Genome-wide association studies identify genetic determinants of synucleinopathy biomarkers. 

Resumen Técnico: Los estudios de asociación de genoma completo identifican determinantes genéticos de los biomarcadores de sinucleinopatía

Planteamiento del problema
Las $\alpha$-sinucleinopatías, que incluyen la enfermedad de Parkinson (EP), la demencia con cuerpos de Lewy (DCL) y la atrofia multisistémica (AMS), presentan desafíos diagnósticos y terapéuticos significativos debido a su heterogeneidad clínica y biológica. Si bien biomarcadores como los ensayos de amplificación de semillas (SAA) de $\alpha$-sinucleína, el amiloide-$\beta$ (A$\beta$), la proteína tau y los lípidos lisosomales son críticos para el diagnóstico temprano, la estratificación de pacientes y el enriquecimiento de ensayos clínicos, su utilidad se ve complicada por los modificadores genéticos. Se sabe que la variación genética influye en los niveles de los biomarcadores, lo que puede sesgar la interpretación en entornos de investigación y clínicos. Por ejemplo, portadores de variantes genéticas específicas (p. ej., PRKN o LRRK2) pueden exhibir perfiles de biomarcadores alterados independientemente del estado de la enfermedad. Existe la necesidad de identificar sistemáticamente las variantes genéticas comunes que modulan estos niveles de biomarcadores para asegurar una interpretación precisa y mejorar la relevancia traslacional.

Metodología
El estudio utilizó datos de la cohorte Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI), compuesta por 581 individuos de ascendencia europea, incluyendo casos de EP esporádica, controles sanos, individuos SWEDD (escaneos sin evidencia de déficit dopaminérgico) e individuos prodrómicos.

• Análisis de biomarcadores: Se analizaron 63 biomarcadores candidatos en líquido cefalorraquídeo (LCR), plasma y orina. Estos incluyeron $\alpha$-sinucleína, A$\beta$, isoformas de tau, neurofilamento de cadena ligera (NfL) y diversos metabolitos lipídicos (isoformas de bis(monoacilglicerol) [BMP], ceramidas, lactosilceramidas y esfingomielinas).
• Análisis genético: Se realizaron estudios de asociación de genoma completo (GWAS) para 59 biomarcadores tras el control de calidad y la exclusión de marcadores con estadísticas lambda infladas. El análisis utilizó dos conjuntos de datos de genotipado (NeuroX y OmniExpress Exome+) que fueron imputados mediante el panel de referencia TOPMed.
• Enfoque estadístico: Se empleó la regresión lineal para probar las asociaciones entre variantes comunes y niveles de biomarcadores, ajustando por edad, sexo, estado de la enfermedad y los 5 componentes principales superiores. Se realizaron metaanálisis para biomarcadores medidos en ambos arrays de genotipado. Se utilizaron análisis condicionales y conjuntos (GCTA-COJO) para identificar señales independientes. Además, se realizaron regresiones logísticas y análisis del Área Bajo la Curva (AUC) para evaluar el poder predictivo de los biomarcadores para el estado de la EP.
• Replicación: Los hallazgos seleccionados se validaron en una cohorte externa de la Universidad de Columbia.

Contribuciones clave y resultados
El estudio identificó moduladores genéticos tanto establecidos como novedosos de los biomarcadores de sinucleinopatía:

1. Isoformas de BMP en orina y LRRK2/GBA1:

   • Se confirmaron asociaciones fuertes entre las isoformas de BMP en orina (específicamente 2,2'-di-22:6, di-18:1 total y di-22:6 total) y la variante LRRK2 p.G2019S (asociación positiva) y la variante GBA1 p.N370S (asociación negativa).
   • Estas asociaciones fueron replicadas en una cohorte externa.
   • Crucialmente, aunque los niveles de BMP están impulsados por estos genotipos, el estudio encontró que no hay una diferencia significativa en los niveles de BMP entre casos de EP y controles dentro de grupos específicos de portadores genéticos. Esto sugiere que los BMP funcionan mejor como indicadores de la vía LRRK2 más que como biomarcadores diagnósticos independientes para la EP.

2. A$\beta$ en LCR y APOE:

   • Se identificó una fuerte asociación negativa entre los niveles de A$\beta$ en LCR y el alelo APOE $\epsilon$4 (rs429358), reforzando el papel central de APOE en la regulación del amiloide. Esta señal impulsó las asociaciones observadas en las relaciones A$\beta$/tau.

3. Ceramidas en LCR y nuevos loci:

   • Se detectaron asociaciones novedosas entre las isoformas de ceramida en LCR (C22, C23, C24) y el locus MCF2L2. Notablemente, MCF2L2 es parte de un locus de riesgo de EP conocido (MCCC1;LAMP3;MCF2L2), aunque la variante principal en este estudio no estaba en un fuerte desequilibrio de ligamiento con la señal primaria de GWAS de la EP.
   • El locus GMNN también se asoció con los niveles de ceramida en LCR, representando un vínculo previamente no reportado con los biomarcadores de sinucleinopatía.

4. Tau en LCR y TP63:

   • Se encontró una asociación negativa significativa entre los niveles de tau total (t-tau) en LCR y un locus intergénico cerca de TP63. Una tendencia similar se observó para la proteína tau fosforilada (p-tau). Esta región no había sido implicada previamente en la biología de la tau.

5. Loci de riesgo de EP y DCL y lípidos lisosomales:

   • Múltiples loci de riesgo de EP se asociaron con biomarcadores de lípidos lisosomales, indicando una convergencia a nivel de vía:
     • Locus MAPT: Asociado con un aumento en los niveles de lactosilceramida (GL2) en plasma.
     • SIPA1L2: Asociado con un aumento de GL2 C23 en plasma.
     • MCCC1/LAMP3: Asociado con los niveles de esfingomielina (SM) en plasma.
     • RAB29: Asociado con los niveles de ceramida en plasma.
   • En el análisis de DCL, la variante APOE se asoció con la disminución de A$\beta$ en LCR y de las relaciones A$\beta$/tau.

Significancia y afirmaciones
El artículo concluye que el trasfondo genético moldea significativamente los niveles de los potenciales biomarcadores de sinucleinopatía. Los autores afirman que estas influencias genéticas deben tenerse en cuenta en la investigación de biomarcadores, los ensayos clínicos y el desarrollo terapéutico para prevenir la mala interpretación de los datos y mejorar la estratificación de pacientes.

Específicamente, el estudio destaca que:

• Biomarcadores como los BMP en orina están robustamente impulsados por los genotipos de LRRK2 y GBA1, pero pueden no reflejar las diferencias en el estado de la enfermedad, lo que requiere un cambio en cómo se utilizan (como indicadores de vía en lugar de herramientas diagnósticas).
• Nuevos loci como TP63 y GMNN pueden representar vías biológicas previamente no reconocidas relevantes para la neurodegeneración.
• La integración del contexto genético es esencial para desarrollar biomarcadores robustos, fiables y accionables, particularmente a medida que avanzan los enfoques de medicina de precisión para la EP y la DCL.

Los autores reconocen las limitaciones, incluyendo la restricción a individuos de ascendencia europea, la naturaleza transversal de los datos (que impide la inferencia causal) y el tamaño de muestra limitado para replicar asociaciones de variantes raras. Enfatizan la necesidad de cohortes más grandes y diversas con datos genéticos y de biomarcadores exhaustivos para validar y refinar estos hallazgos.