Associação entre metilação de CpG e função renal. O nível de metilação de cada sítio CpG foi testado quanto à sua associação com eGFR basal (a–c) e inclinação eGFR (d–f). Os resultados de todos os 434.908 sites CpG analisados neste estudo são mostrados usando gráficos de Manhattan (a, d), gráficos quantil-quantil (QQ) (b, e) e parcelas de vulcões (c, f). P os valores foram calculados usando Student de dois lados t teste. Nas parcelas de Manhattan, os locais CpG com correção de Bonferroni P valor <0,05 são mostrados em vermelho. As linhas vermelhas horizontais mostram o corte acima do qual todos os sites são significativos em FDR = 0,05. Nos gráficos QQ, a linha reta diagonal é a expectativa sob a hipótese nula. λ é o fator de inflação. Nos gráficos de vulcões, os locais CpG com correção de Bonferroni P valor <0,05 são mostrados em vermelho. Crédito: Natureza Comunicações (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-37837-7
Pesquisadores da Sanford Burnham Prebys e da Universidade Chinesa de Hong Kong desenvolveram uma abordagem computacional para prever se uma pessoa com diabetes tipo 2 desenvolverá doença renal, uma complicação frequente e perigosa do diabetes. Seus resultados, publicados na Natureza Comunicaçõespode ajudar os médicos a prevenir ou controlar melhor a doença renal em pessoas com diabetes tipo 2.
“Este estudo fornece um vislumbre do futuro poderoso do diagnóstico preditivo”, diz o co-autor sênior Kevin Yip, Ph.D., professor e diretor de Bioinformática da Sanford Burnham Prebys. “Nossa equipe demonstrou que, ao combinar dados clínicos com tecnologia de ponta, é possível desenvolver modelos computacionais para ajudar os médicos a otimizar o tratamento do tipo 2 diabetes para prevenir doenças renais.”
A diabetes é a principal causa de insuficiência renal em todo o mundo. Nos Estados Unidos, 44% dos casos de doença renal terminal e diálise são devidos ao diabetes. Na Ásia, esse número é de 50%.
“Houve um progresso significativo no desenvolvimento de tratamentos para doenças renais em pessoas com diabetes”, diz o co-autor sênior Ronald Ma, MB BChir, FRCP, professor do Departamento de Medicina e Terapêutica da Universidade Chinesa de Hong Kong. “No entanto, pode ser difícil avaliar o risco de um paciente desenvolver doença renal com base apenas em fatores clínicos, portanto, determinar quem tem maior risco de desenvolver doença renal diabética é uma necessidade clínica importante”.
O novo algoritmo depende das medições de um processo chamado metilação do DNA, que ocorre quando mudanças sutis se acumulam em nosso DNA. A metilação do DNA pode codificar informações importantes sobre quais genes estão sendo ativados e desativados e pode ser facilmente medida por meio de exames de sangue.
“Nosso modelo computacional pode usar marcadores de metilação de uma amostra de sangue para prever a função renal atual e como os rins funcionarão anos no futuro, o que significa que pode ser facilmente implementado juntamente com os métodos atuais para avaliar o risco de doença renal de um paciente”, diz Yip.
Os pesquisadores desenvolveram seu modelo usando dados detalhados de mais de 1.200 pacientes com diabetes tipo 2 no Hong Kong Diabetes Register. Eles também testaram seu modelo em um grupo separado de 326 nativos americanos com diabetes tipo 2, o que ajudou a garantir que sua abordagem pudesse prever doença renal em diferentes populações.
“Este estudo destaca a força única do Hong Kong Diabetes Register e seu enorme potencial para alimentar novas descobertas para melhorar nossa compreensão do diabetes e suas complicações”, disse a coautora do estudo Juliana Chan, MD, FRCP, professora do Departamento de Medicina e Terapêutica da Universidade Chinesa de Hong Kong, que estabeleceu o Hong Kong Diabetes Register há mais de duas décadas.
“O Hong Kong Diabetes Register é um tesouro científico”, acrescenta o primeiro autor Kelly Yichen Li, Ph.D., cientista de pós-doutorado em Sanford Burnham Prebys. “Eles acompanham os pacientes por muitos anos, o que nos dá uma visão completa de como a saúde humana pode mudar ao longo de décadas em pessoas com diabetes”.
Os pesquisadores estão atualmente trabalhando para refinar ainda mais seu modelo. Eles também estão expandindo a aplicação de sua abordagem para examinar outras questões sobre saúde humana e doenças – como determinar por que algumas pessoas com câncer não respondem bem a certos tratamentos.
“A ciência ainda está evoluindo, mas estamos trabalhando para incorporar informações adicionais em nosso modelo para capacitar ainda mais medicina de precisão em diabetes”, acrescenta Ma.
Mais Informações:
Marcadores de metilação do DNA para função renal e progressão da doença renal diabética, Natureza Comunicações (2023). DOI: 10.1038/s41467-023-37837-7
Fornecido por
Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute
Citação: Novo algoritmo pode prever doença renal diabética (2023, 15 de maio) recuperado em 15 de maio de 2023 em https://medicalxpress.com/news/2023-05-algorithm-diabetic-kidney-disease.html
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