Encuentran factores de riesgo genéticos en la diabetes gestacional
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 26 Feb 2020 |

Imagen: Los microarrays de Illumina son un sistema robusto que permite a los investigadores encontrar variantes en polimorfismos de nucleótidos simples (SNP). Los microarrays se escanean posteriormente en el sistema iScan (Fotografía cortesía de LABSERGEN LANGEBIO).
La diabetes mellitus gestacional (DMG) es una complicación común del embarazo que afecta del 6% al 15% de los embarazos a nivel mundial. Aunque la condición se resuelve después del parto en la mayoría de los casos, las mujeres con antecedentes de DMG tienen un riesgo más de siete veces mayor de desarrollar diabetes tipo 2 (DT2) en comparación con las mujeres con un embarazo normoglucémico.
Se han asociado los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) y las puntuaciones de riesgo genético (GRS) que capturan el riesgo acumulativo conferido por estos SNP, con el riesgo de DT2 en la población general. Sin embargo, como las mujeres con antecedentes de DMG ya tienen un riesgo genético basal elevado para DT2 en comparación con la población general, el papel que juegan los factores genéticos en el desarrollo de DT2 entre las mujeres con antecedentes de DMG puede diferir del de la población general.
Un equipo de científicos del Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver (Rockville, MD, EUA) buscó evaluar si los puntajes de riesgo genético podían diferenciar entre las mujeres con antecedentes de diabetes gestacional, quienes desarrollan DT2, de aquellas que no. Aplicaron este puntaje a dos cohortes de población, una de los EUA y otra de Dinamarca, para descubrir que las mujeres con puntajes de alto riesgo genético tenían más probabilidades de desarrollar DT2. Sus hallazgos también indicaron que comer sano podría mitigar parte de ese riesgo.
La genotipificación se realizó utilizando el método de reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (PCR) TaqMan (Applied Biosystems, Foster City, CA, EUA) en 1.855 participantes del estudio de los EUA y 603 de Dinamarca. En total, se seleccionaron 112 SNP candidatos en base a estudios previos de asociación de genoma completo (GWAS) para la DT2. La genotipificación se realizó adicionalmente utilizando plataformas de marcadores SNP de alta densidad, incluyendo HumanHap, Infinium, OncoArray o Infinium HumanCoreExome (Illumina, San Diego, CA, EUA).
Con base en estudios recientes de asociación de todo el genoma en poblaciones europeas, los científicos identificaron 59 SNP asociados con el riesgo de DT2 que agruparon en una puntuación de riesgo genético para la afección. Luego, genotipificaron a 2.434 mujeres blancas con antecedentes de diabetes gestacional del Estudio de Salud de Enfermeras de EUA II y de la Cohorte Nacional de Nacimientos de Dinamarca y determinaron sus puntajes de riesgo genético. De las mujeres en el estudio, 601 desarrollaron DT2 durante el período de seguimiento medio de 21 años para la cohorte estadounidense y de 13 años para la cohorte danesa.
Una puntuación de alto riesgo genético se asoció con un mayor riesgo de desarrollar DT2 tanto en las cohortes danesas como en las estadounidenses. Cuando se separó por cuartiles, el grupo con la puntuación más alta tenía un 19% más de probabilidades de desarrollar DT2 que el grupo con la puntuación más baja. Cada cinco alelos de riesgo se asociaron con un aumento del 7% en el riesgo de DT2 en la cohorte de EUA y con un aumento del 9% en el riesgo en la cohorte danesa.
Los autores concluyeron que, en un estudio basado en dos poblaciones independientes con un largo período de seguimiento, observaron una asociación significativa de los factores de riesgo genético con el desarrollo de la diabetes tipo 2. La magnitud de la asociación, sin embargo, fue modesta. El estudio fue publicado el 13 de febrero de 2020 en la revista BMJ Open Diabetes Research & Care.
