Biomarcadores en la distrofia muscular de Duchenne

Además de la creatina cinasa, ¿existen otros biomarcadores séricos en distrofia muscular de Duchenne?

C. Jiménez Mallebrera

Sí, la investigación enfocada a la identificación y validación de biomarcadores séricos para distrofia muscular de Duchenne (DMD) es un campo muy activo de investigación y existen numerosos estudios. Sin embargo, los resultados de los diferentes estudios no siempre coinciden, por ejemplo, un mismo biomarcador puede encontrarse aumentado en un estudio, pero disminuido o inalterado en otro. Esto es principalmente debido a las características del grupo de pacientes analizado (edad, estadio de la enfermedad, estado funcional, etc.), las condiciones de recogida y almacenamiento de la muestra, y la técnica que se ha empleado para la determinación del biomarcador. Además, es frecuente encontrar diferencias entre muestras de origen humano y muestras de modelos animales, y por este motivo algunos biomarcadores no llegan a validarse en pacientes. Por todas estas razones es importante conocer la biología relacionada con el biomarcador en el contexto de la enfermedad y utilizar siempre protocolos estandarizados y validados1.

La tabla 1 contiene una selección de los biomarcadores séricos descritos para DMD para los que existen varias evidencias en pacientes (y no únicamente en modelos animales) de su posible utilidad como biomarcadores diagnósticos y que corresponden a proteínas o metabolitos y a microARN (miARN)2-15. Todos estos biomarcadores son diagnósticos porque discriminan entre pacientes DMD e individuos sanos y la mayoría de ellos también pueden discriminar entre pacientes con distrofia muscular de Duchenne y de Becker. Sin embargo, su valor como biomarcadores pronósticos de la evolución de la enfermedad no está suficientemente demostrada.

¿Cuál es el futuro de los biomarcadores en DMD?

C. Jiménez Mallebrera

Los biomarcadores moleculares presentan varias ventajas frente a las variables clínicas, ya que estas últimas dependen en gran medida de la motivación del paciente, hay mucha variabilidad entre individuos y los cambios en las ellas son lentos, mientras que los biomarcadores pueden medirse de forma objetiva, son más dinámicos y responden más rápidamente a los cambios derivados, por ejemplo, de la evolución de la enfermedad y los tratamientos1. El principal reto es por una parte investigar en mayor profundidad y de forma más sistemática si alguno de los biomarcadores ya descritos como diagnósticos tienen un posible papel como biomarcadores pronósticos; y por otra parte, identificar y validar posibles biomarcadores terapéuticos y farmacodinámicos no invasivos que permitan predecir y monitorear de forma individualizada la respuesta de pacientes a las distintas terapias disponibles presentes y futuras para mejorar el diseño de los ensayos clínicos y para optimizar la implementación de los tratamientos y su impacto en los sistemas de salud, por ejemplo, para informar a los médicos a la hora de valorar los ensayos en los que participarán los pacientes y el mejor tratamiento a indicar. Para ello es necesario conocer mejor la naturaleza biológica de los distintos biomarcadores y su relación con la patología. Por ejemplo, los ARN no codificantes (tanto los miARN como los long-non coding RNAs o lncARN) son una clase de biomarcadores muy prometedora porque son estables en la circulación y se pueden medir con técnicas relativamente sencillas, pero desconocemos todavía el origen de esas moléculas en la circulación y el motivo de su estabilidad. Las vesículas extracelulares como los exosomas y las microvesículas representan una fuente muy valiosa de biomarcadores moleculares circulantes (incluidos miARN, lncARN y proteínas), ya que protegen a su contenido de la degradación y son el resultado de una secreción dirigida que refleja el estado patológico de la célula de origen16, aunque es un área todavía poco investigada en el contexto de las distrofias musculares. Una limitación es que con las distintas técnicas de aislamiento de vesículas extracelulares se obtienen distintas poblaciones y, por lo tanto, sería necesario estandarizar las técnicas de aislamiento y caracterización. Finalmente, es muy probable que el uso combinado de varios biomarcadores resulte más efectivo que el uso de biomarcadores individuales y que el uso de algoritmos matemáticos y metodologías de inteligencia artificial jueguen un papel importante es la determinación e interpretación de estos paneles de biomarcadores.

Bibliografía

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