Influence of Genetics on the Response to Omalizumab in Patients with Severe Uncontrolled Asthma with an Allergic Phenotype

Omalizumab is a monoclonal antibody indicated for the treatment of severe uncontrolled asthma with an allergic phenotype. Its effectiveness could be influenced by clinical variables and single nucleotide polymorphisms (SNPs) in one or more of the genes involved in the mechanism of action and process of response to omalizumab, and these could be used as predictive biomarkers of response. We conducted an observational retrospective cohort study that included patients with severe uncontrolled allergic asthma treated with omalizumab in a tertiary hospital. Satisfactory response after 12 months of treatment was defined as (1) Reduction 50% of exacerbations or no exacerbations, (2) Improvement of lung function 10% FEV1, and (3) Reduction 50% of OCS courses or no OCS. Polymorphisms in the FCER1A (rs2251746, rs2427837), FCER1B (rs1441586, rs573790, rs1054485, rs569108), C3 (rs2230199), FCGR2A (rs1801274), FCGR2B (rs3219018, rs1050501), FCGR3A (rs10127939, rs396991), IL1RL1 (rs1420101, rs17026974, rs1921622), and GATA2 (rs4857855) genes were analyzed by real-time polymerase chain reaction (PCR) using TaqMan probes. A total of 110 patients under treatment with omalizumab were recruited. After 12 months of treatment, the variables associated with a reduction in exacerbations were the absence of polyposis (odds ratio [OR] = 4.22; 95% confidence interval [CI] = 0.95–19.63), IL1RL1 rs17026974-AG (OR = 19.07; 95% CI = 1.27–547), and IL1RL1 rs17026974-GG (OR = 16.76; 95% CI = 1.22–438.76). Reduction in oral corticosteroids (OCS) was associated with age of starting omalizumab treatment (OR = 0.95; 95% CI = 0.91–0.99) and blood eosinophil levels > 300 cells/ L (OR = 2.93; 95% CI = 1.01–9.29). Improved lung function showed a relationship to the absence of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) (OR = 12.16; 95% CI = 2.45–79.49), FCGR2B rs3219018-C (OR = 8.6; 95% CI = 1.12–117.15), GATA2 rs4857855-T (OR = 15.98; 95% CI = 1.52–519.57) and FCGR2A rs1801274-G (OR = 13.75; 95% CI = 2.14–142.68; AG vs. AA and OR = 7.46; 95% CI = 0.94–89.12; GG vs. AA). Meeting one response criterion was related to FCER1A rs2251746-TT (OR = 24; 95% CI = 0.77–804.57), meeting two to age of asthma diagnosis (OR = 0.93; 95% CI = 0.88–0.99), and meeting all three to body mass index (BMI) < 25 (OR = 14.23; 95% CI = 3.31–100.77) and C3 rs2230199-C (OR = 3; 95% CI = 1.01–9.92). The results of this study show the possible influence of the polymorphisms studied on the response to omalizumab and the clinical benefit that could be obtained by defining predictive biomarkers of treatment response.Instituto de Salud Carlos III (PT13/0010/0039)Biobank of the Hospital Universitario Virgen de las Nieves

Vitamin D-Related Single Nucleotide Polymorphisms as Risk Biomarker of Cardiovascular Disease

Cardiovascular diseases (CVDs) are a group of disorders of the heart and blood vessels. In addition to environmental risk factors, genetic predisposition increases the risk; this includes alterations in the vitamin D receptor gene (VDR). These alterations play a key role in modifying vitamin D uptake, being able to modify its function and increasing susceptibility to cardiovascular disorders. The aim of this study was to evaluate the association of polymorphisms in the VDR gene and risk of CVD in a Caucasian population. A retrospective case-control study was conducted comprising 246 CVD patients and 246 controls of Caucasian origin from Southern Spain. The genetic polymorphisms BsmI (rs1544410), TaqI (rs731236), ApaI (rs7975232), FokI (rs2228570) and Cdx2 (rs11568820) were determined by means of real-time polymerase chain reaction (PCR) for allelic discrimination using TaqMan® probes. The logistic regression analysis adjusted for body mass index and diabetes revealed that the TT genotype was associated with a higher risk of CVD in both the genotypic model (p = 0.0430; OR = 2.30; 95% CI = 1.06–5.37; TT vs. CC) and the recessive model (p = 0.0099; OR = 2.71; 95% CI = 1.31–6.07; TT vs. C). Haplotype analysis revealed that the haplotype GAC (p = 0.047; OR = 0.34; 95% CI = 0.12–0.98) was associated with increased risk of CVD. The VDR polymorphisms FokI (rs2228570) was significantly associated with the development of CVD. No influence was observed of the VDR polymorphisms BsmI (rs1544410), TaqI (rs731236), ApaI (rs7975232) and Cdx2 (rs11568820) on the risk of developing CVD in the patients studied.ERDF funds (EU) from the Instituto de Salud Carlos III PT13/0010/003

