Identificación de genes cardinales asociados a hipertensión arterial, obesidad, síndrome metabólico y restricción de crecimiento intrauterino mediante herramientas bioinformáticas

ACEVEDO MONTERROSA, IVÁN; SORIA, DAMIÁN ARIEL; MARTÍNEZ TAMBELLA, JOAQUÍN; GIACOMAZZI, JULIA; TOMAT, ANALÍA; ELESGARAY, ROSANA; ARRANZ, CRISTINA; CANIFFI, CAROLINA

Junín, Buenos Aires

Congreso; 40° Reunión Anual del Consejo Argentino de Hipertensión Arterial; 2019

Consejo Argentino de Hipertensión Arterial - SAC

Introducción: Las enfermedades cardiovasculares y metabólicas son un problema creciente en la sociedad moderna. Se ha propuesto que injurias durante el desarrollo fetal predisponen al desarrollo de estas enfermedades. En Argentina, la 4° Encuesta Nacional de Factores de Riesgo de Enfermedades no Trasmisibles, publicada en abril del 2019, mostró que más del 60% de la población presenta exceso de peso (Ministerio de Salud y Desarrollo Social de la Nación Argentina). Además, las enfermedades cardiovasculares son la primera causa de muerte en nuestro país (Estadísticas Vitales 2017, Ministerio de Salud y Desarrollo Social de la Nación Argentina). En la actualidad, contamos con herramientas bioinformáticas que nos permiten la identificación de genes codificantes de proteínas relevantes en distintos procesos fisiopatológicos. Objetivo: El objetivo del presente trabajo es identificar posibles genes cardinales asociados a enfermedades cardiometabólicas y la restricción del crecimiento intrauterino (RCIU).Metodología: Se realizó la búsqueda de genes relacionados con diferentes fenotipos (hipertensión arterial, síndrome metabólico, obesidad, y RCIU), posteriormente se aplicó teoría de conjuntos para la identificación de genes superpuestos, los genes que estuvieran en dos o más fenotipos fueron utilizados para el posterior análisis de redes de interacción genética mediante las herramientas STRING, CPDB y Cytoscape; los genes centrales en dichas redes y que además se relacionaran con términos de Ontología genética (GO) significativos, se tomaron como genes con un papel relevante en los procesos fisiopatológicos incluidos.Resultados: En la Fig. 1 se muestra el resultado de la red obtenida mediante técnicas bioinformáticas. Se pueden observar las interacciones genéticas (líneas rectas) y los GO a los que se encuentran asociados, representados por los distintos colores que obtuvo cada gen. En la Tabla que acompaña la figura se muestran el Top 5 de estos genes identificados.Conclusión: Los genes identificados son posibles candidatos como biomarcadores u objetivos terapéuticos que luego se podrán ser estudiados mediante investigaciones en transcriptómica o proteómica.