La Genética Nuclear y la OA: ARTHROTEST®:

Francisco J. Blanco, M.D. PhD

Servicio de Reumatología

INIBIC (Instituto de Investigación Biomédica A Coruña)

Hospital Universitario A Coruña

Predecir el curso de la OA de rodilla en cada paciente podría ayudar en el manejo de la enfermedad, elegir la estrategia terapéutica más adecuada desde las primeras etapas de la enfermedad.

Felson. Arthritis Res Ther. 2009;11:203 Lohmander LS et al. Osteoarthritis Cartilage. 2004;12 Suppl A:S49-52.

2000

2008

El curso clínico y radiológico de la OA de rodilla es variable

La OA es una patología de origen multifactorial

Factores Genéticos + Factores Ambientales

La OA tiene un importante componente genético

Felson D, et al. NEJM 2006,354;8:841 Valdes et al. Rheum Dis Clin N Am. 2010; 3-14 Zhai et al. Osteoarthritis Cartilage .2007; 15(2):222-5 Spector and McGregor, Osteoarthritis Cartilage. 2004; 12:39-44.

Progresión de la enfermedad (progresión de osteofitos y estrechamiento del espacio intra-articular).

Aparición de la enfermedad 40%

60-70%

Enfermedad genética compleja o enfermedad poligénica

Influencia de la genética en la OA

Marcadores genéticos de la Progresión de la OA

Fernández-Moreno et al. Current genomics. 2008; 9: 542-547 Valdes et al. Rheum Dis Clin N Am. 2010; 3-14 Kerna et al. Osteoarthritis Cartilage. 2009 ;17(8):1093-8 Valdés et al. Arthritis Rheum. 2004 Aug;50(8):2497-507

Se han identificado algunos genes como potenciales candidatos, pero hacen falta nuevos análisis y estudios de replicación en otras cohortes.

Aunque se sabe que los factores genéticos también influyen en la progresión de

la OA, hay pocos estudios que hayan investigado qué genes o marcadores

genéticos están implicados en este proceso.

OA rodilla progresión

60-70%

ADAM12, VDR, CILP, OPG, Haplogrupo Mt J/T

PROYECTO ARTHROSIS-CHIP

OBJETIVO

Desarrollar un modelo de predicción para el pronóstico de la artrosis primaria de rodilla basado en variables genéticas (Single Nucleotide Polymorphisms -SNPs-).

Estudio retrospectivo multicéntrico (31 centros España)

Duración: 4 años

281 Pacientes de Raza Caucásica

Diagnóstico de OA primaria rodilla según criterios ACR y Grado

de Kellgren y Lawrence II-III

Edad ≥ 40 años

Análisis radiológico

Análisis clínico

Análisis biológico

MATERIAL Y MÉTODOS:

Investigador Principal: Dr. Francisco J Blanco,

CHU A Coruña. Co-Investigador Principal: Dr.

Josep Vergés, Bioibérica Instituto Poal de Barcelona

Dra. Ingrid Möller

Hospital Platón de Barcelona

Dra. Ingrid Möller, Dra. Carme Moragues

Hospital del Mar de Barcelona

Dr. Jordi Monfort

Hospital José María Morales Messeguer de Murcia

Dr. José Gálvez

Hospital General de Castellón

Dr. Miguel Belmonte

Hospital Universitario de Gran Canaria Doctor Negrín

Dr. Carlos Rodríguez, Dra. Soledad Ojeda

Hospital Clínic de Barcelona

Dr. Joaquim Forés

Centro Médico Teknon de Barcelona

Dr. Josep Pous

Complejo Asistencial de León

Dr. Jaime Sánchez

Hospital Reina Sofía de Córdoba

Dr. Miguel A Caracuel

Hospital de Sant Pau de Barcelona

Dr. Arturo Rodríguez de la Serna

Hospital Universitari de Bellvitge (Barcelona)

Dr. Antoni Rozadilla, Dra. Montse Romera

Hospital del Parc Taulí de Sabadell

Dr. Cristobal Orellana

ITRT, Centro Médico Teknon de Barcelona

Dr. Robert Soler, Dr. Lluis Orozco

Hospital de Basurto de Bilbao

Dr. Eduardo Úcar

Clinica Traumasalut de Sabadell

Dr. Miguel Ángel Pérez

CAP Cornellà de Llobregat

Dr. Daniel Roig

CAP el Limonar de Málaga

Dr. Sergio Giménez

Hospital de Palamòs

Dra. Teresa Clavaguera

Hospital Río Hortega de Valladolid

Dr. Manuel García Alonso

Hospital Nuestra Señora de Sonsoles de Ávila

Dr. Álvaro de la Rubia

Hospital Germans Trias i Pujol de Badalona

Dr. Josep Maria Soler Minoves

Hospital de Amposta

Dr. Carlos Tomàs

CAPs Madrid:

C.S. Miraflores (Alcobendas)

Dra. Carmen Valdés Llorca

C.S. Marqués de la Valdavia (Alcobendas)

