ARTHROTEST Test genético para la artrosis de rodilla   



Laboratorio: BIOIBERICA, S.A.


Alertas por composición:
 

 

Arthrotest

Información Técnica

 

01.Objetivo

La artrosis es una patología con un importante componente genético que influye tanto en su desarrollo como en su progresión1-3. Desde hace años está aceptado que es una enfermedad poligénica o enfermedad genética compleja, es decir, en la que participan múltiples genes4,5. La influencia genética en la susceptibilidad a padecer artrosis se estima en un 35-65%6,7. En concreto, estudios epidemiológicos estiman que la artrosis de rodilla se hereda en un 40%, y en el caso de la mano y la cadera, en torno a un 65%8,9. Además, también se ha descrito que la progresión de osteofitos y estrechamiento del espacio intrarticular es heredable en un 60-70% de los casos9.

El pronóstico de la artrosis es muy variable en función de cada paciente. Partiendo de un mismo grado radiológico y/o funcional en el diagnóstico hay pacientes que progresan en pocos años a un estado avanzado de la enfermedad (que puede acabar en necesidad de prótesis), mientras que otros se mantienen en el estado inicial durante muchos años. En la actualidad, se conocen algunas variables clínicas que influyen en el pronóstico o evolución de la enfermedad pero son imprecisas. Por ello, para mejorar la evaluación del pronóstico, actualmente se están intentando encontrar nuevos marcadores moleculares, entre ellos, los basados en métodos genómicos y proteómicos.

Los marcadores pronósticos clásicos (grado radiológico, índice de masa corporal, etc.) no predicen adecuadamente la velocidad de progresión de la artrosis. Un alto número de estudios de asociación genética5,10-18 evidencian la existencia de numerosos genes en los que uno o varios polimorfismos de un solo nucleótido (Single Nucleotide Polymorphisms SNPs) establecen un mayor o menor riesgo de padecer artrosis e incluso un mejor o peor pronóstico de la misma. Los SNP suponen hasta el 90% de todas las variaciones genómicas humanas y son utilizados habitualmente como marcadores genéticos para conocer la propensión a determinadas enfermedades.

Arthrotest® es una herramienta basada en el genotipado de SNPs que permite conocer la predisposición genética a sufrir una evolución rápida de la artrosis de rodilla o artrosis de rodilla de mal pronóstico.

 

02.Métodos

Para el desarrollo de Arthrotest® se llevó a cabo un estudio multicéntrico, observacional y retrospectivo en el que participaron 31 centros sanitarios españoles y profesionales de varias especialidades (reumatólogos, traumatólogos, rehabilitadores y médicos de atención primaria).

El objetivo del estudio era identificar marcadores genéticos o SNPs, así como variables clínicas, significativamente asociados a la artrosis de rodilla de evolución rápida. Para la búsqueda de SNPs, se seleccionaron como candidatos más de 700 SNPs previamente descritos en la literatura o bien localizados en genes que debido a su función podrían estar potencialmente relacionados con la evolución de la enfermedad.

El estudio se realizó con 281 sujetos caucásicos diagnosticados de artrosis primaria de rodilla según criterios ACR y con una edad ≥ 40 años. Se recogieron muestras biológicas (sangre o saliva) de todos los pacientes reclutados, así como radiografías en el inicio y fin del seguimiento (8 años)19. Los pacientes se clasificaron en dos grupos de pronóstico según criterios radiológicos: pacientes de progresión rápida o de mal pronóstico (grado Kellgren-Lawrence (KL) 4 y/o prótesis), y pacientes de progresión lenta o de buen pronóstico (KL2 o KL3). Todas las radiografías del estudio fueron evaluadas a ciegas por un observador común y graduadas

según la escala de Kellgren-Lawrence20. El estudio se desarrolló en una población inicial de 219 sujetos (87 sujetos de mal pronóstico y 132 sujetos de buen pronóstico) y se validó en una segunda población independiente de 62 sujetos (37 sujetos de mal pronóstico y 25 sujetos de buen pronóstico) (población de validación).

El ADN extraído de la muestra recogida de cada paciente se genotipó para los más de 700 SNPs utilizando la plataforma GoldenGate de Illumina. Del análisis de las muestras se obtuvo información del genotipo de cada paciente para cada uno de los SNPs estudiados. Se compararon los genotipos de los sujetos con fenotipo de artrosis de rodilla de mal pronóstico respecto a los de los sujetos con fenotipo de artrosis de rodilla de buen pronóstico. El resultado del análisis de este genotipado a gran escala permitió la identificación de aquellos SNPs significativamente asociados a la progresión rápida de la artrosis de rodilla. Una vez identificados los SNPs predictores y las variables clínicas asociadas, se procedió, mediante técnicas de regresión logística, a la creación de modelos predictivos multivariantes (combinando varios SNPs y variables clínicas) para la predisposición genética a artrosis de rodilla de evolución rápida o mal pronóstico.

