El estudio que predice el riesgo de una enfermedad común en un embrión fecundado

El estudio que predice el riesgo de una enfermedad común en un embrión fecundado

No obstante, los autores del estudio, un equipo de Estados Unidos, observa asimismo que hay varias consideraciones éticas y prácticas que han de ser abordadas.

 

Un estudio divulgado este lunes en la revista “Nature Medicine” señala que la secuencia del genoma de embriones fertilizados durante la fecundación in vitro y el consecuente riesgo genético de desarrollar doce enfermedades comunes se pueden predecir antes de la implantación con una precisión de hasta un 99 %.

Estos hallazgos iniciales, en base a predicciones de 110 embriones humanos preimplantados fecundados, que se compararon con predicciones de riesgo en base a los genomas de 10 niños, podrían tener implicaciones en el uso de pruebas de preimplantación genética de embriones fecundados (PGT, en inglés), basadas en genomas.

No obstante, los autores del estudio, un equipo de Estados Unidos, observa asimismo que hay varias consideraciones éticas y prácticas que han de ser abordadas.

Esas pruebas de predicción genética de embriones fecundados durante tratamientos de fecundación in vitro -FIV- se emplean ahora para prevenir enfermedades raras ocasionadas por mutaciones de un solo gen, conocidas como “desórdenes mendelianos”.

No obstante, la evaluación de una gama más amplia de más problemas médicos comunes, como ataques cardíacos o cáncer, aún no es una opción.

Para llegar a sus conclusiones, el experto Akash Kumar y un grupo de colegas secuenciaron los genomas de diez parejas sometidas a tratamientos de FIV.

Los expertos emplearon luego esos datos para generar puntuaciones de riesgo poligénico, una herramienta genética empleada para predecir el riesgo de enfermedad en 110 embriones fecundados que aún debían ser implantados.

Esto permitió a los autores de la investigación predecir la probabilidad de cada embrión de desarrollar doce condiciones médicas comunes, como algunos cánceres o enfermedades cardiometabólicas.

Entre sus hallazgos vieron que sus predicciones tenían una precisión de entre el 99 % y el 99,4 %.

EFE.

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