ES2924776A1 - Metodos para el diagnostico y pronostico de la enfermedad de alzheimer - Google Patents
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Abstract
Métodos para el diagnóstico y pronóstico de la enfermedad de alzheimer. La presente invención se refiere a biomarcadores y métodos para su uso en el diagnóstico y/o pronóstico de la enfermedad de alzheimer (EA). De manera más específica, se refiere al uso de un panel de biomarcadores en un método in vitro en el que los niveles de expresión de dicho panel de biomarcadores en una muestra biológica de un sujeto son indicativos del riesgo de que el sujeto desarrolle la enfermedad.
Description
MÉTODOS PARA EL DIAGNÓSTICO Y PRONÓSTICO DE LA ENFERMEDAD DE
ALZHEIMER
CAMPO DE LA INVENCIÓN
La presente invención se refiere a biomarcadores y métodos para su uso en el diagnóstico y/o pronóstico de la enfermedad de Alzheimer (EA). De manera más específica, se refiere al uso de un panel de biomarcadores en un método in vitro en el que los niveles de expresión de dicho panel de biomarcadores en una muestra biológica de un sujeto son indicativos del riesgo de que el sujeto desarrolle la enfermedad.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
Debido a su alta prevalencia en la población mundial, la EA es probablemente la enfermedad neurodegenerativa más estudiada. Diversos estudios han caracterizado la patología de la EA desde un punto de vista cognitivo y/o utilizando enfoques de neuroimagen. Si bien estos enfoques son necesarios para distinguir los diversos estadios de la progresión de la EA, todavía existe la necesidad de identificar biomarcadores fiables para el diagnóstico y pronóstico eficaz de la EA.
La mayoría de los estudios destinados a la detección de biomarcadores de la EA se han realizado en fluidos biológicos como la sangre o el líquido cefalorraquídeo (LCR). El uso de LCR representa el mejor enfoque para identificar los biomarcadores de la EA, ya que este líquido contacta directamente con el líquido intersticial del cerebro y refleja con precisión los cambios bioquímicos relacionados con los procesos del sistema nervioso central (SNC). De hecho, los estudios de LCR en EA han demostrado consistentemente que el péptido p-amiloide (PA42), la proteína tau total (T-tau) y fosforilada (P-tau) constituyen biomarcadores de LCR relevantes para el diagnóstico de EA.
Sin embargo, existe una clara necesidad de identificar biomarcadores fiables asociados a los diferentes estadios de la EA, desde estadios asintomáticos hasta EA avanzada, y el posterior diseño de métodos optimizados para el diagnóstico y pronóstico de la enfermedad.
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN
Un complejo análisis bioinformático y estadístico de los biomarcadores descritos en el estado de la técnica ha llevado a los autores al descubrimiento y caracterización de un
panel de 27 biomarcadores, cuya expresión se diferencia clara y consistentemente en la EA (Tabla I).
Tabla I. Panel de marcadores proteicos.
Los biomarcadores en el panel han sido identificados por diversos análisis bioinformáticos de estudios proteómicos independientes y datos compilados de muestras de LCR de 877 sujetos diagnosticados con EA (edad promedio de 70) y 1254
sujetos control de edad avanzada sin demencia o EA (edad promedio de 74).
Las características iniciales para definir sujetos control sanos según criterios cognitivos fueron: CDR = 0, sin déficits neuropsicológicos y/o sin alcanzar los criterios de deterioro cognitivo leve (DCL); puntuación > 23 en la Evaluación Cognitiva de Montreal; puntuación MMSE de 30; y NC asintomáticos, no portadores de mutaciones.
Los criterios de referencia para definir la EA fueron la presencia de fallos cognitivos reportados por el sujeto; los criterios cognitivos fueron CDR > 1; puntuación < 23 en la Evaluación Cognitiva de Montreal y sujetos que cumplieron con los criterios de probable demencia de EA según los criterios NIA-AA. Además, la mayoría de las publicaciones confirmaron el diagnóstico de EA utilizando los biomarcadores de LCR PA42, T-tau y/o P-tau, y proporcionaron evaluaciones clínicas que incluyeron lo siguiente: el historial detallado basado en informantes, la evaluación de registros médicos, el historial médico, los antecedentes familiares, el examen físico y neurológico, las pruebas de laboratorio de rutina, TC o IRM del cerebro, los exámenes neurológicos y cognitivos de imágenes cerebrales.
