Estudio revela factores de riesgo genético que causarían ruptura de un aneurisma intracraneal

Un estudio de la carga genética y la caracterización funcional indicó que la variación en el locus, FGCD6, desencadena el riesgo de rIA con una expresión disminuida en el tejido arterial.

Por: Pedro Felipe Cuellar


El estudio utilizó la genómica funcional para encontrar los factores genéticos del riesgo de rIA. Los resultados del estudio arrojaron que los loci genéticos previamente desconocidos pueden ayudar en la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. 

Además, esta investigación usó enfoques imparciales de todo el genoma para  los determinantes genéticos de la fisiopatología de la IA y el riesgo de ruptura.

¿Cómo se diseñó el estudio?

El Portal de conocimientos sobre enfermedades cerebrovasculares se usó para tener un selecto grupo de 84. 353 personas para 24 Estudios de Asociación del Genoma Completo (GWAS) publicados. De estos, 7843 tenían rIA y 76.510 eran pacientes normales de control. Los participantes eran de ascendencia europea y Asia oriental.

El estudio empleó genómica funcional, análisis de carga genética y analizó datos de polimorfismos de un solo nucleótido (SNP) para determinar los factores de riesgo genéticos.

Resultados del estudio:

  • El mapeo de expresión de loci de rasgos cuantitativos reveló que rs12310399 causa una expresión disminuida de FGD6 en el tejido arterial.

  • La secuenciación de ARN de una sola célula de células cerebrovasculares humanas normales identificó una alta expresión de FGD6 en 1 de 3 linajes arteriales. Se ha demostrado que FGD6 desempeña un papel en la regulación de la angiogénesis y el reordenamiento del citoesqueleto de actina.

  • Identificó cinco loci genéticos independientes de importancia para rIA. Estos incluyeron CDKN2B, EDNRA, RBBP8, RP1 y FDG6. 

  • La carga mutacional con respecto a genes se determinó mediante análisis SNP. Reveló que FGD6 estaba asociado con 21 SNP y alcanzó una importancia en todo el transcriptoma.

  • No fue posible incluir variantes raras en los GWAS basados en matrices.



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