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    Cribado de riesgo poligénico de fracturas óseas en mujeres de España con osteoporosis

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    CribadoRiesgoPoligen ... (97.91Kb)
    Identificadores
    URI: https://hdl.handle.net/10902/28269
    ISSN: 1889-836X
    ISSN: 2173-2345
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    Autoría
    Real Bolt, Álvaro delAutoridad Unican; Cruz, R.; Olmos, J. M.; Hernández Hernández, José LuisAutoridad Unican; Valero Díaz de Lamadrid, CarmenAutoridad Unican; Riancho Moral, José AntonioAutoridad Unican
    Fecha
    2022
    Derechos
    © Sociedad Española de Investigaciones Óseas y Metabolismo Mineral
    Publicado en
    Revista de Osteoporosis y Metabolismo Mineral 2022;14(3):13-42
    Editorial
    Sociedad Española de Investigaciones Óseas y Metabolismo Mineral
    Resumen/Abstract
    Dado que la osteoporosis tiene un importante componente hereditario, el conocimiento de las variantes genéticas implicadas puede permitir la identificación precoz de los sujetos en riesgo y la instauración de medidas preventivas no farmacológicas. Por otro lado, puede ayudar a seleccionar más eficientemente los grupos de población en los que aplicar medios diagnósticos y terapéuticos más sofisticados. La osteoporosis tiene un carácter poligénico, por lo que se están intentando elaborar puntuaciones de riesgo basadas en el análisis de múltiples genes ("polygenic risk scores", PRS). En esta línea, recientemente se ha propuesto un PRS generado a partir de los datos genotípicos y de ultrasonografía de calcáneo como ayuda en la predicción de fracturas (Forgetta V, PLoS Med. 2020 ;17(7): e1003152). El objetivo de este estudio fue analizar la capacidad de ese índice para predecir osteoporosis en la población española. Estudiamos 1.747 mujeres, de las cuales 307 (65±9 años) fueron previamente diagnosticadas con osteoporosis y 1.440 (49±17 años) eran controles de población general. En todas ellas se hizo un análisis genómico con el Spanish Biobank Array. Tras solapar las variantes genotipadas con las del estudio referido, analizamos finalmente un total de 10.319 marcadores. Las puntuaciones del PRS fueron significativamente menores en el grupo de osteoporosis que en el grupo control (-2,40 versus -1,75; p=5,68x10-12). Esas diferencias persistían después de incluir la edad como covariable (p=2,78x10-11). Con el modelo ajustado por la edad, el PRS mostró un poder predictivo bastante alto, con un área bajo la curva de 0,875 (95% IC 0,775-0,925). En comparación con las mujeres de los otros cuartiles, aquellas con puntuación PRS en el primer cuartil tenían un riesgo de osteoporosis significativamente mayor (OR=2,1; 95% IC 1,6-2,7; p=9,01x10-8). Sin embargo, dentro del grupo de osteoporosis, no hemos encontrado asociación del PRS con variables como la DMO basal de región lumbar, cadera total o cuello de fémur. En resumen, la aplicación de este PRS muestra diferencias significativas entre la población general española y las pacientes con osteoporosis, lo que sugiere su utilidad dentro de estrategias de identificación de sujetos en riesgo basado en criterios clínicos-genéticos.
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