El panel de los biomarcadores es de especial interés no solo para el diagnóstico sino también para el pronóstico de la enfermedad. El método de la invención se basa en el uso de dicho panel de biomarcadores para el diagnóstico y pronóstico de la EA y representa una mejora sustancial con respecto a los métodos tradicionalmente utilizados (Figura 1).
Por lo tanto, en un primer aspecto, la invención se refiere a un método in vitro para diagnosticar o pronosticar la EA en un sujeto, comprendiendo el método: a) medir los niveles de expresión de un panel de biomarcadores en una muestra biológica del sujeto; b) comparar los niveles de expresión de cada biomarcador determinado en a) con los respectivos niveles de referencia; y c) realizar un análisis estadístico para puntuar un valor final X de 1 a 10, indicando dicho valor X el riesgo de que el sujeto desarrolle la enfermedad, en donde el panel de biomarcadores comprende: (i) Beta amiloide 1-40 (PA40); Beta amiloide 1-42 (PA42); Glucoproteína de superficie celular MUC18 (MUC18); Apolipoproteína C2 (APOC2); Apolipoproteína A1 (APOA1); Albúmina (ALBU); y proteína de unión a retinol 4 (RET4); y (ii) proteína Tau total (tTau); proteína Tau fosforilada (pTau; Thr181); Apolipoproteína E (APOE); Clusterina (CLUS); SPARC (SPRC); Quitinasa 3 tipo 1 (CH3L1/YKL40); y Malato deshidrogenasa 1 (MDHC); y en donde: 1 < X <5 indica que no hay riesgo significativo de desarrollar EA; 5 < X <7,5
indica un riesgo leve de desarrollar EA; y X > 7,5 indica un alto riesgo de desarrollar EA.
La enfermedad de Alzheimer es la causa más común de demencia, un deterioro cognitivo progresivo adquirido suficiente para afectar a las actividades de la vida diaria. Las estimaciones actuales sugieren que 44 millones de personas viven con demencia en todo el mundo en la actualidad, y se prevé que esta cifra se triplique en 2050 a medida que la población envejezca.
La EA representa del 50 % al 75 % de las demencias diagnosticadas, siendo principalmente una afección de la última etapa de la vida. Las principales características de la patología son las placas amiloides y los ovillos neurofibrilares (ONF). Además, se observan hilos de neurópilo, neuritas distróficas, astrogliosis y activación microglial asociadas, y la angiopatía amiloide cerebral coexiste con frecuencia.
El diagnóstico de la enfermedad se basa en la evaluación clínica, y en particular en la entrevista clínica con el paciente y un informante, y un examen cognitivo y físico focalizado. Se recomiendan imágenes estructurales, utilizando tomografía computarizada o, idealmente, resonancia magnética, para todos los pacientes investigados por deterioro cognitivo con el fin de excluir anomalías estructurales y proporcionar información de diagnóstico positiva. Las imágenes de PET de amiloide ahora también están disponibles para el diagnóstico clínico. Sin embargo, todavía existe la necesidad de identificar biomarcadores fiables para el diagnóstico y pronóstico eficaz de la EA.
El uso de biomarcadores para el diagnóstico de EA presentaría varias ventajas. Un marcador ideal permitiría el diagnóstico en una etapa muy temprana de la enfermedad, antes de que se observe la degeneración relacionada con la enfermedad en las pruebas de imagen cerebral y neuropatológicas. Esto, a su vez, permitiría iniciar el tratamiento lo antes posible y hacer un seguimiento del desarrollo de la enfermedad, potencialmente permitiendo probar la eficacia de nuevas terapias.
El término "diagnóstico", como se usa en el presente documento, incluye proporcionar cualquier información relativa a la existencia o presencia, inexistencia o ausencia o probabilidad del trastorno en un paciente. Incluye además proporcionar información sobre el tipo o clasificación del trastorno o de los síntomas que se experimentan o se pueden experimentar en relación con él. Esto puede incluir, por ejemplo, diagnóstico de la gravedad del trastorno.
El término "pronóstico", como se usa en el presente documento, se relaciona con determinar el resultado probable o el transcurso de una enfermedad, especialmente de las posibilidades de recuperación o recurrencia de dicha enfermedad.