Impacto de la mutación homocigota en Nudix hidrolasa 15 sobre la mielosupresión con 6-mercaptopurina en una niña europea con leucemia linfoblástica aguda: A propósito de un caso

A 6-year-old girl diagnosed with intermediate-risk acute lymphoblastic leukemia (ALL) presented with severe myelotoxicity and multiple infections during phase IB induction treatment with 6-mercaptopurine (6-MP). In the subsequent treatment phases, which included 6-MP, the patient continued to show bone marrow aplasia and neutropenia, necessitating numerous dose adjustments and interruptions. The recommended dose was eventually reduced to 5 %. A pharmacogenetic analysis, conducted in induction phase IB, detected three single-nucleotide polymorphisms (SNPs) of the thiopurine S-methyltransferase (TPMT) gene, and the phenotype of a normal metabolizer was observed. As a result of a second pharmacogenetic analysis, pathological polymorphisms were revealed in Nudix hydrolase 15 (NUDT15), which may explain the patient’s myelotoxicity. Hence, a pharmacogenetic analysis performed in advance would have been able to prevent her from suffering severe toxicity and/or treatment failure.Una paciente pediátrica de 6 años, diagnosticada de leucemia linfoblástica aguda (LLA) de riesgo intermedio, presenta milotoxicidad grave y múltiples infecciones durante la fase de inducción IB del tratamiento con 6-mercaptopurina (6-MP). En las siguientes fases del protocolo de tratamiento, que incluía también 6-MP, la paciente continúa mostrando aplasia de médula ósea y neutropenia, requiriendo numerosos ajustes de dosis e interrupciones. La dosis recomendada de 6-MP se reduce entonces al 5 %. El análisis farmacogenético, realizado en la fase de inducción IB, detectó tres polimorfismos de nucleótido único (SNPs) en el gen que codifica para la enzima tiopurina S-metiltransferasa (TPMT), observándose un fenotipo de metabolizador normal para esta enzima. Como consecuencia, se requirió de un segundo análisis farmacogenético más completo, que reveló polimorfismos patológicos en el gen de la hidrolasa Nudix 15 (NUDT15), explicaría la mielotoxicidad observada en esta paciente. Por ello, un análisis farmacogenético completo debería llevarse a cabo con anterioridad al inicio de 6-MP y de manera rutinaria en la práctica clínica, para conseguir prevenir los efectos adversos graves y/o el fracaso terapéutico

Effect of Single Nucleotide Polymorphisms in the Vitamin D Metabolic Pathway on Susceptibility to Non-Small-Cell Lung Cancer

