-expresión de PLD3 con APP reduce los niveles de Aβ extracelular y que PLD3 se expresa en grandes cantidades en neuronas del hipocampo, córtex enthortinal y córtex frontal.

Wetzel-Smith et al. (2014) identificaron una variante en el gen UNC5C (rs137875858, p.T835M) combinando datos de WES, WGS y análisis de desequilibrio en una extensa familia europea con historia de Alzhéimer. La variante fue validada en 8.000 afectados por EA y 98.000 controles de 4 cohortes diferentes, revelando que la variante incrementa 2.15 veces el riesgo de padecer EA. La proteína codificada por UNC5C está relacionada con la señal apoptótica de las células. Desde la identificación de PLD3 y UNC5C como nuevos genes para la EA, varios proyectos están enfocados en usar este diseño experimental (https://www.niagads.org/adsp/content/home; http://curealz.org/projects/alzheimer’s-genome-projectTM )

Adicionalmente, las últimas tecnologías de secuenciación están ayudando a estudiar en profundidad todas esas regiones genéticas identificadas en los GWAS, con el objetivo último de identificar las variantes y genes funcionales implicadas en la EA. Estos estudios ya han conseguido identificar variantes funcionales como en el caso de los genes ABCA7 (del-Aguila & Fernández et al., 2015) y SORL1 (Fernández et al. 2016). Una vez que identificadas las variantes funcionales, la comunidad científica puede elaborar modelos celulares y animales para estudiar el impacto de estas variantes en vías metabólicas que se saben que están implicadas en la EA, así como identificar nuevas vías metabólicas.

Que la enfermedad de Alzheimer es genéticamente compleja es un hecho constatado por su larga historia y los muchos estudios realizados en la materia. Los estudios de GWAs fueron ciertamente informativos; pero la cantidad de información y tecnología de la que disponemos hoy en día nos coloca en una situación de ventaja sin precedentes para el descubrimiento de nuevas variantes y genes involucrados en la patología del Alzhéimer. Es probable que estos nuevos estudios revelen la existencia de nuevas variantes raras, altamente penetrantes, que nos permitan finalmente esclarecer la red metabólica del Alzhéimer y con las cuales podamos diseñar dianas terapéuticas.

Bibliografía:

Cruchaga C, et al. Rare coding variants in the phospholipase D3 gene confer risk for Alzheimer’s disease. Nature. 2014 Jan 23;505(7484):550-4. doi: 10.1038/nature12825.

Del-Aguila JL, et al. Role of ABCA7 loss-of-function variant in Alzheimer’s disease: a replication study in European-Americans. Alzheimers Res Ther. 2015 Dec 10;7(1):73. doi: 10.1186/s13195-015-0154-x.

Fernández MV, et al. SORL1 variants across Alzheimer’s disease European American cohorts. Eur J Hum Genet. 2016 Sep 21. doi: 10.1038/ejhg.2016.122.

Guerreiro R, et al. TREM2 variants in Alzheimer’s disease. N Engl J Med. 2013 Jan 10;368(2):117-27. doi:10.1056/NEJMoa1211851.

Jin SC, et al. TREM2 is associated with increased risk for Alzheimer’s disease in African Americans. Mol Neurodegener. 2015 Apr 10;10:19. doi: 10.1186/s13024-015-0016-9.

Jonsson T, et al. Variant of TREM2 associated with the risk of Alzheimer’s disease. N Engl J Med. 2013 Jan 10;368(2):107-16. doi: 10.1056/NEJMoa1211103.

Karch CM, Goate AM. Alzheimer’s disease risk genes and mechanisms of disease pathogenesis. Biol Psychiatry. 2015 Jan 1;77(1):43-51. doi: 10.1016/j.biopsych.2014.05.006.

Lambert JC, et al. Meta-analysis of 74,046 individuals identifies 11 new susceptibility loci for Alzheimer’s disease. Nat Genet. 2013 Dec;45(12):1452-8. doi: 10.1038/ng.2802.

Mattson MP. Pathways towards and away from Alzheimer’s disease. Nature. 2004. Doi: 10.1038/nature02621

McKhann GM, et al. The diagnosis of dementia due to Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement. 2011 May;7(3):263-9. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.005

Ridge PG, et al. Assessment of the genetic variance of late-onset Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 2016 May;41:200.e13-20. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2016.02.024.

Wetzel-Smith MK, et al. A rare mutation in UNC5C predisposes to late-onset Alzheimer’s disease and increases neuronal cell death. Nat Med. 2014 Dec;20(12):1452-7. doi: 10.1038/nm.3736.

 

 

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