Dra. Pilar Quiles Guardia

C.S Soto del Real

Dra. M. Florentina Martín Rodríguez

C.S El Molar

Dr. Ángel Cacho Calvo

C.S. Rosa de Luxemburgo (S. Sebastián de los Reyes)

Dr. José Luis Segovia de Pablo

C.S. Moraleja (Alcobendas)

Dra. M. del Pilar Perez Perez

C.S Miraflores (Alcobendas)

Dra. Margarita Tutor Ovejero

C. S. Barrio del Pilar (Madrid)

Dra. Begoña Berriatua Ena

Proyecto ArthrosisChip:

31 centros

2) Recogida de muestra de saliva o sangre (ADN) para el análisis genético.

MATERIAL Y MÉTODOS:

1) Búsqueda bibliográfica y selección > 700 SNPs: SNPs descritos en la literatura

asociados al diagnóstico y/o pronóstico de artrosis, de respuesta al tratamiento de artrosis, así como de metabolismo del hueso, osteoporosis, diabetes mellitus tipo 2, hiperlipemias y síndrome metabólico

SNPs en nuevos genes candidatos (p.ej.: ruta metabólica CS)

Datos genéticos

Plataforma de genotipado Golden-Gate (Illumina), que permite identificar múltiples SNPs (384/pocillo)

MATERIAL Y MÉTODOS:

3) GENOTIPADO: análisis de marcadores genéticos de todos los pacientes para los > 700 SNPs previamente seleccionados.

Datos genéticos

2 RXs, correspondientes a los puntos de tiempo inicial y final. 8 años de seguimiento radiográfico. Evaluación radiográfica por la escala de Kellgren-Lawrence (KL). RXs en proyección antero-posterior.

Datos radiológicos

MATERIAL Y MÉTODOS:

Un ÚNICO EVALUADOR experto evalúa de forma ciega todas las RX

Paciente de buen pronóstico: paciente que no ha desarrollado grado radiológico Kellgren-Lawrence IV y NO ha necesitado prótesis en 8 años.

Paciente de mal pronóstico: paciente que desarrolla grado radiológico Kellgren-Lawrence IV o requiere prótesis en 8 años o menos.

Inicio Final Rayos-X Rayos-X

Buen pronóstico en artrosis Mal pronóstico en artrosis

pacientes

►Grupos de Estudio

MATERIAL Y MÉTODOS:

Sexo BMI Edad diagnóstico de KOA OA contralateral OA en otra articulación

Datos Clínicos MATERIAL Y MÉTODOS:

Valores Basales

282 Total pacientes incluidos

►Grupos de Estudio:

TOTAL Buen pronóstico

Mal pronóstico

Población exploratoria (N)

220 132 60.27%

88 39.72%

Población de validación (N)

62 25 40.32%

37 59.67%

MATERIAL Y MÉTODOS:

509 Total pacientes seleccionados

Modelo de regresión logística

Clasificación del paciente

MATERIAL Y MÉTODOS:

►Estadística

• Se utilizó un modelo de

regresión logística y

curvas ROC para

determinar la

sensibilidad,

especificidad y

cociente de

probabilidad positivo

(LR+).

Se hallaron 23 SNPs significativamente asociados al pronóstico de la OA. Una de las variables clínicas esta asociada significativamente con el pronóstico de la OA. Se desarrolló un modelo matemático predictivo, para la predisposición genética de OA de rodilla de mal pronóstico (Precisión = 82%) .

RESULTADOS (I): Población exploratoria

Curva ROC

Sen

siti

vity

1- Specificity

N=219

82% (AUC)

•Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression. 2nd ed. (2000). John Wiley & Sons, Inc. Pp. 156-164 (page 162).

•La Valley MP. Logistic Regression. Circulation 2008, 117: 2395-2399.

0.5 Precisión mínima, sin discriminación 0.7≤AUC ≤ 0.8 Discriminación aceptable 0.8≤AUC ≤ 0.9 Discriminación excelente AUC≥0.9 Discriminación excepcional

Elevados valores de:

Sensibilidad: 73,6% Especificidad: 73,5%

Validación EXTERNA (Cohorte de validación. N = 62) La validación del modelo se confirmó en una población externa.

Sen

siti

vity

1- Specificity

Sen

siti

vity

1- Specificity

Cohorte de validación

Cohorte exploratoria

N=219 N=62

RESULTADOS (II): Población de validación

82% (AUC) 73% (AUC)

No se encontraron diferencias

estadísticamente significativas entre

las curvas ROC de la cohorte

exploratoria y la cohorte de

validación (Z-test: p>0.05).