Los métodos para determinar los niveles de expresión de un gen son ampliamente conocidos en los últimos avances y cualquiera de ellos puede usarse en el contexto de la presente invención. La determinación de los niveles de expresión de los genes que codifican los biomarcadores proteicos usados dentro del método de la invención puede comprender medir el nivel de ADNc, el nivel de ARNm y/o el nivel de la proteína codificada por dicho gen. A modo de ejemplo y no de limitación, los niveles de ARNm de dicho gen pueden cuantificarse mediante el uso de métodos convencionales, por ejemplo, métodos que comprenden la amplificación de ARNm y la cuantificación del producto de la amplificación de dicho ARNm, tales como electroforesis y tinción, o como alternativa, mediante análisis por transferencia de Southern y el uso de sondas adecuadas, análisis por transferencia de Northern y el uso de sondas específicas de ARNm del gen de interés (gen que codifica la proteína de interés) o del correspondiente ADNc del mismo, mapeo de nucleasa S1, hibridación, RT-Q-PCR, los microarrays y la secuenciación de ARN, etc.
Si la cuantificación de la expresión del gen que codifica la proteína de interés se va a realizar midiendo los niveles de proteína, se debe tratar la muestra biológica aislada del sujeto para extraer las proteínas. Los métodos para extraer o aislar proteínas son conocidos por los expertos en la materia y están disponibles comercialmente. Los niveles del gen que codifica la proteína de interés pueden cuantificarse mediante cualquier método convencional que permita detectar y cuantificar dicha proteína en una muestra de un sujeto. A modo de ejemplo y no de limitación, se pueden cuantificar los niveles de dicha proteína, por ejemplo, mediante el uso de anticuerpos con capacidad de unirse específicamente a la proteína de interés y la posterior cuantificación de los complejos formados.
En una realización preferida de la presente invención, los niveles de expresión del gen que codifica la proteína de interés se cuantifican midiendo los niveles de proteína.
La expresión "nivel de referencia" se refiere a los niveles de expresión del gen que codifica el biomarcador proteico de interés en una muestra de un sujeto control, es decir, una persona sana que no padezca EA y de edad y sexo similar al sujeto.
Los niveles de expresión de los biomarcadores de interés para un sujeto dado y un
sujeto control pueden obtenerse en uno o más puntos temporales para seguir el progreso de la EA. La expresión "punto temporal" (“time point’), tal como se usa en el presente documento, se corresponde con el momento en el que se obtienen las muestras a analizar. El método de la invención también se puede llevar a cabo en uno o más puntos temporales.
En algunas realizaciones, cuando los niveles de expresión de los biomarcadores de interés para un sujeto dado y un sujeto control se obtienen en más de un punto temporal, dichos puntos temporales se seleccionan del grupo que consiste en: cero, uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, diez, once y doce meses, en donde se entiende el punto temporal cero como la primera vez que se lleva a cabo el método de la invención. En dichas realizaciones, el método de la invención puede llevarse a cabo en los mismos puntos temporales. Como alternativa, el método de la invención puede llevarse a cabo en un punto temporal posterior. En ese caso, las muestras pueden obtenerse antes de ese momento y almacenarse adecuadamente.
Los niveles de expresión se pueden determinar usando cualquier tipo de muestra biológica del sujeto. Como se usa en el presente documento, la expresión "muestra biológica" se refiere a cualquier material que comprenda un ácido nucleico. Los ejemplos de muestras biológicas incluyen, sin limitación, una muestra de biopsia, un tejido (por ejemplo, tejido cerebral), célula o fluido (por ejemplo, suero, saliva, semen, esputo, LCR, lágrimas, mucosidad, sudor, extractos de cerebro y similares) y sangre (por ejemplo, PBMC (células mononucleares derivadas de sangre periférica) tales como neutrófilos, monocitos).
En algunas realizaciones de la presente invención, la muestra biológica es un fluido. En una realización preferida de la invención, la muestra biológica es LCR.
Como se usa en el presente documento, el término "sujeto" se refiere a animales humanos y no humanos, como sujetos veterinarios. La expresión "animal no humano" incluye todos los vertebrados, por ejemplo, mamíferos y no mamíferos. En algunas realizaciones, el sujeto es un mamífero. En una realización preferida, el sujeto es un sujeto humano.
El panel de biomarcadores del método de la invención comprende: (i) PA40; PA42; MUC18; APOC2; APOA1; ALBU; RET4; y (¡i) tTau; pTau (Thr181); APOE; CLUS; SPARC; MDHC;yCH3L1.
En algunas realizaciones de la invención, el panel de biomarcadores del método de la invención consiste en: (i) PA40; PA42; MUC18; APOC2; APOA1; ALBU; RET4 y (ii) tTau; pTau (Thr181); APOE; CLUS; SPARC; MDHC; y CH3L1.
