Nos últimos anos, o puntuacións polixénicas (PGS) foron promocionados como unha ferramenta revolucionaria que transformará a prevención de enfermidades. Ao combinar o efecto de múltiples variantes xenéticas, prometen identificar as persoas con maior risco de cancro, enfermidades cardiovasculares ou obesidade. Non obstante, a evidencia científica máis recente indica que as súas a capacidade preditiva é modesta e, en moitos casos, xera máis preguntas que respostas.

Un estudo rigoroso desmonta o mito

Investigadores do University College London (UCL) analizaron 926 PGS para 310 enfermidades usando a base de datos pública Polygenic Score Catalog. Os seus achados, publicados en outubro de 2023 en BMJ Medicine, foron abrumadores: de media, o PGS só identificou o 11 % de individuos que finalmente desenvolveron a enfermidade e xeraron simultaneamente 5 falsos positivos %【372282977355559†L19-L52】. Para afeccións específicas como o cancro de mama ou a enfermidade arterial coronaria, as taxas de detección foron aínda máis baixas (10 % e 12 %, respectivamente)【372282977355559†L67-L70】.

Isto significa que por cada persoa identificada correctamente, moitas máis recibirían un resultado tranquilizador (falso negativo) ou alarmante (falso positivo) sen ser preciso. Segundo os autores, a aplicación do PGS en programas de cribado baseados na poboación implicaría a realización de miles de probas xenéticas para previr un só evento (por exemplo, un ataque cardíaco) se se usase para guiar as prescricións de estatinas. Ademais, as puntuacións proporcionan pouca información adicional que os factores convencionais como a idade, o sexo, a presión arterial ou o colesterol.

Por que fallan as puntuacións polixénicas

O PGS baséase en estudos de asociación de xenoma completo (GWAS). Estes estudos identifican variantes que son máis prevalentes en persoas cunha enfermidade que na poboación xeral. As variantes adoitan ter efectos moi pequenos (aumentando o risco en 1%–2%), polo que se necesitan millóns de puntos de datos para obter resultados robustos. A pesar disto, o PGS actual ten varios problemas:

• Baixa capacidade preditivaComo vimos, mesmo para enfermidades relativamente hereditarias, os PGS só capturan unha fracción do risco. Os factores ambientais, de estilo de vida e epixenéticos xogan un papel máis importante.
• Prexuízo de ascendenciaA maioría dos estudos de posgrao en xeral (GWAS) derivan de poboacións europeas. Polo tanto, os PGS resultantes son menos precisos noutras etnias, o que pode amplificar as desigualdades. O novo PGS da obesidade, por exemplo, explica o 17 % da variación do IMC nos europeos, pero só o 2 % nunha cohorte africana [368994030973972†L942-L948].
• Interaccións xene-ambienteAs variantes xenéticas actúan en ambientes específicos. Un PGS pode predicir algo nun país cunha dieta occidental e non nun cunha dieta mediterránea. Ademais, a resposta á dieta, ao exercicio ou aos medicamentos está modulada por moitos outros factores.
• Complexidade estatísticaDiferentes algoritmos e parámetros xeran diferentes PGS. As empresas poden escoller a puntuación que ofreza os resultados máis rechamantes, pero iso non significa que sexa a máis precisa ou fiable.

O mesmo estudo da UCL conclúe que a PGS non se debe empregar para o cribado masivo. Mesmo cando se combina con factores tradicionais, o beneficio engadido é pequeno e non compensa en absoluto o centrado nas recomendacións universais (comer saudable, deixar de fumar, facer exercicio). O profesor Nicholas Wald, coautor do artigo, afirma que a xenómica é importante para o descubrimento de fármacos, pero non para predicir quen enfermará. 372282977355559†L86-L107

Significa isto que a xenética non importa?

A xenética xoga un papel fundamental nalgunhas enfermidades monoxénicas (por exemplo, mutacións en BRCA1 ou BRCA2). Nestes casos, unha proba xenética detecta un risco moi alto e pódense tomar decisións preventivas claras, como mastectomías ou tratamentos farmacolóxicos. Os PGS, pola contra, ofrecen un risco relativo que apenas se traduce nunha diferenza absoluta apreciable. Por exemplo, pasar dun risco de 3 % de % a un risco de 4 % de sufrir unha enfermidade non cambia as recomendacións de estilo de vida, pero pode xerar ansiedade innecesaria.

Aínda así, a investigación xenómica segue a ser valiosa. Comprender que variantes inflúen na saúde axuda a identificar vías biolóxicas e posibles dianas terapéuticas. Ademais, os PGS poden empregarse como variables de axuste en estudos de epidemioloxía mendeliana para inferir a causalidade. O problema xorde cando se venden ao público sen o contexto axeitado.

Consellos para interpretar os resultados

Se decides facerte unha proba xenética con PGS, ten en conta o seguinte:

• Consulta con profesionaisUn xenetista ou un experto médico pode axudarche a comprender a verdadeira magnitude do teu risco e como integralo con outros factores.
• Mira o risco absolutoPregunta cal é o teu risco basal da enfermidade e canto varía coa túa puntuación. Ás veces, as diferenzas son mínimas.
• Non modifiques o teu tratamento sen conselloNon deixes de tomar un medicamento nin comeces un novo só polo teu PGS. As decisións médicas deben basearse en evidencias clínicas sólidas.
• Ten en conta a privacidadeLea os termos e condicións relativos a como a empresa almacenará e utilizará os seus datos xenéticos.
• Lembra o peso do estilo de vidaMesmo se o teu PGS é alto, unha dieta equilibrada, actividade física regular e descanso axeitado poden reducir o risco. Se o teu PGS é baixo, non é escusa para descoidar a túa saúde.

Nutrición de precisión máis alá do PGS

Os PGS son só unha parte da medicina personalizada. En Mefood Omics Empregamos datos sobre a microbiota, os metabolitos, os hábitos alimentarios e os patróns de actividade para ofrecer recomendacións completas. Mesmo sen un PGS, medir o teu microbioma ou perfil metabolómico pode proporcionar información práctica sobre como respondes a diferentes alimentos.

Por exemplo, certas combinacións de bacterias intestinais están asociadas cunha maior absorción de enerxía ou unha mellor resposta ás dietas baixas en carbohidratos. Oorenji integra estes datos con ferramentas de adestramento e receitas saudables (receitas.oorenji.com) para guiarche na creación de menús que respecten os teus gustos e necesidades. E se che interesa coñecer a túa predisposición xenética á obesidade, podes ler o publicación 1.

Conclusión: Mirando máis alá da xenética

As puntuacións polixénicas proporcionaron información valiosa para a investigación, pero a súa utilidade como ferramenta clínica ou de predición poboacional é limitada. Non substitúen hábitos saudables nin factores de risco coñecidos. Ante a tentación de basear a nosa saúde nun número xenético, lembremos que somos máis que os nosos xenes: o noso ambiente, a nosa crianza e as nosas decisións diarias pesan moito máis. As puntuacións polixénicas poden complementar a medicina, pero non deben converterse no único criterio para a toma de decisións.

Referencias

1. As puntuacións de risco xenético non son útiles para predicir enfermidades – ScienceDaily
2. Rendemento das puntuacións de risco polixénico no cribado, a predición e a estratificación do risco – BMJ Medicine
3. Predición polixénica do índice de masa corporal – Nature Medicine
4. O futuro das puntuacións de risco polixénico na xenómica directa ao consumidor – Nature Genetics