El hallazgo ha sido llevado a cabo por un grupo de científicos de la Universidad de Oxford

Un gen asociado a menores de 60 años duplica el riesgo de muerte por covid
Científicos británicos aseguran que el haplotipo de riesgo 3p21.31 confiere un riesgo dos veces mayor de insuficiencia respiratoria por Covid-19.


13 nov. 2021 11:55H
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POR ISABEL MARTÍN
Un grupo de científicos británicos ha descubierto una versión de un gen asociado con la duplicación del riesgo de muerte por Covid-19 en menores de 60 años. Esta variante genética de alto riesgo se encuentra en la región cromosómica 3p21.31 y proporciona así nuevos conocimientos sobre por qué algunas personas son más susceptibles que otras a enfermedades graves, y cuáles abren más posibilidades para la medicina dirigida. 

Los investigadores de la Universidad de Oxford aseguran que "el haplotipo de riesgo 3p21.31 confiere un riesgo dos veces mayor de insuficiencia respiratoria por Covid-19 y una sobre el doble de riesgo de mortalidad en las personas menores de 60 años". En esta misma línea, afirman que aproximadamente "el 60 por ciento de las personas con ascendencia del sur de Asia portan la versión de riesgo del gen, en comparación con el 15 por ciento de los grupos de ascendencia europea".

El estudio, publicado en la revista científica 'Nature Genetics', ha demostrado que "el potenciador  afectado por rs17713054 regula al alza el gen que interactúa, el factor de transcripción de cremallera de leucina como 1 (LZTFL1)". Asimismo, los científicos han concluido que "las células epiteliales pulmonares que se someten a EMT (transición epitelial-mesenquimatosa), en lugar de las células inmunes, son probablemente las responsables del riesgo asociado a 3p21.31. Dado que el efecto 3p21.31 es conferido por una ganancia de función, LZTFL1 puede representar una diana terapéutica".

Así pues, como resultado de la investigación se estima que la variante genética podría inhibir la respuesta adecuada al virus entre las células que recubren las vías respiratorias y los pulmones. En cambio, según han recalcado los investigadores, LZTFL1 no afecta el sistema inmunológico que produce anticuerpos para combatir infecciones. Por ello, las personas portadoras de esta variante deberían responder normalmente a las vacunas. 

"La forma en que el pulmón respone a la infección es fundamental"


El profesor James Davies, codirector del estudio, señala que este "muestra que la forma en que el pulmón responde a la infección es fundamental. Esto es importante porque la mayoría de los tratamientos se han centrado en cambiar la forma en que el sistema inmunológico reacciona al virus".

Tras llevar a cabo el examen de biposias pulmonares post mortem de Covid-19, se demostró "una disfunción epitelial generalizada con firmas EMT". En ese sentido, las muestras analizadas mostraron pocas áreas de tejido sano y "es posible que la inflamación o las trampas extracelulares de neutrófilos, en lugar de una infección viral directa, estuvieran impulsando esta disfunción epitelial". 

Igualmente, el estudio revela que "LZTFL1 actúa antes en la progresión de la enfermedad, contribuyendo a una mala resolución estructural de la inflamación. El perfil de expresión del epitelio nasal de pacientes con Covid-19 detectó señales EMT en el tracto respiratorio superior".

La causa predominante de muerte por Covid-19 es la neumonía


La pandemia de Covid-19 ha causado más de 5,3 millones de muertes en todo el mundo hasta el momento. La causa predominante de mortalidad es la neumonía y el síndrome de dificultad respiratoria aguda grave. Sin embargo, el coronavirus también puede causar "insuficiencia orgánica múltiple a través de la liberación de citocinas, trombosis microvascular y macrovascular, daño endotelial, daño renal agudo y miocarditis".

Por ello, los estudios de asociación de todo el genoma (GWAS) "son importantes para identificar genes candidatos y vías que predisponen a enfermedades complejas". En el caso de este estudio, se identifica "el alelo A de riesgo de ganancia de función de un SNP, rs17713054G> A, como una variante causal probable, utilizando un enfoque combinado de multiómica y aprendizaje automático, identificamos".

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