Un nuevo estudio publicado en The Lancet – eBioMedicine – explora el potencial de la integración multiómica para avanzar en el diagnóstico del trastorno depresivo mayor (TDM), una de las principales causas de discapacidad a nivel mundial. A través del análisis combinado de expresión génica, metilación del ADN y microARNs en sangre periférica, los investigadores han demostrado que integrar diferentes capas de información molecular mejora significativamente la capacidad de predecir esta enfermedad, especialmente cuando se tiene en cuenta el sexo de los pacientes.
Gracias al uso de plataformas como el Infinium Methylation EPIC Array de Hologic Diagenode, disponible en Durviz, esta investigación abre nuevas posibilidades para el desarrollo de biomarcadores no invasivos en salud mental, un campo en el que aún queda mucho por avanzar.
El valor de los datos moleculares en el diagnóstico de la depresión
El equipo de investigación del Inserm – NeuroDiderot (Université Paris Cité) responsable del estudio, en colaboración con otras instituciones francesas, ha demostrado que la combinación de distintas capas de datos moleculares (lo que se llama integración multiómica) permite predecir con mayor precisión la presencia de trastorno depresivo mayor, especialmente cuando se analizan por separado las cohortes femeninas y masculinas. Para ello, se utilizó la tecnología Infinium Methylation EPIC Array de Hologic Diagenode, una herramienta de referencia en epigenética que facilita la detección precisa de alteraciones epigenómicas en muestras clínicas. Los hallazgos no solo refuerzan la idea de que la depresión tiene una base molecular compleja, sino que también allanan el camino hacia biomarcadores más fiables y personalizados en salud mental.
Estudio sobre los datos moleculares y la depresión
El estudio ha analizado muestras de sangre de 169 personas. Sobre esta sangre los investigadores combinaron distintos niveles de información molecular, como la expresión génica, la metilación del ADN y los microARNs. Esta combinación de datos ha sido capaz de detectar cambios únicos entre hombres y mujeres con TDM, y ha demostrado mayor poder predictivo que los enfoques tradicionales.
Para llegar a esta conclusión, los investigadores realizaron comparaciones de casos y controles para cada capa ómica. También se definieron redes de co-expresión génica, seguidas de anotaciones paso a paso en las capas ómicas. Finalmente, se implementó una estrategia avanzada de integración multiómica, con corrección de co-variables y una selección de características integradas en un procedimiento de validación cruzada.
El rendimiento de la predicción del TDM se comparó sistemáticamente con seis métodos de reducción de dimensionalidad y para cada combinación de uno, dos o tres tipos de datos moleculares. Además, la estabilidad de las características se evaluó mediante bootstrap.
Resultados esperanzadores
Los resultados obtenidos a partir de este trabajo mostraron que los cambios moleculares y de coexpresión asociados con el TDM eran altamente específicos del sexo. También que el rendimiento de la predicción del TDM era mayor cuando las cohortes femenina y masculina se analizaban por separado, en lugar de combinarlas.
Todo ello también demostró que el rendimiento aumentaba progresivamente con el número de conjuntos de datos moleculares considerados.
Así pues, podemos afirmar que la información obtenida a partir de la integración multiómica ya se había documentado en otros campos médicos, también puede servir para los trabajos que en la actualidad se centran en el estudio y tratamiento de la depresión. Y es que nuestros resultados abren el camino hacia avances similares en psiquiatría molecular y tienen implicaciones prácticas para el desarrollo de biomarcadores de TDM clínicamente útiles.
Servicio de matriz Infinium MethylationEPIC v2.0
El servicio de matriz Infinium MethylationEPIC v2.0 (versión mejorada de EPIC v1.0) empleado en este estudio es la nueva y vanguardista técnica de Illumina® para el análisis de la metilación del ADN en todo el genoma, basada en la conversión de bisulfito.
Este servicio permite detectar, de una manera cuantitativa, el nivel total de metilación de más de 930.000 sitios de metilación en todo el genoma humano con una resolución de un solo nucleótido.
Este servicio matriz también ofrece una cobertura completa de islas CpG, regiones potenciadoras, sitios abiertos de cromatina y otras regiones importantes del metiloma, con un contenido más amplio que el de EPIC v1.0.
La cobertura genómica completa y mejorada de este servicio se concreta en lo siguiente:
- Es una solución rentable con plazos de entrega rápidos.
- Permite obtener más de 930.000 CpG detectados en muestras humanas con una resolución de un solo nucleótido.
- Tiene un alto porcentaje de solapamiento de sondas con la versión anterior y 150.000 CpG recién cubiertos.
- Más del 99 % de correlación en los valores de metilación con EPIC v1.0.
- Es compatible con muestras FFPE con un paso obligatorio adicional de restauración del ADN
- Los servicios integrales incluyen: conversión de bisulfito, hibridación de matrices, escaneo de matrices y control de calidad de datos
- Oferta de análisis bioinformático: análisis comparativo, minería de datos.
Trastorno Depresivo Mayor: Qué es y cómo afecta a las personas
El trastorno depresivo mayor (TDM) es una de las principales causas de discapacidad entre la población mundial, teniendo una prevalencia dos veces mayor en mujeres que en hombres.
En los últimos años, la identificación de biomarcadores moleculares del TDM ha resultado compleja, ya que refleja las interacciones entre múltiples factores ambientales y genéticos. Recientemente, se han propuesto los procesos epigenéticos como mediadores de dichas interacciones, con potencial para el desarrollo de biomarcadores.