El Parto Prematuro es una
complicación que afecta alrededor del 12% de los embarazos y se asocia a problemas médicos complejos, cuyo
impacto en los individuos, las familias y la sociedad lo colocan en el
primer lugar entre las causas que contribuyen a la mortalidad y la discapacidad. El predictor
de parto prematuro más utilizado hasta el día de hoy sigue siendo la historia
obstétrica de un parto prematuro previo. Por lo tanto la identificación de
mecanismos cuya modulación extienda el embarazo para obtener mayor desarrollo fetal,
puede producir una diferencia sustancial en los resultados perinatales. Debido
al alto impacto que esta patología compleja tiene en la Salud Pública a nivel mundial,
Bill Gates ha incluido entre los 10 avances que pueden mejorar nuestra calidad
de vida, identificar el grupo de mujeres con mayor riesgo de tener un parto
prematuro por medio del desarrollo de un test predictivo, lo cual podría
permitir a los médicos tomar medidas necesarias para prevenir un parto
pretérmino y dar al niño una mejor oportunidad de sobrevivir. (Los 10 inventos que cambiarán el mundo según Bill Gates ,
Clarín 14/03/2019)
Para abordar esta compleja
problemática, la Unidad Ejecutora CEMIC-CONICET, en colaboración con el Estudio Colaborativo Latinoamericano
de Malformaciones Congénitas (ECLAMC), la Maternidad Nuestra Señora de las
Mercedes de Tucumán, el Departamento de Pediatría de la Universidad de Iowa (Estados
Unidos), y el Instituto Nacional de Genética Medica Populacional (INaGeMP - Brasil),
ha ideado un proyecto de investigación con un enfoque multidisciplinario, titulado:
“Estudio de factores genéticos, metabólicos, y socioambientales maternos como
potenciales predictores del parto prematuro y del posterior desarrollo infantil” que
tiene por finalidad identificar variables predictoras del parto prematuro en el
primer trimestre de gestación y su impacto en el posterior desarrollo infantil a
dos años de seguimiento.
El proyecto representa una línea de investigación
traslacional totalmente nueva dentro de la institución CEMIC-CONICET, cuyo valor agregado
es la realización de un abordaje multidisciplinario innovador y en colaboración que
permite integrar la experiencia y los recursos emplazados de los Grupos de
Investigación y los Departamentos de Asistencia Médica con el uso de tecnologías
de última generación, para el desarrollo de una herramienta de diagnóstico temprano
(pre-sintomático) de un futuro parto prematuro en poblaciones de bajo riesgo. Este
proyecto de investigación ha sido presentado, evaluado y adjudicado con
éxito por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)
durante el año 2018, dada la relevancia y vigencia de la temática estudiada, para su
financiamiento, en el marco
de la convocatoria Proyectos de Investigación de UE CONICET.
(Nacer antes de tiempo: en diez años, aumentaron casi un 20% los partos
prematuros, La Nación, 13/05/2019)
El primer objetivo del proyecto es evaluar conjuntamente
factores genéticos, metabólicos, clínicos, psicológicos y sociodemográficos, bajo
un modelo multidimensional, que permita crear un escore de riesgo
individual para cada embarazo y obtener un índice de predicción con un mínimo
esperado de 80% de sensibilidad y especificidad. El abordaje de esta metodología
se enmarca en redes neuronales, de vasta aplicación en bioinformática.
El segundo objetivo tiene
como finalidad el seguimiento por dos años de los recién nacidos prematuros y
su familia, para evaluar el desarrollo de los dominios cognitivos, de lenguaje,
socioemocionales y de conducta adaptativa. Cabe destacar que el presente
estudio involucra transversalmente a varias unidades de la institución, tales
como genética y genómica, unidad de análisis clínicos, virología, salud materno
fetal, neonatología, epidemiología genética, pediatría y neurobiología
aplicada.
Este proyecto está basado en un estudio previo “Genetic
Studies of Maternal Fetal Effects in Prematurity” desarrollado tiempo atrás por
los Dres. Enrique Gadow (Unidad de Genética-CEMIC) y Jeff Murray (Jefe del
Departamento de Pediatría de la Universidad de Iowa, Estados Unidos), con la colaboración
Maternidad Nuestra Señora de La Merced de Tucumán, y financiado por la Fundación March
of Dimes (Estados Unidos). Este aporte ha sido fundamental para el avance del
conocimiento en el área, lo cual se ve reflejado en diversos trabajos publicados en
revistas científicas internacionales sobre diferentes aspectos del parto prematuro
durante los últimos años (Gimenez et al., 2017, Gimenez et al., 2016,
Kaluarachchi et al., 2016, Mann et al., 2013, Krupitzki et al., 2013, Ryckman et al., 2012), donde fue
posible confirmar la heterogeneidad genética e identificar marcadores moleculares
específicos para los diferentes subtipos clínicos del parto prematuro. Actualmente
por medio de la colaboración con el INaGeMP (www.inagemp.bio.br) bajo la dirección del Dr.
Roberto Giugliani y la coordinación del Dr. Jorge López Camelo
(Director de la Dirección de Investigación del CEMIC y de la Unidad Ejecutora
CEMIC-CONICET), el Laboratorio de Epidemiología Genética del CEMIC, y el Departamento de
Genética Médica del Hospital de Clínicas de Porto Alegre (Brasil) estamos realizando una
especialización en el manejo de tecnologías de alto rendimiento, mediante la
secuenciación masiva de
genes en chips exómicos personalizados (Next generation
Sequencing NGS) de 5 genes específicos asociados al parto prematuro, identificados
previamente por el grupo de trabajo, promoviendo la generación de un gran volumen de
datos. Por este motivo, la rotación en un centro de referencia en Sudamérica (Servicio
de Genética MédicaHospital de Clínicas de Porto Alegre-HCPA), permitirá al
CEMIC y la Unidad Ejecutora contar con la capacitación necesaria para el
desarrollo de potentes herramientas bioinformáticas para el alineamiento,
ensamblaje y posterior análisis de los datos generados a través de estas
tecnologías de alto rendimiento. Teniendo como finalidad la identificación de
variantes de susceptibilidad que podrían advertir la ocurrencia del parto
prematuro de acuerdo a subtipo clínico, para luego integrar está información
genética con factores metabólicos, clínicos, psicológicos y sociodemográficos,
bajo un modelo multidimensional, que nos permita crear un escore de riesgo
individual para cada embarazo y obtener un índice de predicción.
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