El panel de biomarcadores del método de la invención puede comprender además al menos un biomarcador seleccionado del grupo que comprende: (iii) Pentraxina 2 neural (NPTX2); Factor de crecimiento nervioso inducible (VGF); Inhibidor de proproteína convertasa subtilisina/kexina tipo 1 / proSAAS (PCSK1N); Ceruloplasmina (CERU); y angiotensina (ANGT); y (iv) miembro 1 de la familia Serpina F/factor derivado del epitelio pigmentario (PEDF); Espondina 1 (SPON1); Complemento C3 (C03); Alfa-2-macroglobulina (A2MG); miembro 1 de la familia A de alfa-1-antitripsina/Serpina (A1AT); Osteopontina (OSTP); Fructosa-bisfosfato aldolasa A (ALDOA); y proteína 1 de unión a calcio modular relacionada con SPARC (SMOC1).
En algunas realizaciones de la invención, el panel de biomarcadores del método de la invención comprende: (v) PA40; PA42; MUC18; APOC2; APOA1; ALBU; RET4; NPTX2; VGF; PCSK1N; CERU; y ANGT; y (vi) tTau; pTau (Thr181); APOE; CLUS; SPARC; CH3L1; MDHC; PEDF; SPON1; C03; A2MG; A1AT; OSTP; ALDOA; y SMOC1.
En algunas realizaciones de la invención, el panel de biomarcadores del método de la invención consiste en: (v) PA40; PA42; MUC18; APOC2; APOA1; ALBU; RET4; NPTX2; VGF; PCSK1N; CERU; y ANGT; y (vi) tTau; pTau (Thr181); APOE; CLUS; SPARC; CH3L1; MDHC; PEDF; SPON1; C03; A2MG; A1AT; OSTP; ALDOA; y SMOC1.
PA40 (UniProt P05067-PRO_0000000093, versión de entrada 294) y PA42 (UniProt P05067-PRO_0000000092, versión de entrada 294) son los componentes principales de las placas amiloides extracelulares que caracterizan la EA. Son producidos por la proteólisis de la proteína precursora beta amiloide transmembrana (APP), que funciona como un receptor de la superficie celular y realiza funciones fisiológicas en la superficie de las neuronas relevantes para el crecimiento de neuritas, adhesión neuronal y axonogénesis. Los péptidos beta-amiloides se unen a las lipoproteínas y apolipoproteínas E y J en el LCR y a las partículas de HDL en el plasma, inhibiendo la oxidación catalizada por metales de las lipoproteínas. PA42 puede activar fagocitos mononucleares en el cerebro y provocar respuestas inflamatorias.
MUC18 (UniProt P43121, versión de entrada 185) juega un papel en la adhesión celular y en la cohesión de la monocapa endotelial en las uniones intercelulares en el tejido vascular. El papel de MUC18 como un posible biomarcador para la EA aún no se ha
investigado en detalle, y su posible vínculo con la enfermedad solo se ha sugerido recientemente (43).
APOC2 (UniProt P02655, versión de entrada 218) es un componente clave de las lipoproteínas de alta densidad (HDL) y desempeña un papel importante en el metabolismo de las lipoproteínas como activador de la lipoproteína lipasa. Curiosamente, los cambios en el metabolismo de los lípidos pueden estar posiblemente relacionados con el estado cognitivo en la EA, por lo que el uso de APOC2 como biomarcador podría ser particularmente relevante para determinar la progresión de la enfermedad.
APOA1 (UniProt P02647, versión de entrada 254) participa en el transporte inverso de colesterol de los tejidos al hígado para su excreción promoviendo la salida de colesterol de los tejidos y actuando como cofactor de la lecitina colesterol aciltransferasa (LCAT). Se ha identificado como un miembro de unión fuerte y específico de la proteína precursora amiloide de longitud completa APP (APPfl). Particularmente, APP es la fuente del péptido beta amiloide neurotóxico (betaA o pA) asociado con la enfermedad de Alzheimer. ApoA-l se une a betaA e inhibe la formación de láminas beta de betaA, y también atenúa la citotoxicidad inducida por betaA (44). De hecho, los niveles altos de APOA1 pueden estar relacionados con menores riesgos de desarrollar demencia (45).
ALBU (UniProt P02768, versión de entrada 272) es la proteína más abundante en el plasma sanguíneo humano. Transporta pA, hormonas y ácidos grasos, entre otros, y ayuda a mantener la presión osmótica. Los niveles de oxidación de la proteína son más altos en pacientes con EA, lo que sugiere su posible papel como biomarcador (46).