The pathogenesis of non-small-cell lung cancer (NSCLC) is complex, since many risk factors have been identified. Recent research indicates that polymorphisms in the metabolic pathway of vitamin D may be involved in both risk and survival of the disease. The objective of this study is to assess the effect of 13 genetic polymorphisms involved in the vitamin D metabolic pathway on the risk of suffering from NSCLC. We conducted an observational case-control study, which included 204 patients with NSCLC and 408 controls, of Caucasian origin, from southern Spain. The CYP27B1 (rs4646536, rs3782130, rs703842, rs10877012), CYP2R1 (rs10741657), GC (rs7041), CYP24A1, and VDR (BsmI, Cdx-2, FokI, ApaI, TaqI) gene polymorphisms were analyzed by real-time polymerase chain reaction. The logistic regression model, adjusted for smoking and family history of cancer, revealed that in the genotypic model, carriers of the VDR BsmI rs1544410-AA genotype were associated with a lower risk of developing NSCLC compared to the GG genotype (p = 0.0377; OR = 0.51; CI95% = 0.27-0.95; AA vs. GG). This association was maintained in the recessive model (p = 0.0140). Haplotype analysis revealed that the AACATGG and GACATGG haplotypes for the rs1544410, rs7975232, rs731236, rs4646536, rs703842, rs3782130, and rs10877012 polymorphisms were associated with a lower risk of NSCLC (p = 0.015 and p = 0.044 respectively). The remaining polymorphisms showed no effect on susceptibility to NSCLC. The BsmI rs1544410 polymorphism was significantly associated with lower risk of NSCLC and could be of considerable value as a predictive biomarker of the disease.ERDF funds (EU) from the Instituto de Salud Carlos III PT13/0010/003

Single Nucleotide Polymorphisms in the Vitamin D Metabolic Pathway and Their Relationship with High Blood Pressure Risk

High blood pressure (HBP) is the leading risk factor for cardiovascular disease (CVD) and all-cause mortality worldwide. The progression of the disease leads to structural and/or functional alterations in various organs and increases cardiovascular risk. Currently, there are significant deficiencies in its diagnosis, treatment, and control. Vitamin D is characterized by its functional versatility and its involvement in countless physiological processes. This has led to the association of vitamin D with many chronic diseases, including HBP and CVD, due to its involvement in the regulation of the renin–angiotensin–aldosterone system. The aim of this study was to evaluate the effect of 13 single nucleotide polymorphisms (SNPs) related to the vitamin D metabolic pathway on the risk of developing HBP. An observational case-control study was performed, including 250 patients diagnosed with HBP and 500 controls from the south of Spain (Caucasians). Genetic polymorphisms in CYP27B1 (rs4646536, rs3782130, rs703842, and rs10877012), CYP2R1 rs10741657, GC rs7041, CYP24A1 (rs6068816, and rs4809957), and VDR (BsmI, Cdx2, FokI, ApaI, and TaqI) were analyzed by real-time PCR using TaqMan probes. Logistic regression analysis, adjusted for body mass index (BMI), dyslipidemia, and diabetes, showed that in the genotypic model, carriers of the GC rs7041 TT genotype were associated with a lower risk of developing HBP than the GG genotype (odds ratio (OR) = 0.44, 95% confidence interval (CI): 0.41–0.77, p = 0.005, TT vs. GG). In the dominant model, this association was maintained; carriers of the T allele showed a lower risk of developing HBP than carriers of the GG genotype (OR = 0.69, 95% CI: 0.47–1.03; TT + TG vs. GG, p = 0.010). Finally, in the additive model, consistent with previous models, the T allele was associated with a lower risk of developing HBP than the G allele (OR = 0.65, 95% CI: 0.40–0.87, p = 0.003, T vs. G). Haplotype analysis revealed that GACATG haplotypes for SNPs rs1544410, rs7975232, rs731236, rs4646536, rs703842, and rs10877012 were associated with a marginally significant lower risk of developing HBP (OR = 0.35, 95% CI: 0.12–1.02, p = 0.054). Several studies suggest that GC 7041 is associated with a lower active isoform of the vitamin D binding protein. In conclusion, the rs7041 polymorphism located in the GC gene was significantly associated with a lower risk of developing HBP. This polymorphism could therefore act as a substantial predictive biomarker of the disease.ERDF funds (EU) from the Instituto de Salud Carlos III (PT13/0010/0039) supported by co-funding grants from the Biobank of the Hospital Universitario Virgen de las Nieves

Impacto de la mutación homocigota en Nudix hidrolasa 15 sobre la mielosupresión con 6-mercaptopurina en una niña europea con leucemia linfoblástica aguda: A propósito de un caso