El estudio se realizó de acuerdo a lo establecido a un protocolo evaluado y aprobado por los Comités Éticos de Investigación Clínica (CEIC) de los centros participantes. Asimismo, el estudio se llevó a cabo en conformidad con la normativa ética internacional, en concreto con la Declaración de Helsinki en su última versión y con las normas de Buena Práctica Clínica en los apartados en los que competa y cumpliendo con la normativa legal aplicable, en particular la Ley 14/2007, de 3 de julio, de Investigación Biomédica.

 

03.Resultados

El resultado del estudio fue el desarrollo de un modelo matemático predictivo para la predisposición genética a la artrosis de rodilla de evolución rápida (desarrollo de artrosis severa de rodilla o necesidad de implantación de prótesis en un periodo inferior o igual a 8 años) que combina la información de varios SNPs y variables clínicas.

La precisión del modelo se evaluó calculando al área bajo la curva ROC (AUC-ROC) que resultó ser 82%, discriminación excelente para un test pronóstico21-23.

Arthrotest® presenta unos valores medios de sensibilidad y especificidad del 73.6% y 73.5%, respectivamente. A continuación se detallan los valores de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN) para los puntos de corte del cociente de probabilidad positiva (LR+)= 2, 5 y 10:

LR+=2: Sensibilidad 93%; Especificidad 55%; VPP 57%; VPN 92%

LR+=5: Sensibilidad 41%; Especificidad 92%; VPP 77%; VPN 70%

LR+=10: Sensibilidad 21%; Especificidad 99%; VPP 90%; VPN 65%

El modelo fue validado en la población de validación no encontrándose diferencias estadísticamente significativas entre las curvas ROC de la cohorte exploratoria y la de validación (Z-test: p>0,05).

Actualmente, los resultados específicos del estudio (SNPs y variables clínicas que forman parte del test) están bajo solicitud de patente.

 

04.Funcionamiento del test

A partir de una simple muestra de saliva o sangre se extrae el ADN del paciente que se utiliza para realizar el test genético Arthrotest®. Mediante una PCR (reacción en cadena de la polimerasa) se seleccionan y amplifican las regiones del genoma que contienen los marcadores de interés. El uso de oligonucleótidos específicos para los dos alelos de cada marcador genético y el empleo de técnicas de detección por fluorescencia, permite identificar el genotipo de los marcadores genéticos asociados a la artrosis de rodilla de evolución rápida. Posteriormente, se integra la información de todos los marcadores genéticos, así como las variables clínicas, y mediante una función o modelo matemático predictivo, se clasifica a cada paciente en un grupo de riesgo.

Tras el análisis genético de la muestra biológica, se le entrega al profesional médico un informe de resultados detallado en el que se indica en qué grupo de predisposición genética a desarrollar artrosis de rodilla de evolución rápida se clasifica el paciente (mínima, baja, media o alta).

Los grupos de riesgo o predisposición genética a desarrollar artrosis de rodilla de evolución rápida se han definido en base al cociente de probabilidad positiva (LR+)24, que es un índice que relaciona los conceptos de sensibilidad y especificidad (LR+ = sensibilidad/ [1 – especificidad]):

LR+ ≥10: predisposición alta a desarrollar artrosis de rodilla de evolución rápida

5≤ LR+ <10: predisposición media a desarrollar artrosis de rodilla de evolución rápida 2≤ LR+ <5: predisposición baja a desarrollar artrosis de rodilla de evolución rápida

1≤ LR+ <2: predisposición mínima a desarrollar artrosis de rodilla de evolución rápida

Los análisis genéticos del test Arthrotest® se realizan en Progenika Biopharma, S.A (Bilbao).

La interpretación global del informe queda a criterio del clínico que siempre realizará una evaluación dentro del contexto integral del paciente.

 

05.Bibliografía

1.     Fernández-Moreno M, Rego I, Carreira-Garcia V, Blanco FJ. Genetics in osteoarthritis. Curr Genomics. 2008; 9: 542-547.

2.     Hochberg M. Development and progression of osteoarthritis. J Rheum 1996; 23: 1497-1499.

3.     Martel-Pelletier J, Pelletier JP. New insights into the major pathophysiological processes responsible for the development of osteoarthritis. Semin Arthritis Rheum. 2005; 34 (6 Suppl 2): 6-8.