Enlace relacionado:
Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver
Applied Biosystems
Illumina
Se han asociado los polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) y las puntuaciones de riesgo genético (GRS) que capturan el riesgo acumulativo conferido por estos SNP, con el riesgo de DT2 en la población general. Sin embargo, como las mujeres con antecedentes de DMG ya tienen un riesgo genético basal elevado para DT2 en comparación con la población general, el papel que juegan los factores genéticos en el desarrollo de DT2 entre las mujeres con antecedentes de DMG puede diferir del de la población general.
Un equipo de científicos del Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver (Rockville, MD, EUA) buscó evaluar si los puntajes de riesgo genético podían diferenciar entre las mujeres con antecedentes de diabetes gestacional, quienes desarrollan DT2, de aquellas que no. Aplicaron este puntaje a dos cohortes de población, una de los EUA y otra de Dinamarca, para descubrir que las mujeres con puntajes de alto riesgo genético tenían más probabilidades de desarrollar DT2. Sus hallazgos también indicaron que comer sano podría mitigar parte de ese riesgo.
La genotipificación se realizó utilizando el método de reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (PCR) TaqMan (Applied Biosystems, Foster City, CA, EUA) en 1.855 participantes del estudio de los EUA y 603 de Dinamarca. En total, se seleccionaron 112 SNP candidatos en base a estudios previos de asociación de genoma completo (GWAS) para la DT2. La genotipificación se realizó adicionalmente utilizando plataformas de marcadores SNP de alta densidad, incluyendo HumanHap, Infinium, OncoArray o Infinium HumanCoreExome (Illumina, San Diego, CA, EUA).
Con base en estudios recientes de asociación de todo el genoma en poblaciones europeas, los científicos identificaron 59 SNP asociados con el riesgo de DT2 que agruparon en una puntuación de riesgo genético para la afección. Luego, genotipificaron a 2.434 mujeres blancas con antecedentes de diabetes gestacional del Estudio de Salud de Enfermeras de EUA II y de la Cohorte Nacional de Nacimientos de Dinamarca y determinaron sus puntajes de riesgo genético. De las mujeres en el estudio, 601 desarrollaron DT2 durante el período de seguimiento medio de 21 años para la cohorte estadounidense y de 13 años para la cohorte danesa.
Una puntuación de alto riesgo genético se asoció con un mayor riesgo de desarrollar DT2 tanto en las cohortes danesas como en las estadounidenses. Cuando se separó por cuartiles, el grupo con la puntuación más alta tenía un 19% más de probabilidades de desarrollar DT2 que el grupo con la puntuación más baja. Cada cinco alelos de riesgo se asociaron con un aumento del 7% en el riesgo de DT2 en la cohorte de EUA y con un aumento del 9% en el riesgo en la cohorte danesa.
Los autores concluyeron que, en un estudio basado en dos poblaciones independientes con un largo período de seguimiento, observaron una asociación significativa de los factores de riesgo genético con el desarrollo de la diabetes tipo 2. La magnitud de la asociación, sin embargo, fue modesta. El estudio fue publicado el 13 de febrero de 2020 en la revista BMJ Open Diabetes Research & Care.
