La genética por imágenes se refiere al uso de tecnologías de imágenes anatómicas o fisiológicas como ensayos fenotípicos para evaluar la variación genética . Los científicos que utilizaron por primera vez el término genética por imágenes estaban interesados en cómo los genes influyen en la psicopatología y utilizaron la neuroimagen funcional para investigar los genes que se expresan en el cerebro (genética por neuroimagen). [1]
La genética por imágenes utiliza métodos de investigación en los que se combinan la información genética y los datos de fMRI de los mismos sujetos para definir neuromecanismos vinculados a la variación genética. [2] Con las imágenes y la información genética, se puede determinar cómo las diferencias individuales en los polimorfismos de un solo nucleótido , o SNP, conducen a diferencias en la estructura del cableado cerebral y la función intelectual. [3] La genética por imágenes permite la observación directa del vínculo entre los genes y la actividad cerebral en la que la idea general es que las variantes comunes en los SNP conducen a enfermedades comunes. [4] Un fenotipo de neuroimagen es atractivo porque está más cerca de la biología de la función genética que las enfermedades o los fenotipos cognitivos. [5]
Al combinar los resultados de las imágenes poligénicas y neurológicas dentro de un modelo lineal, se ha demostrado que la información genética proporciona un valor aditivo en la tarea de predecir la enfermedad de Alzheimer (EA). [6] La EA se ha considerado tradicionalmente una enfermedad caracterizada por la pérdida de células neuronales y la atrofia generalizada de la materia gris y el alelo de la apolipoproteína E ( APOE4 ) es un factor de riesgo genético ampliamente confirmado para la EA de aparición tardía. [7]
Otra variante de riesgo genético está asociada con el Alzheimer, que se conoce como la variante de riesgo del gen CLU. La variante de riesgo del gen CLU mostró un perfil distintivo de menor integridad de la materia blanca que puede aumentar la vulnerabilidad a desarrollar EA más adelante en la vida. [7] Cada alelo CLU-C se asoció con menor AF en la materia blanca frontal, temporal, parietal, occipital y subcortical. [7] Las regiones cerebrales con menor AF incluyeron vías corticocorticales que previamente se demostró que tienen menor AF en pacientes con EA y portadores de APOE4. [7] La variabilidad relacionada con CLU-C encontrada aquí podría crear una vulnerabilidad local importante para la aparición de la enfermedad. [7] Estos efectos son notables ya que ya existen temprano en la vida y están asociados con un gen de riesgo que es muy prevalente (~36% de los caucásicos tienen dos copias de la variante genética que confiere riesgo CLU-C). [7] El mapeo cuantitativo de las diferencias cerebrales estructurales en aquellos con riesgo genético de EA es crucial para evaluar el tratamiento y las estrategias de prevención. Si se identifica el riesgo de EA, los cambios apropiados en el estilo de vida pueden limitar la aprensión de EA; El ejercicio y el índice de masa corporal tienen un efecto sobre la estructura cerebral y el nivel de atrofia cerebral [7]
Si se encuentran biomarcadores adecuados y se aplican en el uso clínico, podremos dar el diagnóstico del espectro de la EA en una etapa aún más temprana. [8] En la propuesta, el espectro de la EA se divide en tres etapas (i) la etapa preclínica; (ii) deterioro cognitivo leve; y (iii) EA clínica. [8] En la etapa preclínica, solo se observan cambios en un biomarcador específico sin deterioro cognitivo ni signos clínicos de EA. La etapa de deterioro cognitivo leve puede incluir aquellos que muestran cambios en los biomarcadores, así como un deterioro cognitivo leve, pero sin signos y síntomas clínicos de EA. La EA se diagnostica en pacientes con cambios en los biomarcadores y signos y síntomas clínicos de EA. Este concepto promoverá la comprensión de la transición continua de la etapa preclínica a la EA a través del deterioro cognitivo leve, en la que se pueden utilizar biomarcadores para discriminar y definir claramente cada etapa del espectro de la EA. Los nuevos criterios promoverán la detección temprana de los sujetos que desarrollarán EA en la vida posterior, y también para iniciar la intervención destinada a la prevención de la EA.
La genética de imágenes debe desarrollar métodos que permitan relacionar los efectos de un gran número de variantes genéticas en fenotipos de neuroimagen igualmente multidimensionales. [9] Además, el campo de la epigenética de imágenes está surgiendo con particular relevancia, por ejemplo, para la comprensión de la transmisión intergeneracional de la psicopatología relacionada con el trauma y los trastornos relacionados con el cuidado materno. [10]
La medicación, los antecedentes de hospitalización o conductas asociadas como el tabaquismo pueden afectar las imágenes. [9]
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