Las enfermedades raras afectan a unos 350 millones de personas en todo el mundo. Solo en Europa hay 30 millones de pacientes afectados por alguna de las más de 7.000 dolencias de este tipo, que se llaman así porque las tienen menos de cinco de cada 10.000 personas. Esta baja incidencia hace que sean poco conocidas y que solo la mitad de quienes padecen alguna consiga un diagnóstico acertado, incluso en los casos en los que se recurre a técnicas avanzadas como la secuenciación de los genes. Gracias a un superordenador (una computadora capaz de trabajar mucho más rápido que un ordenador corriente), un consorcio internacional de investigadores ha conseguido realizar 255 nuevos diagnósticos en una base de datos de casi 8.400 personas de toda Europa en un tiempo récord. El objetivo de este grupo es conseguir en 2027 que todos los pacientes tengan un diagnóstico preciso en menos de un año desde su primera visita.
Este grupo, llamado Solve-RD (resolución de enfermedades raras), es la primera colaboración internacional que comparte datos de pacientes con enfermedades raras para mejorar su diagnóstico. Está formado por 21 instituciones europeas (junto a un socio estadounidense) y cuenta con más de 300 investigadores de 15 países. La suma de todos los pacientes con los que trabajan estos expertos supera las 270.000 personas anuales. Toda la investigación, junto una explicación detallada del método y varios ejemplos reales, se ha publicado en una serie de seis artículos en la revista European Journal of Human Genetics.
Actualmente, con las técnicas tradicionales, un paciente con una enfermedad rara puede tardar unos cinco años en recibir un diagnóstico correcto. “Se empieza con pruebas bioquímicas y, con suerte, se hacen pruebas en determinados genes que se cree que pueden causar la enfermedad”, dice Leslie Matalonga, especialista de genómica clínica en el Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG), ubicado en Cataluña y que se encarga de procesar todos los datos del proyecto. Cuando ninguna prueba da un diagnóstico claro, la última alternativa pasa por secuenciar el genoma completo del paciente o, en su defecto, el exoma, la parte del genoma que concentra las partes de los genes que codifican las proteínas. Sin embargo, no todos los hospitales tienen capacidad para hacerlo y no todos los análisis permiten identificar la enfermedad.
En estos casos, los pacientes quedan en un limbo: se les han realizado todas las pruebas posibles, pero ningún médico es capaz de identificar qué dolencia padecen. Se convierten en pacientes con una enfermedad rara no diagnosticada, que son con los que trabaja el grupo Solve-RD. “Los casos que nosotros recibimos son casos que llevan años pasando por mil especialistas, hospitales, centros, países… “, explica Matalonga. Rebecca Schüle, investigadora en el Instituto Hertie de Investigación Clínica del Cerebro en Tubinga (Alemania), centro coordinador de todo el proyecto, coincide con la experta española: “Llegar a nuestro hospital es el final de un largo viaje para la mayoría de ellos”.
El exoma secuenciado de estos pacientes se sube a una base de datos compartida que es la clave para realizar nuevos diagnósticos. Pero antes, estos datos deben ser recogidos, transferidos, encriptados y almacenados de manera estandarizada, un proceso complejo que sería imposible sin un superordenador. Sergi Beltran, colíder del grupo de análisis de datos y jefe de la Unidad de Bioinformática del CNAG, lo explica así: “Un genoma humano son 300 gigabytes de datos crudos. Muchos ordenadores portátiles no tienen un disco duro que pueda acoger un genoma”. Procesar estos datos en un ordenador normal, con una única CPU, podría tardar miles de horas. Al superordenador del CNAG le bastan un par de ellas
Una vez estandarizado y compartido con todo el equipo, Beltran y Matalonga plantean diferentes preguntas basadas en el cuadro médico y comparan el ADN del paciente y el familiar en busca de mutaciones presentes en uno de los dos y que puedan ocasionar la enfermedad. “Tenemos identificado qué tipo de genes queremos mirar en función de la historia del paciente”, dice Matalonga. Tras la respuesta del superordenador, que llega en menos de un minuto, se monta una hipótesis sobre cuál puede ser el causante de la dolencia y se informa al centro colaborador al que acudió el paciente. Allí, un médico valida o rechaza esa hipótesis. A veces es necesario realizar pruebas complementarias, lo que alarga el proceso, pero normalmente se consigue un diagnóstico en dos o tres meses desde que se reciben los datos. “Puede que haya cinco personas en todo el mundo con ese mismo problema. Eso requiere una aproximación mucho más individualizada a cada paciente”, explica Schüle.
A la fecha del cierre de los datos para la publicación del estudio, la base de datos contaba con la información de 8.393 personas (aproximadamente la mitad pacientes y la otra mitad familiares de los mismos) y había servido para realizar 255 diagnósticos. Pero eso fue hace un año y medio, según cuenta Beltran. “Ahora estamos cerca de los 500 [nuevos diagnósticos]”, asegura. Y el número de personas incluidas en la base de datos ronda ya las 12.000.
“Puede que haya cinco personas en todo el mundo con ese mismo problema. Eso requiere una aproximación mucho más individualizada a cada paciente».
La Unión Europea ha aportado fondos para que la investigación siga hasta 2022, aunque la idea del proyecto es perdurar más allá de esa fecha. El objetivo es, para 2027, conseguir reducir el tiempo de diagnóstico de una enfermedad rara a solo un año desde que el paciente acude al médico por primera vez. “Este diagnóstico es muy importante para poder seguir investigando. Tiene un impacto muy grande a nivel familiar y psicológico, aunque no sea una cura”, cuenta Matalonga. Beltran considera que este sistema es solo el primer paso: “Hay que hacer cambios muy importantes en la formación, cambios en el diagnóstico, en la parte molecular, en los análisis… Creemos que lo que hemos hecho ayudará a llegar a este objetivo, pero obviamente hay muchas más piezas en el puzle”. Schüle, por su parte, apuesta por darle continuidad al plan y que pase a formar parte de su trabajo habitual: “Si al final del proyecto podemos demostrar que funciona, creo que tenemos que integrarlo en nuestras rutinas diarias. Espero que seamos capaces de crear una infraestructura estable con un flujo diario de intercambio de información. La mayoría de los clínicos que trabajamos con enfermedades raras estamos muy entusiasmados”.
elpais.com
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