Enlace relacionado:
Instituto Nacional de Salud Infantil y Desarrollo Humano Eunice Kennedy Shriver
Applied Biosystems
Illumina
Últimas Diagnóstico Molecular noticias
- Primera prueba que utiliza microARN para predecir toxicidad de terapia contra el cáncer
- Ensayo basado en células proporciona detección sensible y específica de autoanticuerpos en desmielinización
- Novedosa tecnología en POC ofrece resultados precisos del VIH en minutos
- Análisis de sangre descarta riesgo futuro de demencia
- Prueba de dímero D puede identificar pacientes con mayor riesgo de embolia pulmonar
- Nuevos biomarcadores mejoran la detección temprana y seguimiento de la lesión renal
- Inmunoensayos de quimioluminiscencia respaldan diagnóstico de Alzheimer
- Análisis de sangre identifica múltiples biomarcadores para diagnóstico rápido de lesiones de médula espinal
- Análisis de sangre muy preciso diagnostica Alzheimer y mide progresión de demencia
- Prueba sencilla basada en PCR de ADN permite tratamiento personalizado de vaginosis bacteriana
- Prueba de diagnóstico detiene transmisión de hepatitis B de madre a hijo
- Simple prueba de orina podría ayudar a evitar exploraciones invasivas para cáncer de riñón
- Nueva prueba para cáncer de intestino mejorará detección temprana
- Prueba refinada mejora diagnóstico de enfermedad de Parkinson
- Nuevo método diagnostica rápidamente riesgo de ECV mediante análisis molecular de sangre
- Análisis de sangre muestra resultados prometedores para detección temprana de demencia
Canales
Química Clínica
ver canal
Nanotubos de carbono ayudan a construir sensores precisos para monitoreo continuo de la salud
Los sensores actuales pueden medir diversos indicadores de salud, como los niveles de glucosa en sangre. Sin embargo, es necesario desarrollar materiales para sensores más precisos y sensibles que... Más
Dispositivo basado en papel mejora la precisión de prueba del VIH
En las regiones donde el acceso a las clínicas para realizar análisis de sangre rutinarios presenta obstáculos financieros y logísticos, los pacientes con VIH pueden recolectar... MásHematología
ver canal
Nuevo sistema de puntuación predice riesgo de cáncer a partir de un trastorno sanguíneo común
La citopenia clonal de significado incierto (CCSI) es un trastorno sanguíneo común en adultos mayores, caracterizado por mutaciones en las células sanguíneas y un recuento ... Más
Prueba prenatal no invasiva para determinar estado RhD del feto es 100 % precisa
En los Estados Unidos, aproximadamente el 15 % de las embarazadas son RhD negativas. Sin embargo, en aproximadamente el 40 % de estos casos, el feto también es RhD negativo, lo que hace innecesaria la... MásInmunología
ver canal
Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino
El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más
Análisis de sangre con aprendizaje automático predice respuesta a inmunoterapia en pacientes con linfoma
La terapia de células T con receptores de antígenos quiméricos (CAR) se ha convertido en uno de los avances recientes más prometedores en el tratamiento de los cánceres... MásMicrobiología
ver canal
Método basado en IA mejora diagnóstico de infecciones resistentes a fármacos
Las infecciones resistentes a los medicamentos, en particular las causadas por bacterias mortales como la tuberculosis y el estafilococo, se están convirtiendo rápidamente en una emergencia... Más
Innovadora tecnología disgnóstica identifica infecciones bacterianas con precisión de casi 100 % en tres horas
La identificación rápida y precisa de microbios patógenos en muestras de pacientes es esencial para el tratamiento eficaz de enfermedades infecciosas agudas, como la sepsis.... MásPatología
ver canal
Modelo de IA predice eficazmente resultados de pacientes con cáncer de pulmón
El adenocarcinoma de pulmón, la forma más común de cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP), suele adoptar uno de seis patrones de crecimiento distintos,... Más
Modelo de IA predice respuesta al tratamiento del cáncer de vejiga
Cada año en Estados Unidos, se diagnostican alrededor de 81.000 nuevos casos de cáncer de vejiga, lo que provoca aproximadamente 17.000 muertes al año. El cáncer de vejiga ... MásTecnología
ver canal
Dispositivo microfluídico Dolor en un Chip determina tipos de dolor crónico desde muestras de sangre
El dolor crónico es una afección generalizada que sigue siendo difícil de controlar, y los métodos clínicos existentes para su tratamiento se basan en gran medida en... Más
Innovador sensor fluorométrico sin etiquetas permite detección más sensible del ARN viral
Los virus representan un importante riesgo para la salud mundial, como lo demuestran las recientes pandemias, lo que hace que la detección e identificación tempranas sean esenciales para... MásIndustria
ver canal
Cepheid y Oxford Nanopore se unen para desarrollar soluciones con secuenciación automatizada
Cepheid (Sunnyvale, CA, EUA), una empresa líder en diagnóstico molecular, y Oxford Nanopore Technologies (Oxford, Reino Unido), la empresa detrás de una nueva generación de... Más