Una paciente pediátrica de 6 años, diagnosticada de leucemia linfoblástica aguda (LLA) de riesgo intermedio, presenta milotoxicidad grave y múltiples infecciones durante la fase de inducción IB del tratamiento con 6-mercaptopurina (6-MP). En las siguientes fases del protocolo de tratamiento, que incluía también 6-MP, la paciente continúa mostrando aplasia de médula ósea y neutropenia, requiriendo numerosos ajustes de dosis e interrupciones. La dosis recomendada de 6-MP se reduce entonces al 5 %. El análisis farmacogenético, realizado en la fase de inducción IB, detectó tres polimorfismos de nucleótido único (SNPs) en el gen que codifica para la enzima tiopurina S-metiltransferasa (TPMT), observándose un fenotipo de metabolizador normal para esta enzima. Como consecuencia, se requirió de un segundo análisis farmacogenético más completo, que reveló polimorfismos patológicos en el gen de la hidrolasa Nudix 15 (NUDT15), explicaría la mielotoxicidad observada en esta paciente. Por ello, un análisis farmacogenético completo debería llevarse a cabo con anterioridad al inicio de 6-MP y de manera rutinaria en la práctica clínica, para conseguir prevenir los efectos adversos graves y/o el fracaso terapéutico.A 6-year-old girl diagnosed with intermediate-risk acute lymphoblastic leukemia (ALL) presented with severe myelotoxicity and multiple infections during phase IB induction treatment with 6-mercaptopurine (6-MP). In the subsequent treatment phases, which included 6-MP, the patient continued to show bone marrow aplasia and neutropenia, necessitating numerous dose adjustments and interruptions. The recommended dose was eventually reduced to 5 %. A pharmacogenetic analysis, conducted in induction phase IB, detected three single-nucleotide polymorphisms (SNPs) of the thiopurine S-methyltransferase (TPMT) gene, and the phenotype of a normal metab olizer was observed. As a result of a second pharmacogenetic analysis, pathological polymorphisms were revealed in Nudix hydrolase 15 (NUDT15), which may explain the patient’s myelotoxicity. Hence, a pharmacogenetic analysis performed in advance would have been able to prevent her from suffering severe toxicity and/or treatment failure.Funding: The Virgen de las Nieves University Hospital Biobank was supported by grants co-funded by ERDF funds (EU) from the Instituto de Salud Carlos III (PT13/0010/0039)

Single Nucleotide Polymorphisms in the Vitamin D Metabolic Pathway as Survival Biomarkers in Colorectal Cancer

Several studies have suggested that single nucleotide polymorphisms (SNPs) related to vitamin D metabolism may affect CRC carcinogenesis and survival. The aim of this study was to evaluate the influence of 13 SNPs involved in the vitamin D metabolic pathway on CRC survival. We conducted an observational retrospective cohort study, which included 127 Caucasian CRC patient from the south of Spain. SNPs in VDR, CYP27B1, CYP2R1, CYP24A1, and GC genes were analyzed by real-time polymerase chain reaction. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were assessed. Cox regression analysis adjusted for metastasis, age of diagnosis, stage (IIIB, IV or IVB), ECOG score (2–4), lymph node involvement, adjuvant chemotherapy, and no family history of CRC showed that the VDR ApaI (p = 0.036), CYP24A1 rs6068816 (p < 0.001), and GC rs7041 (p = 0.006) were associated with OS in patients diagnosed with CRC, and CYP24A1 rs6068816 (p < 0.001) was associated with PFS adjusted for metastasis, age of diagnosis, stage (IIIB, IV or IVB), ECOG score (2–4), lymph node involvement, adjuvant chemotherapy, and no primary tumor resection. The rest of the SNPs showed no association with CRC survival. Thus, the SNPs mentioned above may have a key role as prognostic biomarkers of CRCERDF funds (EU)Instituto de Salud Carlos III (PT13/0010/0039)Biobank of the University Hospital Virgen de las Nieve

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Association between Single Nucleotide Polymorphisms Related to Vitamin D Metabolism and the Risk of Developing Asthma

