Primeros resultados publicados del proyecto GCAT

El Dr. Rafael de Cid se incorporó al instituto en 2012 como Director científico del proyecto GCAT. Ahora el proyecto se ha establecido con éxito y se empiezan a publicar los primeros resultados derivados de la investigación. Hablamos sobre los cinco artículos que se han publicado este año y de los proyectos en cartera.

Han pasado cuatro años para establecer GCAT, ¿podemos decir que esta fase ya se ha completado?

RdC: Sí. La fase de establecimiento ha sido compleja, pero construir cualquier cosa de la nada siempre tiene sus dificultades. Hemos tenido el privilegio de contar con las aportaciones del director, Manuel Perucho, Victor Moreno y otros investigadores con mucha experiencia en este sentido, en las fases iniciales, y seguimos trabajando con ellos en nuevos desarrollos. Nuestro equipo ha trabajado estrechamente con el Banco de Sangre y Tejidos para reclutar los 20.000 voluntarios, sus muestras de sangre, datos físicos y para completar los cuestionarios detallando información de sus familias, historia clínica, dieta, ejercicio, exposición al sol y otros factores ambientales; también en el procesado y almacenaje de las muestras. Esta fase la completamos a principios de año y ahora hemos completado el análisis de 5.000 genomas. Mientras, se están publicando los primeros estudios que han utilizado datos de GCAT o alguna de nuestras técnicas analíticas.

¿Tenéis toda la información que necesitáis de los participantes?

RdC: No, porque la nuestra es una cohorte prospectiva. Esto significa que tenemos las primeras muestras y que seguiremos a los participantes durante un tiempo, inicialmente durante 20 años, para ver los cambios en su salud y en los factores externos. Esta es una base de datos en crecimiento constante que nos permitirá apuntar los factores de riesgo mayoritarios de las enfermedades crónicas más comunes como la diabetes, algunos cánceres, enfermedades cardiovasculares y neurodegenerativas entre otras. Algunos de estos factores los encontramos en los genes, otros en el ambiente, pero la gran cuestión será ver como y cuando afectan al riesgo de desarrollar ciertas patologías.

¿Es posible que esta cohorte se pueda unir a otras en el mundo?

RdC: Desde el principio hemos establecido GCAT y procesado las muestras de acuerdo con los estándares internacionales. Es decir que nuestros datos se pueden agrupar con datos de otros países o utilizarlos para comparar riesgos en ciertas enfermedades en diferentes poblaciones. Por ejemplo, en este sentido, ya se habían hecho estudios por parte de investigadores en nuestro instituto hace unos años que encontraron que la población japonesa y la caucásica tienen diferentes susceptibilidades al cáncer de pulmón. Hay muchos estudios internacionales que necesitan un gran número de muestras y, como parte de diversas redes, participaremos en muchos de estos proyectos.

Ya se han publicado cinco artículos este año alrededor de GCAT.

RdC: Ahora empiezan a verse los resultados de la investigación llevada a cabo estos últimos años con datos de GCAT. En el primer artículo, publicado en enero en el British Medical Journal (BMJ Open) definimos la cohorte y presentamos a la comunidad internacional de investigación. Después empezamos a publicar nuestros propios estudios. Utilizando los datos de GCAT sobre aspecto físico del cuerpo, piel, ojos y color del pelo, etc. de nuestros participantes, hemos publicado otro artículo en el British Medical Journal, sobre los múltiples factores genéticos detrás de estos rasgos. La herencia de estas características es compleja y depende de muchos genes, nuestros resultados muestran como agrupaciones de datos de grandes poblaciones se pueden analizar para identificar y cuantificar el peso de los múltiples factores responsables de estas características físicas. Después lo hemos estudiado más a fondo, mediante meta análisis, es decir, comprobando los resultados encontrados en nuestros datos con datos de un grupo de 336.000 muestras del banco de sangre del Reino Unido, que nos ha permitido confirmar nuestras conclusiones.

Entonces, ¿alguien también podría utilizar datos de GCAT para meta análisis en sus proyectos?

RdC: Exacto, de la misma forma que hemos hecho nosotros no el Biobanco del Reino Unido, otros investigadores lo pueden hacer con GCAT; es uno de los servicios que podemos proporcionar desde la cohorte.

Más allá de las características físicas, el análisis múltiple del genoma se puede utilizar para conocer múltiples factores causantes de las enfermedades...

RdC: Este es el objetivo principal. Nosotros, y otros grupos que colaboran con GCAT, estamos desarrollando herramientas de análisis de datos continuamente, para poder extraer esta información. Con herramientas más sofisticadas, obtendremos mejores resultados, y justo ahora estamos empezando a explorar estos datos.

También habéis publicado un artículo sobre cáncer de pulmón, ¿con datos de la cohorte?

RdC: Nuestro grupo no tiene suficientes pacientes de cáncer, la mayoría de nuestros voluntarios son sanos y los seguiremos a medida que puedan ir desarrollando enfermedades. En este caso, mientras establecíamos la colección de muestras, utilizamos estadísticas y el conocimiento en análisis de imputación de nuestro equipo para analizar los datos de un grupo de investigación en cáncer, en el contexto del instituto. Solo con el análisis de 155 pacientes descubrimos un gen que se puede utilizar para predecir la respuesta de células pequeñas de pacientes con cáncer de pulmón por quimioterapia de primera línea. De nuevo, esto lo comprobamos con datos de otros grupos de pacientes con cáncer, y lo confirmamos. Los resultados se han publicado en Cancer Treatment and Research Communications.