RET4 (UniProt P02753, versión de entrada 228) es una proteína de unión al retinol que media el transporte de retinol en el plasma sanguíneo. Por lo tanto, juega un papel clave en la señalización del ácido retinoico, así como en el metabolismo de la insulina, se ha demostrado que ambos están relacionados con la EA (47). Se han observado niveles bajos de expresión en pacientes con EA (15).
NPTX2 (UniProt P47972, versión de entrada 172) es un miembro de una familia de pentraxinas neuronales 'largas'. Su regulación negativa (“downregulatiorí’) está estrechamente relacionada con el deterioro cognitivo y posiblemente asociada tanto con la degradación neuronal como con la pérdida sinóptica (48).
VGF (UniProt 015240, versión de entrada 135) es una proteína neuronal y endocrina
secretada cuya expresión es inducida por BDNF. La proteína se procesa en varios péptidos bioactivos que participan en la formación de la memoria y la neuroprotección. Los estudios de biomarcadores han identificado niveles reducidos de péptidos derivados de VGF en el líquido cefalorraquídeo de pacientes con EA (49).
PCSK1N (UniProt Q9UHG2, versión de entrada 142) pertenece a la familia de proteínas graninas y se expresa casi exclusivamente en neuronas y células endocrinas. Los niveles reducidos de PCSK1N en el LCR de pacientes con EA pueden estar relacionados con una mayor retención cerebral de esta proteína dentro de las placas y otros agregados (50).
CERU (UniProt P00450, versión de entrada 225) es la principal proteína que transporta cobre en el plasma y también actúa limitando las concentraciones de hierro libre, desempeñando así un importante papel antioxidante en el suero. El cobre es un cofactor esencial para muchas enzimas, incluidos los citocromos, pero es tóxico en su forma libre. La gran mayoría del cobre sérico se transporta unido a la ceruloplasmina. Curiosamente, se ha descrito que una disminución de CERU activa en el LCR de pacientes con EA, asociada con el aumento en la reserva de cobre no secuestrado por esta proteína, puede tener un papel en el proceso neurodegenerativo (51).
ANGT (UniProt P01019, versión de entrada 236) es un componente esencial del sistema renina-angiotensina (RAS) y un potente regulador de la presión arterial, homeostasis de fluidos corporales y electrolitos. La relación entre el desarrollo de factores de riesgo cardiovascular y la patogénesis de la EA se ha establecido previamente, lo que sugiere un papel de ANGT en el deterioro cognitivo asociado con la edad (52).
CLUS o APOJ (UniProt P10909, versión de entrada 232) es una glucoproteína multifuncional a la que se ha implicado en varios estados fisiológicos y patológicos, entre los que se incluye la enfermedad de Alzheimer (EA). Está involucrada en vías comunes a varias enfermedades como la muerte y supervivencia celular, el estrés oxidativo y el estrés proteotóxico. La relación de clusterina con el péptido beta amiloide (PA) ha sido de gran interés para el campo de la EA, incluido el papel evidente de la clusterina en la alteración de la agregación y/o eliminación de pA. Adicionalmente, la clusterina ha sido identificada más recientemente como un mediador de la toxicidad del pA, como lo demuestra el efecto neuroprotector de la inactivación génica y reducción de la expresión de CLU en neuronas que provienen de iPSC de roedores y humanos. CLU es también el tercer factor de riesgo genético más importante para la aparición tardía de EA y se
han identificado varias variantes en CLU (53).
SPARC (UniProt P09486, versión de entrada 218) participa en el desarrollo y reparación de tejidos regulando la adhesión celular, proliferación, metástasis y señalización del factor de crecimiento que afecta a la matriz extracelular (MEC) y las interacciones entre las células. En el cerebro, su expresión está restringida a la microglía y astrocitos subcorticales, y se ha sugerido un papel de SPRC en la neuroinflamación. Específicamente, se han demostrado altos niveles de SPRC en el cerebro con EA, en donde colocaliza con depósitos de proteína pA. Se ha propuesto que SPRC contribuye a la inflamación cerebral y la subsiguiente reparación tisular (54).
CH3L1 (UniProt P36222, versión de entrada 191) se expresa en el SNC por la microglía y los astrocitos y constituye uno de los biomarcadores en potencia más interesantes en la EA. Se encuentra una mayor expresión de CH3L1 en cerebros humanos de individuos con EA confirmada patológicamente, implicando a CH3L1 en la respuesta neuroinflamatoria a la deposición de pA (55).