4.     Panoutsopoulou K, et al. Insights into the genetic architecture of osteoarthritis from stage 1 of the arcOGEN study. Ann Rheum Dis. 2011; 70: 864-867.

5.     Meulenbelt I.  Osteoarthritis year 2011 in review: genetics. Osteoarthritis Cartilage 2012; 20(3): 218-222.

6.     Cicuttini FM, Spector TD. The genetics of osteoarthritis. J Clin Pathol. 1996a; 49: 617-619.

7.     Cicuttini FM, Spector TD. Genetics of osteoarthritis. Ann Rheum Dis. 1996b; 55: 665-676.

8.     Spector TD, McGregor AJ. Risk factors for osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage 2004; 12 Suppl: S39-44.

9.     Valdes AM, Spector TD. The clinical relevance of genetic susceptibility to osteoarthritis. Best Pract Res Clin Rheumatol. 2010; 24: 3-14.

10.  Valdes AM, Loughlin J, Van Oene M, Chapman K, Surdulescu GL, Doherty M, Spector TD. Sex and ethnic differences in the association of ASPN, CALM1, COL2A1, COMP, and FRZB with genetic susceptibility to osteoarthritis of the knee. Arthritis Rheum. 2007; 56(1): 137-146.

11.  Valdes AM, Van Oene M, Hart DJ, Surdulescu GL, Loughlin J, Doherty M, Spector TD. Reproducible genetic associations between candidate genes and clinical knee osteoarthritis in men and women. Arthritis Rheum. 2006; 54(2): 533-539.

12.  Valdes, A. M. & Spector, T. D. The contribution of genes to osteoarthritis. Rheum Dis Clin North Am. 2008; 34: 581-603.

13.  Valdes AM, Hart DJ, Jones KA, Surdulescu GL, Swarbrick P, Doyle DV, Schafer AJ, Spector TD. Association study of candidate genes for prevalence and progression of knee osteoarthritis. Arthritis Rheum 2004; 50(8): 2497-2507.

14.  Loughlin J, Dowling B, Chapman K, Marcelline L, Mustafa Z, Southam L, Ferreira A, Ciesielski C, Carson DA, Corr M. Functional variants within the secreted frizzled-related protein 3 gene are associated with hip osteoarthritis in females. Proc Natl Acad Sci U.S.A. 2004; 101: 9757-9762.

15.  Loughlin J. The genetic epidemiology of human primary osteoarthritis: current status. Expert Rev Mol Med. 2005; 7: 1-12.

16.  Mukundan Attur et al. Radiographic severity of knee osteoarthritis is conditional on interleukin 1 receptor antagonist gene variations. Ann Rheum Dis. 2010; 69(5): 856–861.

17.  Valdes AM. Genetic contribution to radiographic severity in osteoarthritis of the knee. Ann Rheum Dis. 2012; 71(9): 1537–1540.

18.  ArcOGEN Consortium; arcOGEN Collaborators. Identification of new susceptibility loci for osteoarthritis (arcOGEN): a genome-wide association study. Lancet 2012; 380(9844): 815-823.

19.  Hassett G, Hart DJ, Doyle DV, March L, Spector TD. The relation between progressive osteoarthritis of the knee and long term progression of osteoarthritis of the hand, hip, and lumbar spine. Ann Rheum Dis. 2006; 65(5): 623-628.

20.  Kellgren JH, Lawrence JS. Radiological assessment of osteo-arthrosis. Ann Rheum Dis. 1957; 16: 494-502.

21.  Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression. 2nd ed. John Wiley & Sons, 2000; Inc. Pp. 156164 (page 162).

22.  La Valley MP. Logistic Regression. Circulation 2008; 117: 2395-2399.

23.  Nguyen MT, Devarajan P. Biomarkers for the early detection of acute kidney injury. Pediatr Nephrol. 2008; 23(12): 2151-2157.

24.  Fagan TJ. Nomogram for Baye’s theorem. N Engl J Med. 1975; 293(5): 257.

 

06.Glosario

SNP (“Single Nucleotide Polymorphism”) o polimorfismo de nucleótido único: Variación en la secuencia del ADN que consiste en el cambio de un sólo nucleótido de una secuencia del genoma. Se trata del polimorfismo genético más sencillo que existe y se distribuyen de manera heterogénea por todo el genoma, encontrándose tanto en las regiones codificantes (exones) como no codificantes.

Alelo: Cada una de las formas en que puede presentarse un gen en un determinado locus (posición) en un cromosoma. Los alelos se segregan durante la meiosis y un individuo sólo recibe uno de cada par de alelos de cada progenitor.

