Ministerio de Ciencia e Innovación

Un estudio sistémico profundiza en el conocimiento molecular de las enfermedades raras dependientes de la angiogénesis

U741 CIBERER en la Universidad de Málaga
CIBER | martes, 26 de julio de 2022

Juan Antonio García Ranea y Miguel Ángel Medina, investigadores de la U741 CIBERER en la Universidad de Málaga, han liderado un estudio sistémico aplicado al análisis de las enfermedades raras dependientes de la angiogénesis (A-RD) que ha permitido determinar algunos de los mecanismos moleculares implicados en este conjunto de enfermedades.

La angiogénesis desregulada se ha descrito en diversos tipos de cánceres raros como el carcinoma adrenocortical, el glioblastoma y el osteosarcoma, entre otros. A pesar de que las alteraciones de este proceso biológico están asociadas a numerosas enfermedades, se desconoce la totalidad de genes y mecanismos moleculares subyacentes que provocan su desregulación.

Los autores de este estudio, publicado en la revista Briefings in Bioinformatics, han partido de un trabajo previo del mismo grupo de investigación y han llevado a cabo una extensa búsqueda bibliográfica del listado de A-RD en bases de datos de literatura como WOS y PubMed.

Empleando esta lista de A-RD, los autores del nuevo estudio, entre los que figura como autor de correspondencia el investigador posdoctoral del CIBERER Pedro Seoane, han desarrollado un flujo de trabajo para analizar cuáles de las A-RD encontradas tienen un mayor grado de similitud semántica comparando sus perfiles fenotípicos anotados en términos de la Human Phenotype Ontology (HPO).

La comparación de estos perfiles fenotípicos permitió agrupar las A-RD en 18 clústeres de enfermedad y sobre ellos se llevó a cabo un análisis de los genes asociados a cada una de las A-RD con el fin de explorar los posibles mecanismos moleculares implicados.  

Esta estrategia ha servido para determinar algunos de los mecanismos moleculares implicados en las A-RD mediante la exploración de una red compuesta por 158 A-RD distintas, agrupadas en estos 18 clústeres distintos según su similitud fenotípica, y con 130 genes asociados cuya función está potencialmente asociada con los mecanismos que desregulan la angiogénesis.

Del análisis de los genes se confirmó que ANG, F7, SDHA, SDHD, TP53 y VEGFC presentan variantes patogénicas en ClinVar. A pesar de que se necesita validación experimental para confirmar el papel del resto de genes asociados a la desregulación de la angiogénesis, esta metodología sirve para acotar la lista de candidatos a analizar. Asimismo, el flujo de trabajo ha sido desarrollado para que se pueda emplear no solo para el análisis de A-RD sino para cualquier conjunto de enfermedades.

Artículo de referencia:

Raquel Pagano-Márquez, José Córdoba-Caballero, Beatriz Martínez-Poveda, Ana R. Quesada, Elena Rojano, Pedro Seoane, Juan AG. Ranea and Miguel Ángel Medina. Deepening the knowledge of rare diseases dependent on angiogenesis through semantic similarity clustering and network analysis. Briefings in Bioinformatics, 23(4), 1–15, 2022. https://doi.org/10.1093/bib/bbac220