Supplementary Materials: The following supporting information can be downloaded at: https:// www.mdpi.com/article/10.3390/nu15040823/s1, Table S1: Hardy-Weinberg equilibrium; Table S2: Linkage disequilibrium; Table S3: Minor allele frequencies of SNPs; Table S4: Estimation of haplotype frequencies; Table S5: Polymorphisms and association with risk of asthma.Asthma is a chronic non-communicable disease that affects all age groups. The main challenge this condition poses is its heterogeneity. The role of vitamin D in asthma has aroused great interest, correlating low vitamin D levels and polymorphisms in the genes involved in its metabolic pathway with the risk of asthma. The aim of this study was to evaluate the influence of 13 single nucleotide polymorphisms (SNPs) related to the vitamin D metabolism on the susceptibility to asthma. An observational case-control study was performed, including 221 patients with asthma and 442 controls of Caucasian origin from southern Spain. The SNPs CYP24A1 (rs6068816, rs4809957), CYP27B1 (rs10877012, rs4646536, rs703842, rs3782130), GC (rs7041), CYP2R1 (rs10741657) and VDR (ApaI, BsmI, FokI, Cdx2, TaqI) were analyzed by real-time PCR, using TaqMan probes. The logistic regression model adjusted for body mass index revealed that in the genotype model, carriers of the Cdx2 rs11568820-AA genotype were associated with a higher risk of developing asthma (p = 0.005; OR = 2.73; 95% CI = 1.36–5.67; AA vs. GG). This association was maintained in the recessive model (p = 0.004). The haplotype analysis revealed an association between the ACTATGG haplotype and higher risk of asthma for the rs1544410, rs7975232, rs731236, rs4646536, rs703842, rs3782130 and rs10877012 genetic polymorphisms (p = 0.039). The other SNPs showed no effect on risk of developing asthma. The Cdx2 polymorphism was significantly associated with the susceptibility of asthma and could substantially act as a predictive biomarker of the disease.ERDF funds (EU) from the Instituto de Salud Carlos III (PT13/0010/0039) supported by co-funding grants from the Biobank of the Hospital Universitario Virgen de las Nieve

Impact of Omalizumab in Patients with Severe Uncontrolled Asthma and Possible Predictive Biomarkers of Response: A Real-Life Study

The following supporting information can be downloaded at: https://www.mdpi.com/article/10.3390/pharmaceutics15020523/s1, Table S1: Predictors of oral corticosteroid reduction at 12 months of omalizumab treatment in patients with severe uncontrolled asthma (bivariate analysis); Table S2: Predictors of lung function improvement at 12 months of omalizumab treatment in patients with severe uncontrolled asthma (bivariate analysis); Table S3: Predictors of exacerbation reduction at 12 months of omalizumab treatment in patients with severe uncontrolled asthma (bivariate analysis).The results of this study are part of the doctoral thesis presented by Susana Rojo Tolosa at the University of Granada.Most patients with asthma can control their symptoms with a basic standard of medical care and with maintenance and rescue medication. However, between 5% and 10% of asthmatics worldwide do not achieve control of their symptoms and have recurrent exacerbations and respiratory difficulties. The objective of the study was the real-life evaluation of the clinical improvement of patients with severe eosinophilic asthma treated with omalizumab, together with the search for biomarkers associated with the response. An observational retrospective cohort study was conducted that included patients with severe uncontrolled allergic asthma being treated with omalizumab. Three types of response were evaluated: lower use of oral corticosteroids, improvement in lung function, and reduction in exacerbations. A total of 110 patients under treatment with omalizumab were included, with a mean age of 48 +/- 16 years. After 12 months had elapsed, significant reductions were found in the number of exacerbations, use of oral cortico-steroids and doses of inhaled corticosteroids (p < 0.001). Lung function and asthma control improved significantly (p < 0.001; p = 0.004) and eosinophil levels were significantly reduced (p = 0.004). Low scores in the Asthma Control Test were associated with the oral corticosteroid-saving effect; lower previous FEV1 levels and absence of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) were related to improvement in lung function, and prior FEV1 values higher than 80% and absence of gastroesophageal reflux disease (GERD) with a reduction in exacerbations. The results of this study confirm the clinical benefit obtained after the introduction of omalizumab and the possible predictive biomarkers of response to the treatment.ERDF funds (EU) from the Instituto de Salud Carlos III (PT13/0010/0039)Biobank of the Hospital Universitario Virgen de las Nieves