Alelo de riesgo: El alelo de riesgo es el alelo asociado al fenotipo de riesgo (artrosis de rodilla de evolución rápida, en este caso).

Genotipo: Conjunto de los alelos de un individuo en uno, varios o todos sus loci (posiciones). Un individuo hereda dos alelos de cada gen, uno del padre y el otro de la madre. Si los dos alelos son idénticos, el individuo es homocigoto para este gen. En cambio, si los alelos son diferentes, el individuo es heterocigoto para este gen.

Fenotipo: Expresión del genotipo fruto de la interacción entre el genotipo y el ambiente en que éste se expresa. Es decir, rasgos o características visibles de un individuo.

PCR o reacción en cadena de la polimeras: Técnica de biología molecular cuyo objetivo es obtener un gran número de copias de un fragmento de ADN particular.

Oligonucleótido: Secuencia corta y lineal del ADN formada, habitualmente, por un número no mayor de 50 nucleótidos. El ADN está formado por una secuencia de nucleótidos, por lo que un oligonucléotido es un fragmento de cadena sencilla del ADN.

Plataforma Golden Gate de Illumina: La tecnología Illumina Golden Gate es una plataforma de alta capacidad de genotipado. El sistema Golden Gate permite el genotipado de SNPs mediante un proceso de extensión y ligación del ADN alelo específico. El sistema puede interrogar simultáneamente hasta 384 polimorfismos de un único nucleótido (SNP) por muestra de ADN.

Sensibilidad: Probabilidad de clasificar correctamente a los sujetos con artrosis de rodilla de evolución rápida. La sensibilidad es, por lo tanto, el cociente entre los Verdaderos Positivos (VP) y los VP más los Falsos Negativos (FN):

 

A la sensibilidad también se le denomina fracción de verdaderos positivos.

Especificidad: Probabilidad de clasificar correctamente a los sujetos con artrosis de rodilla de evolución lenta. La especificidad es, por lo tanto, el cociente entre los Verdaderos Negativos (VN) y los VN más los Falsos Positivos (FP):

 

A la especificidad también se le denomina fracción de verdaderos negativos.

Cociente de probabilidad + o Razón de verosimilitud + o “Likelihood Ratio” (LR)+: Probabilidad de un resultado positivo en los sujetos con artrosis de rodilla de evolución rápida dividido por la probabilidad de un resultado positivo en los sujetos con artrosis de rodilla de evolución lenta. El cociente de probabilidad

+ es, por lo tanto, el cociente entre la fracción de verdaderos positivos (sensibilidad) y la fracción de falsos positivos (1-especificidad):

 

Valor Predictivo Positivo: Probabilidad de sufrir una artrosis de rodilla de evolución rápida. El Valor Predictivo Positivo (VPP) es, por lo tanto, el cociente entre los Verdaderos Positivos (VP) y los VP más los Falsos Positivos (FP):

 

Valor Predictivo Negativo: Probabilidad de sufrir una artrosis de rodilla de evolución lenta. El Valor Predictivo Negativo (VPN) es, por lo tanto, el cociente entre los Verdaderos Negativos (VN) y los VN más los Falsos Negativos (FN):

 

Curva ROC (“Receiver Operating Characteristic”): Representación gráfica de la sensibilidad frente a (1 – especificidad) para un sistema clasificador binario según se varía el umbral de discriminación.

Para la elección de pruebas diagnósticas (o pronósticas), se recurre a las curvas ROC, ya que es una medida global e independiente del punto de corte. Por ello, en el ámbito sanitario, las curvas ROC también se denominan curvas de rendimiento diagnóstico.

Área Bajo la Curva (AUC) o precisión del test: El área bajo la curva ROC (AUC-ROC) posee un valor comprendido entre 0.5 y 1, dónde 1 representa un valor diagnóstico/pronóstico perfecto y 0.5 es un test sin capacidad diagnóstica/pronóstica. Siempre se elige una prueba diagnóstica/pronóstica que presente una mayor área bajo la curva, siendo dicho valor indicativo de la precisión del test.

A modo de guía para interpretar las curvas ROC se han establecido los siguientes intervalos para los valores de AUC-ROC (ref. 20 y 21 de la bibliografía):

AUC = 0.5: Sin discriminación

1.7  ≤ AUC < 0.8: Discriminación aceptable

1.8  ≤ AUC < 0.9: Discriminación excelente AUC ≥ 0.9: Discriminación excepcional

 



Fuente: Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios.
Consultado por Vademecum: 28/10/2014
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