MDHC (UniProt P40925, versión de entrada 207) es una enzima que cataliza reversiblemente la oxidación de malato a oxaloacetato mediante la reducción de NAD+ a NADH. Se ha demostrado una mayor actividad de esta proteína en el cerebro de pacientes con EA (56).
PEDF (UniProt P36955, versión de entrada 207) es una proteína neurotrófica única, y su expresión disminuye con el envejecimiento. Se han observado niveles elevados de PA42 en ratones en los que se inactiva el gen de PEDF (KO, por sus siglas del inglés); adicionalmente, PEDF redujo notablemente el deterioro cognitivo en el laberinto de agua de Morris (MWM) y redujo significativamente el PA42 en ratones SAMP8. Por tanto, se ha sugerido que PEDF regula negativamente PA42 y que la deficiencia de PEDF ligada al envejecimiento podría desempeñar un papel crucial en el desarrollo de EA (57).
SPON1 (UniProt Q9HCB6, versión de entrada 157) es una proteína de adhesión celular que promueve la unión de la médula espinal y las células neuronales sensoriales y el crecimiento de neuritas in vitro. Se une a BACE en el sitio de unión de la proteína precursora amiloide (APP) y bloquea el inicio de la amiloidogénesis (58).
C03 (UniProt P01024, versión de entrada 248) juega un papel central en la activación del sistema del complemento. Su procesamiento por la C3 convertasa es la reacción central en las vías del complemento tanto clásicas como alternativas. Después de la
activación, C3b puede unirse covalentemente, a través de su tioéster reactivo, a los carbohidratos de la superficie celular o agregados inmunes. Se ha propuesto que puede estar involucrada en el reclutamiento y activación de la microglía en las regiones de depósitos fibrilares de pA (59).
A2MG (UniProt P01023, versión de entrada 227) es un componente principal del sistema inmunitario innato; funciona como un inhibidor de pan-proteasa y una proteína chaperona. La evidencia previa indica que A2M es capaz de unirse a proteínas del paciente propensas a la agregación y mal plegadas y podría tener un papel importante en la patogénesis de la EA. De hecho, A2M se asocia con EA preclínica, reflejando una lesión neuronal temprana en el curso de la enfermedad, y puede responder a la fosforilación de tau en el cerebro a través de la vía RCAN1-calcineurina (60).
A1AT (UniProt P01009, versión de entrada 267) es un inhibidor de la serina proteasa involucrado en la neurodegeneración y la neuroinflamación. Se han observado niveles elevados de esta proteína en el LCR en EA, lo que sugiere que su sobreexpresión podría dañar el funcionamiento neural (61).
OSTP (UniProt P10451, versión de entrada 220) es una citoquina inmunomoduladora matricelular altamente expresada por las células mielomonocíticas, y se sabe que regula la migración, la comunicación y la respuesta de las células inmunitarias a la lesión cerebral, estando involucrada en procesos inflamatorios y degenerativos del sistema nervioso. En enfermedades neurodegenerativas comunes, como la enfermedad de Parkinson y Alzheimer, OPN parece tener un efecto doble, desencadenando toxicidad neuronal y muerte en algunos contextos y funcionando como neuroprotector en otros (62). La proteína también tiene un papel esencial en la modulación tanto del perfil inmunitario de los macrófagos como de su capacidad para resistir formas patógenas de PA (63).
ALDOA (UniProt P04075, versión de entrada 241) es una enzima glucolítica que se ha caracterizado como un autoantígeno común en la EA, lo que sugiere su papel como una nueva diana para la posible modulación inmunitaria (64).
SMOC1 (UniProt Q9H4F8, versión de entrada 173) se encuentra en las membranas básales y se cree que regula los factores de crecimiento que estimulan el crecimiento y desarrollo de los tejidos en todo el cuerpo. Los niveles de SMOC1 en el cerebro post mortem están altamente correlacionados con la patología de la EA incluso en el estadio preclínico de la enfermedad, lo que indica que los niveles de SMOC1 en el LCR reflejan
la patología cerebral subyacente específica para la EA (65).
En el método de la invención, los niveles de expresión de los biomarcadores de (i), (iii) y (v) disminuyen con la progresión de la EA. Por lo tanto, los niveles más bajos de expresión de dichos biomarcadores en comparación con un nivel de referencia pueden indicar un riesgo de que el sujeto desarrolle EA y/o un peor pronóstico de la enfermedad.