Curva ROC Curva ROC

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

Tru

e p

os

itiv

e r

ate

(S

en

sit

ivit

y)

False positive rate (1 - Specificity)

No discrimination

Arthrotest

VCs

SNPs

Comparación Modelo Arthrotest vs Modelo con VCs Comparación Modelo Arthrotest vs Modelo con SNPs

Contrast Difference 95% CI SE Z p

Arthrotest v VCs 0.16 0.10 to 0.22 0.030 5.36 <0.0001

Arthrotest v SNPs 0.04 0.00 to 0.07 0.019 2.01 0.0444

VCs v SNPs -0.12 -0.21 to -0.03 0.044 -2.74 0.0061

22%

17%

10% 10% 6%

9%

8%

7% 11%

age at diagnosis

rs2073508 (TGFB1)

rs10845493 (LRP6)

rs2206593 (PTGS2 (COX2))

rs10519263 (near to SLC27A2

rs874692 (CHST3)

rs7342880 (TIMP2)

rs780094 (GCKR2)

rs12009 (GRP78(HSPA5)

Contribución relativa de las diferentes variables incluidas en el modelo

RESULTADOS (III)

Blanco FJ et al. Rheumatology, 2014.

Herramienta pronóstico

Kit genotipado

Modelo de regresión logística

Clasificación

del paciente

Buen

Pronóstico Mal

Pronóstico

Optimización del manejo de la OA

8 años 8 años

ARTHROTEST: RESUMEN

Se ha desarrollado una herramienta genético-clínica para predecir el pronóstico de artrosis primaria de rodilla

El modelo predictivo para el pronóstico de la OA de rodilla ha sido validado en una segunda población de pacientes con artrosis de rodilla.

El modelo cuenta con un valor de precisión excelente (82%)

CONCLUSIÓN

Hacen falta nuevos estudios de replicación en otras cohortes.

División Pharmascience Área de Medicina Personalizada Josep Vergés, MD, MSc, PhD Helena Martínez, MSc Laia Montell, PhD Marta Herrero, MSc

Investigación y Desarrollo Diego Tejedor, PhD Marta Artieda, PhD Nerea Bartolomé, PhD Rute Rodrigues, PhD

Bringing ideas to life

Instituto Poal de Reumatología Ingrid Möller, MD, PhD

AGRADECIMIENTOS

Rheumatology Division INIBIC-Hospital Universitario de A

Coruña

Investigador Principal: Dr. Francisco J Blanco,

CHU A Coruña. Co-Investigador Principal: Dr.

Josep Vergés, Bioibérica Instituto Poal de Barcelona

Dra. Ingrid Möller

Hospital Platón de Barcelona

Dra. Ingrid Möller, Dra. Carme Moragues

Hospital del Mar de Barcelona

Dr. Jordi Monfort

Hospital José María Morales Messeguer de Murcia

Dr. José Gálvez

Hospital General de Castellón

Dr. Miguel Belmonte

Hospital Universitario de Gran Canaria Doctor Negrín

Dr. Carlos Rodríguez, Dra. Soledad Ojeda

Hospital Clínic de Barcelona

Dr. Joaquim Forés

Centro Médico Teknon de Barcelona

Dr. Josep Pous

Complejo Asistencial de León

Dr. Jaime Sánchez

Hospital Reina Sofía de Córdoba

Dr. Miguel A Caracuel

Hospital de Sant Pau de Barcelona

Dr. Arturo Rodríguez de la Serna

Hospital Universitari de Bellvitge (Barcelona)

Dr. Antoni Rozadilla, Dra. Montse Romera

Hospital del Parc Taulí de Sabadell

Dr. Cristobal Orellana

ITRT, Centro Médico Teknon de Barcelona

Dr. Robert Soler, Dr. Lluis Orozco

Hospital de Basurto de Bilbao

Dr. Eduardo Úcar

Clinica Traumasalut de Sabadell

Dr. Miguel Ángel Pérez

CAP Cornellà de Llobregat

Dr. Daniel Roig

CAP el Limonar de Málaga

Dr. Sergio Giménez

Hospital de Palamòs

Dra. Teresa Clavaguera

Hospital Río Hortega de Valladolid

Dr. Manuel García Alonso

Hospital Nuestra Señora de Sonsoles de Ávila

Dr. Álvaro de la Rubia

Hospital Germans Trias i Pujol de Badalona

Dr. Josep Maria Soler Minoves

Hospital de Amposta

Dr. Carlos Tomàs

CAPs Madrid:

C.S. Miraflores (Alcobendas)

Dra. Carmen Valdés Llorca

C.S. Marqués de la Valdavia (Alcobendas)

Dra. Pilar Quiles Guardia

C.S Soto del Real

Dra. M. Florentina Martín Rodríguez

C.S El Molar

Dr. Ángel Cacho Calvo

C.S. Rosa de Luxemburgo (S. Sebastián de los Reyes)

Dr. José Luis Segovia de Pablo

C.S. Moraleja (Alcobendas)

Dra. M. del Pilar Perez Perez

C.S Miraflores (Alcobendas)

Dra. Margarita Tutor Ovejero

C. S. Barrio del Pilar (Madrid)

Dra. Begoña Berriatua Ena

Proyecto ArthrosisChip:

31 centros