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Las variaciones genéticas determinan la respuesta a los fármacos antidiabéticos

El descubrimiento podría tener impacto sobre todas las dianas terapéuticas que actúan a nivel genómico.

15/07/2015

En el primer estudio de su clase, investigadores de la Universidad de Pennsylvania han demostrado que un mismo fármaco anti-diabético puede tener efectos variables en función de diferencias naturales en el ADN de los pacientes que lo usan. El hallazgo tuvo lugar al estudiar las tiazolidinedionas (TZDs), un grupo de ...

En el primer estudio de su clase, investigadores de la Universidad de Pennsylvania han demostrado que un mismo fármaco anti-diabético puede tener efectos variables en función de diferencias naturales en el ADN de los pacientes que lo usan. El hallazgo tuvo lugar al estudiar las tiazolidinedionas (TZDs), un grupo de fármacos dirigidos al factor activador de la transcripción PPAR-gamma, el cual requiere unirse a determinadas secuencias genómicas para ejercer su función. Se descubrió que algunos polimorfismos de nucleótido único (SNPs) en esas regiones de unión se asocian a la presencia de las características físicas y metabólicas de los pacientes con síndrome metabólico, tales como colesterol, triglicéridos, presión arterial y relación entre el perímetro de la cintura y el de la cadera elevadas, así como la presencia de diabetes de tipo 2.

La presencia o ausencia de este SNP determina si PPAR-gamma se une a su secuencia diana y, por tanto, su capacidad de iniciar la transcripción génica. Los SNPs también mostraron ser cruciales en la eficacia de las TZD sobre esta función. Actualmente, una buena parte de las prescripciones médicas son para fármacos dirigidos a factores de transcripción similares a PPAR-gamma, indica Mitchell Lazar, director del estudio, quien añade que las observaciones de este estudio podrían ser extensibles a todos ellos.

El hallazgo pone de manifiesto la importancia de la medicina de precisión a la hora de tratar el síndrome metabólico y enfermedades relacionadas. Ahora, los científicos tratarán de aplicar este conocimiento al desarrollo de terapias personalizadas para la diabetes y otros desórdenes metabólicos.