Es decir, la cohorte GCAT y vuestra expertise se puede aplicar al estudio de todo tipo de enfermedades.

RdC: Este es el gran valor de nuestra colección de muestras y todos los datos que tiene asociados, se puede utilizar para el estudio de múltiples enfermedades y aspectos de la salud de las personas. Igualmente, las capacidades técnicas del equipo se pueden aplicar en muchas áreas. Por ejemplo, estamos trabajando con grupos del Instituto de Investigación del Sida (IrsiCaixa), también en el Campus Can Ruti. En un estudio, publicado en Antiviral Research, hemos colaborado en análisis genético para identificar un marcador para el mal pronóstico de las infecciones con el virus de la hepatitis C (HPC) en pacientes con infección de VIH. El mismo marcador es también una posible diana para fármacos para impulsar el sistema inmune y luchas mejor contra la infección. Como este, tenemos otros estudios en marcha con IrsiCaixa, es una línea muy productiva de investigación.

El proyecto GCAT busca encontrar los factores causantes de las enfermedades crónicas comunes en una población en envejecimiento, pero vuestro último artículo en Scientific Reports  estudia la conexión entre las enfermedades crónicas y su efecto en la esperanza de vida. ¿Por qué es importante?

RdC: Es una cuestión clave de salud pública; la mayoría de la población mayor tienen más de una enfermedad crónica y pueden acumular más problemas con el tiempo. Todavía no conocemos como estas enfermedades se afectan entre ellas, pero sí sabemos que en combinación son difíciles de tratar y reducen la calidad de vida. En este sentido, hemos contribuido a un estudio analítico, esta vez con el uso de historias clínicas digitalizadas que mostraban las conexiones entre enfermedades. Hemos encontrado, por ejemplo, que hay una conexión entre el metabolismo de las grasas, el cáncer de pecho, la neuropatía diabética y la anemia nutricional. El estudio se ha llevado a cabo entre el IDIBELL y el IDIAP Jordi Gol. Y esto solo es el principio, hay mucho trabajo en esta área.

El proyecto GCAT lleva velocidad de crucero...

RdC: Se ha establecido y navega a buen ritmo. Por ahora tenemos muchos proyectos nuevos en marcha y muchos otros en cartera. Estamos estudiando la obesidad, el ictus y el cáncer hereditario, entre otras enfermedades, y también estamos trabajando en un método para reconocer miembros de una misma familia en grupos de muestras, para evitar resultados sesgados. Tenemos colaboraciones con el Instituto Catalán de Oncología (ICO), Eurecat, el Instituto de Biotecnología y Biomedicina (IBB) en la Universidad Autónoma de Barcelona, la Universidad Politécnica de Catalunya (UPC), el ISGlobal, el Barcelona Supercomputing Centre y otras instituciones dentro y fuera del Campus Can Ruti. El equipo está preparado y ha acumulado considerable experiencia y expertise en el análisis complejo de grandes bases de datos. Para seguir la metáfora, pronto navegaremos a alta velocidad y a nivel internacional.

Artículos de referencia

GCAT'Genomes for life: a prospective cohort study of the genomes of Catalonia. Obón-Santacana M, Vilardell M, Carreras A,et al. GCAT'Genomes for life: a prospective cohort study of the genomes of Catalonia. BMJ Open2018;8:e018324. doi:10.1136/bmjopen-2017-018324

Multitrait genome association analysis identifies new susceptibility genes for human anthropometric variation in the GCAT cohort.  Galván-Femenía I, Obón-Santacana M, Piñeyro D, et al. Journal of Medical Genetics Published Online First: 30 August 2018. doi: 10.1136/jmedgenet-2018-105437

Genomic profiling in advanced stage non-small-cell lung cancer patients with platinum-based chemotherapy identifies germline variants with prognostic value in SMYD2  Galván-Femenía I, Guindo M, Duran X, Calabuig-Fariñas S, Mercader JM, Ramirez JL, Rosell R7, Torrents D, Carreras A, Kohno T, Jantus-Lewintre E, Camps C, Perucho M, Sumoy L, Yokota J, de Cid R.  Cancer Treatment and Research Communications, Volume 15, 2018, Pages 21-31

ADAR1 affects HCV infection by modulating innate immune response. Antiviral Research.Pujantell M, Franco S, Galván-Femenía I, Badia R, Castellví M, Garcia-Vidal E, Clotet B, de Cid R, Tural C, Martínez MA, Riveira-Muñoz E, Esté JA, Ballana E. Antiviral Research, Volume 156, August 2018, Pages 116-127.

Disease networks identify specific conditions and pleiotropy influencing multimorbidity in the general population. Amell A1, Roso-Llorach A2,3, Palomero L4, Cuadras D5, Galván-Femenía I6, Serra-Musach J4, Comellas F1, de Cid R7, Pujana MA8, Violán C9,10. Sci Rep. 2018 Oct 29;8(1):15970. doi: 10.1038/s41598-018-34361-3.

Pipeline design to identify key features and classify the chemotherapy response on lung cancer patients using large-scale genetic data  María Gabriela Valdés, , Iván Galván-Femenía,  Vicent Ribas Ripoll, Xavier Duran, Jun Yokota, Ricard Gavaldà, Xavier Rafael-Palou and Rafael de Cid BMC Systems Biology 2018, 12 (suppl):97  https://doi.org/10.1186/s12918-018-0615-5