Disección multiómica de pacientes con Parkinson en subgrupos asociados con la gravedad motora y cognitiva

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Genómica
• Proteómica

Sus antecedentes:

• La enfermedad de Parkinson (EP) presenta una heterogeneidad significativa en la gravedad clínica, lo que complica la interpretación de los ensayos clínicos.
• Comprender los fundamentos moleculares de la progresión de la EP es crucial para desarrollar tratamientos y biomarcadores eficaces.

Objetivo del estudio:

• Identificar factores moleculares asociados con la gravedad motora y cognitiva en la enfermedad de Parkinson utilizando datos multiómicos.
• Estratificar pacientes con EP en subgrupos basados en perfiles moleculares que se correlacionan con la gravedad de la enfermedad.
• Elucidar los mecanismos biológicos que impulsan el deterioro motor y cognitivo en la EP.

Principales métodos:

• Se aplicó el Análisis de Factores Multiómicos (MOFA) a datos de ARN, miARN, líquido cefalorraquídeo (LCR) y proteómica plasmática de sangre total de la cohorte Parkinson's Progression Marker Initiative (PPMI).
• Los factores moleculares se correlacionaron con la función motora (MDS-UPDRS3) y cognitiva (Semantic Fluency Test, SFT), ajustando por covariables.
• Se definieron subgrupos de pacientes en función de los factores moleculares identificados para analizar distintos perfiles de gravedad clínica.

Principales resultados:

• Tres factores moleculares se correlacionaron significativamente con la gravedad motora (MDS-UPDRS3) y dos con la función cognitiva (SFT), independientemente de la edad, el sexo y la medicación.
• La estratificación reveló distintas firmas moleculares para el deterioro motor y cognitivo severo.
• Los clústeres motores severos mostraron desregulación de los mecanismos de las células T citotóxicas asesinas naturales y alteraciones en las proteínas del LCR relacionadas con el retículo endoplásmico y las vesículas densas.
• Los clústeres cognitivos severos exhibieron cambios en el sistema del complemento y disfunción sináptica.

Conclusiones:

• La integración de datos multiómicos proporciona información sobre los mecanismos moleculares subyacentes al deterioro motor y cognitivo en la enfermedad de Parkinson.
• Los factores moleculares identificados y las vías biológicas asociadas pueden servir como biomarcadores potenciales para la gravedad de la enfermedad.
• Este enfoque apoya el desarrollo de estrategias de medicina de precisión para la enfermedad de Parkinson.