ENSAYO DE LA UTILIDAD DE PROGRAMAS BIOINFORMÁTICOS EN LA EVALUACIÓN DEL EFECTO DE POLIMORFISMOS DE UN ÚNICO NUCLEÓTIDO NO SINÓNIMO (NSSNPS)

MARTÍNEZ MARÍA F; MUCHNIK CAROLINA; ADRIANA R FRAGA; ODDO ELISABET M; ARRIZURIETA ELVIRA E; MARTIN RODOLFO ; S,AZURMENDI PABLO J

Bs As

Jornada; X Jornadas Científicas del Instituto de Investigaciones Médicas Alfredo Lanari, 2011; 2011

Instituto de Investigaciones Médicas Alfredo Lanari, UBA

La frecuente aparición de nsSNPs que pueden alterar la estructura y/o función de una proteína y potencialmente afectar la salud humana, hace necesario estimar o predecir sus efectos biológicos mediante métodos bioinformáticos. Dichos métodos se basan en el análisis de homología de secuencia, de estructura y de conocimiento biológico brindado por secuencias nucleotídicas crudas y comparación con conocimientos disponibles, asignando así una función a una secuencia dentro de un genoma (annotation).La poliquistosis renal autosómica dominante (ADPKD) es la enfermedad genética renal más frecuente, caracterizada por el crecimiento de quistes renales. Los dos genes causantes (PKD1 y PKD2) poseen un 30% de nsSNPs entre sus variantes descriptas, en gran parte sin efecto funcional conocido. Por otro lado, la enfermedad de Alzheimer (AD) es el trastorno neurodegenerativo más frecuente en la población > 60 años. Una de las lesiones anatomopatológicas características es la presencia de placas seniles compuestas por depósitos de -amiloide. Hasta el momento se han comunicado 32 variantes en el gen que codifica el péptido precursor de amiloide (APP), de las cuales 84% son nsSNPs. Recientemente, se han desarrollado pruebas funcionales para determinar la patogenicidad de algunos de tales nsSNPs. Nuestro objetivo es comparar la validez de los resultados de diferentes métodos de predicción de nsSNPs en el gen, teniendo como ejemplo de proteína con pruebas funcionales disponibles a APP para AD y como proteína con pruebas funcionales no disponibles a la policistina-2 (PC2) para la variante PKD2 de ADPKD. Fueron estudiados 23 y 27 nsSNPs en PKD2 y APP, respectivamente; provenientes de bases de datos públicas utilizando los programas, SIFT (secuencia), PolyPhen-2 (secuencia, estructura y, anotación) y DiANNA (estructura). Los resultados de sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y negativo (VPP y VPN, respectivamente), para los nsSNPs en APP y PKD2 evaluados por SIFT y PolyPhen 2 fueron: SIFT PolyPhen2 APP PKD2 APP PKD2 Sensibilidad 50 73 91 100 Especificidad 80 89 40 44 VPP 92 89 87 69 VPN 27 73 50 100 APP no muestra modificaciones de puentes disulfuros por DiANNA, mientras que en PKD2 de los 5 nsSNPs que modifican la estructura, dos son benignos en la base de datos. Concluimos que el análisis in silico es una herramienta útil destinada a guiar futuros experimentos y no a su uso en el ámbito clínico. El empleo de programas que evalúan estructura no parece modificar el resultado, aún en proteínas que poseen información funcional/estructural disponible. PolyPhen 2 concuerda mejor que SIFT con las pruebas funcionales de APP, a expensas de una pérdida en especificidad y VPP.La ausencia de reportes de funcionalidad en nsSNPs benignas en APP resalta la importancia del diseño a emplear en la descripción de mutaciones y la necesidad de interacción entre la investigación básica y aplicada para tal fin.