En el método de la invención, los niveles de expresión de los biomarcadores de (ii), (iv) y (vi) aumentan con la progresión de la EA. Por lo tanto, los niveles más altos de expresión de dichos biomarcadores en comparación con un nivel de referencia pueden indicar un riesgo de que el sujeto desarrolle EA y/o un peor pronóstico de la enfermedad.
El método de la invención comprende realizar un análisis estadístico para puntuar un valor final X de 1 a 10, que indicará el riesgo de que el sujeto desarrolle la enfermedad de la siguiente manera:
1 <X<5: sin riesgo significativo de desarrollar EA;
5 < X <7,5: riesgo leve de desarrollar EA; y
X > 7,5: alto riesgo de desarrollar EA.
En algunas realizaciones de la invención, el experto en la materia puede concluir que el sujeto tiene riesgo de desarrollar EA cuando los niveles de expresión de siete o más biomarcadores muestran un cambio de al menos 2,5 veces en comparación con los niveles de referencia. En estas realizaciones particulares, se suma un valor de 0,8 a la puntuación X calculada.
En algunas realizaciones de la invención, el experto en la materia puede concluir que el sujeto tiene riesgo de desarrollar EA cuando los niveles de expresión de trece o más biomarcadores muestran un cambio de al menos 1,5 veces en comparación con los niveles de referencia. En estas realizaciones particulares, se suma un valor de 0,4 a la puntuación X calculada.
Se entiende que los cambios de al menos 1,5 y 2,5 veces se refieren a (a) una disminución de los niveles de expresión para aquellos biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en PA40, PA42, MUC18, APOC2, APOA1, ALBU, RET4, NPTX2, VGF, PCSK1N, CERU y ANGT; o (b) un aumento de los niveles de expresión para aquellos biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en tTau, pTau, APOE,
CLUS, SPRC, CH3L1, MDHC, PEDF, SPON1, C03, A2MG, A1AT, OSTP, ALDOA y SMOC1.
En algunas realizaciones de la invención, el análisis estadístico y el diagnóstico se realizan mediante un algoritmo predictivo. Los factores de bloqueo relacionados con las características de los pacientes pueden incluirse en el análisis para corregir falsos positivos o negativos. Adicionalmente, se puede realizar un análisis factorial para reducir la dimensión del número de variables según el tamaño de la muestra. Por tanto, pueden calcularse modelos de regresión logística univariados y multivariados.
La expresión "biomarcador de interés", tal como se usa en el presente documento, se refiere a cualquiera de los biomarcadores seleccionados del grupo que consiste en: PA40, PA42, MUC18, APOC2, APOA1, ALBU, RET4, NPTX2, VGF, PCSK1N, CERU, ANGT, tTau, pTau, APOE, CLUS, SPRC, CH3L1, MDHC, PEDF, SPON1, C03, A2MG, A1AT, OSTP, ALDOA y SMOC1.
En algunas realizaciones de la invención, los biomarcadores se detectan mediante el uso de uno o más agentes aglutinantes, incluidos, entre otros, anticuerpos específicos para cada biomarcador. En otras realizaciones, los biomarcadores se detectan utilizando al menos un autoanticuerpo específico para cada biomarcador.
El término "anticuerpo" se entiende como un polipéptido que incluye al menos una región variable de inmunoglobulina de cadena ligera o de cadena pesada que reconoce específicamente y se une a un epítopo de un antígeno, por ejemplo, los biomarcadores para su uso en el método de la invención. Los anticuerpos se componen de una cadena pesada y una ligera, cada una de los cuales tiene una región variable, denominada región variable pesada (VH) y región variable ligera (VL). En conjunto, la región VH y la región VL son responsables de la unión al antígeno reconocido por el anticuerpo. Los anticuerpos de la presente divulgación incluyen aquellos que son específicos para los biomarcadores del panel para su uso en la invención.
El término "anticuerpo" incluye inmunoglobulinas intactas, así como las variantes y partes de las mismas, tal como fragmentos Fab', fragmentos F(ab)'2, proteínas Fv monocatenarias ("scFv") y proteínas Fv estabilizadas con disulfuro ("dsFv"). Una proteína de scFv es una proteína de fusión en la que una región variable de la cadena ligera de una inmunoglobulina y una región variable de la cadena pesada de una inmunoglobulina están unidas por un enlazador, mientras que en dsFv, las cadenas se han mutado para introducir un enlace disulfuro para estabilizar la asociación de las
cadenas. El término también incluye formas modificadas por ingeniería genética tales como anticuerpos quiméricos (por ejemplo, anticuerpos murinos humanizados), anticuerpos heteroconjugados (como diacuerpos o anticuerpos biespecíficos).
