Un macroestudio genético identificó 49 nuevas variantes genéticas que predisponen a sufrir COVID-19 grave.
Un macroestudio genético identificó 49 nuevas variantes genéticas que predisponen a sufrir covid grave.
Este es un avance que revela algunas dianas terapéuticas que ayudarán a desarrollar nuevos tratamientos.
El estudio internacional, liderado por Kenneth Baillie, de la Universidad de Edimburgo (Reino Unido), se publicó este miércoles en la revista Nature.
El covid severo es la forma más grave de la enfermedad causada por el virus del SARS-CoV-2.
Provoca daños pulmonares mediados por el sistema inmunitario del paciente, pero mientras que unas personas mueren, otras no desarrollan síntomas.
La diferencia entre unos y otros está en unos factores genéticos que los científicos están empezando a entender.
Estudio genético
Hace un año, el consorcio GenOMICC (una colaboración mundial para el estudio genético de enfermedades) publicó -también en Nature- una investigación sobre los factores genéticos que podrían influir en la gravedad de la enfermedad.
Aquel estudio se hizo secuenciando el genoma de unos 10 mil pacientes con COVID-19 en estado crítico.
Esto permitió identificar 16 nuevas variaciones genéticas vinculadas al covid severo.
Algunas están relacionadas con la coagulación de la sangre, la respuesta inmunitaria y la intensidad de la inflamación.
Ahora, tras analizar los datos genómicos de 24 mil 202 nuevos pacientes gravemente enfermos con COVID-19, el equipo de Baillie identificó 49 nuevas variantes genéticas subyacentes a la forma más grave de la enfermedad.
El número de pacientes secuenciados a genoma completo en este trabajo es un número muy alto que permite sacar conclusiones mucho más firmes que trabajos anteriores con cohortes más pequeñas, apunta el colaborador del macroestudio Pablo Lapunzina, del Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) del ISCIII y del Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital La Paz (IdiPAZ) de Madrid.
Las 49 regiones genómicas asociadas al covid severo sirvieron a los investigadores para estudiar posibles opciones terapéuticas y tras combinar estos resultados con datos de expresión génica y proteica, identificaron 114 posibles dianas farmacológicas.