Análisis de estabilidad y mecanismos de acción de biomarcadores moleculares de asma priorizados por Biología de Sistemas

Abstract

Tesis Doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Biología Molecular. Fecha de Lectura: 31-10-2024Esta Tesis tiene embargado el acceso al texto completo hasta el 01-05-2026Las enfermedades respiratorias inflamatorias crónicas, como la alergia y el asma, suponen un importante reto a nivel clínico debido a la gran heterogeneidad que presentan, que dificulta el diagnóstico y selección del tratamiento correcto para cada paciente. Además, los medicamentos disponibles para estas patologías son en su mayoría sintomáticos y no todos los pacientes responden correctamente a ellos. Por tanto, la mejora de las herramientas diagnósticas e identificación de nuevas dianas terapéuticas son muy necesarias. En este sentido, el uso de técnicas de análisis masivo, junto con la aplicación de la biología de sistemas, ha mejorado la comprensión de estas enfermedades complejas. La presente Tesis Doctoral tuvo como objetivo el análisis en profundidad de biomarcadores moleculares de asma y alergia respiratoria, junto con el estudio de su papel en estas patologías. Para ello, mediante biología de sistemas se generaron tres modelos matemáticos capaces de simular la alergia respiratoria, el asma alérgica y el asma no alérgica. Con ellos, se priorizaron 94 biomarcadores en base a su asociación con la enfermedad global y con los motivos moleculares que la definen, así como en base a su especificidad por cada patología, identificando aquellos con función efectora. Adicionalmente, un análisis de proteínas desencadenantes identificó a AKT1, MAPK13 y STAT1 como probables desencadenantes de la alergia respiratoria y, junto a TLR4, del asma. Se seleccionaron 26 de estos biomarcadores priorizados y se estudió en profundidad su expresión génica en muestras longitudinales, separadas por dos años, de pacientes asmáticos y sujetos sanos. Así, en base a su estabilidad en el tiempo y a su sensibilidad y especificidad para discriminar grupos clínicos y gravedades, se seleccionaron 8 genes con los que se construyó un algoritmo diagnóstico de asma: CHI3L1, CPA3, IL1R2, IL4R, LGALS3, PI3, RNASE3 y TGFB1. El análisis en suero de las proteínas codificadas por estos genes destacó 5 de ellas como muy relevantes: CPA3, TGF-β1, galectina-3, IL-4Rα e IL-1R2, especialmente estas últimas para discriminar el asma grave. Finalmente, se analizó la expresión génica y proteica de las proteínas desencadenantes en muestras de células mononucleares de sangre periférica (PBMC) y tejido pulmonar de pacientes asmáticos y sujetos sanos, así como elementos identificados dentro de sus vías de señalización, encontrando diferencias entre grupos clínicos en todas ellas. Un análisis del efecto del silenciamiento de MAPK13 en células epiteliales pulmonares humanas demostró su función en la formación del epitelio estratificado y en la diferenciación de las células de Goblet. Estos resultados, en conjunto, aportan información relevante sobre las patologías estudiadas y, en concreto en el asma, proporciona nuevas y prometedoras herramientas diagnósticas y terapéutica