Los anticuerpos pueden prepararse usando cualquiera de los métodos que son conocidos por el experto en la materia. Por ejemplo, se pueden preparar mediante la inmunización de un animal con la proteína a inhibir.
El término "autoanticuerpo", tal como se usa en el presente documento, se refiere a anticuerpos que reaccionan con moléculas propias que se encuentran en individuos sanos. Los autoanticuerpos naturales muestran una afinidad moderada por los autoantígenos y proporcionan una primera línea de defensa contra las infecciones. Los autoanticuerpos de IgG mutados somáticamente de alta afinidad reflejan un proceso patológico por el cual se alteran las vías homeostáticas relacionadas con la excreción celular, la señalización del receptor de antígeno o las funciones efectoras celulares. En algunos trastornos autoinmunes, los autoanticuerpos pueden estar presentes antes del inicio de la enfermedad, muestran una especificidad notable y sirven como biomarcadores que brindan una oportunidad para el diagnóstico y la intervención terapéutica.
En algunas realizaciones, los agentes aglutinantes o autoanticuerpos pueden fijarse sobre un soporte sólido, incluyendo, pero sin limitación, una membrana, una perla magnética, una microplaca o una matriz.
En algunas realizaciones de la invención, los agentes aglutinantes o autoanticuerpos se fijan en una microplaca.
En una realización preferida de la invención, los agentes aglutinantes son anticuerpos específicos de los biomarcadores del panel y el soporte sólido es una microplaca.
En algunas realizaciones, el método comprende la determinación simultánea de los niveles de expresión de cada uno de los biomarcadores en una microplaca utilizando un panel de anticuerpos, cada uno de los cuales es específico de uno de los biomarcadores. La determinación individual de los niveles de expresión de cada uno de los biomarcadores se logra colocando cada anticuerpo en una ubicación direccionable única, permitiendo así una lectura de ensayo separada para cada biomarcador individual en la muestra, así como lecturas para cualquier combinación seleccionada de biomarcadores.
A modo de ejemplo no limitante, la determinación simultánea de los biomarcadores se puede lograr utilizando la tecnología Luminex. Esta tecnología se basa en el uso de una mezcla de perlas marcadas por colores, prerrecubiertas con anticuerpos de captura específicos de analito. Una vez que los anticuerpos se unen a los analitos de interés, se añaden anticuerpos de detección biotinilados específicos para los analitos de interés y estreptavidina conjugada con ficoeritrina (PE) para formar un sándwich de anticuerpoantígeno, que se une a los anticuerpos de detección biotinilados. Las perlas se leen en un instrumento de detección de flujo de láser dual, como el analizador Luminex 200™ o FlexMap®, o el analizador Luminex MAGPIX®.
Un segundo aspecto de la invención se refiere al uso in vitro de un kit que comprende reactivos para medir los niveles de expresión de un panel de biomarcadores en una muestra biológica de un sujeto según el método de la invención.
El kit puede incluir, sin limitación, los biomarcadores de interés y/o reactivos que se unen específicamente a los marcadores individuales, tales como los agentes aglutinantes, por ejemplo, anticuerpos, que se pueden usar convenientemente para diagnosticar pacientes que presentan síntomas de EA. El kit puede incluir además un soporte sólido para los agentes aglutinantes. Adicionalmente, el kit también puede incluir instrucciones de uso.
Salvo que se definan de otro modo, todos los términos técnicos y científicos usados en el presente documento tienen el mismo significado que el comprendido habitualmente por un experto en la materia a la que pertenece esta invención. En la puesta en práctica de la presente invención pueden usarse métodos y materiales similares o equivalentes a los que se describen en el presente documento. A lo largo de la descripción y las reivindicaciones, la palabra "comprender" y sus variaciones no pretenden excluir otras características técnicas, aditivos, componentes o etapas. Objetos adicionales, ventajas y características de la invención serán evidentes para los expertos en la materia tras examinar la descripción o pueden aprenderse mediante la puesta en práctica de la invención. Los siguientes ejemplos se proporcionan a modo de ilustración y no tienen por objeto ser limitantes de la presente invención.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
Figura 1. Diagrama ilustrativo del método de la invención.
EJEMPLOS
Materiales
Muestras de LCR. Las muestras de LCR son facilitadas por el biobanco BT-CIEN (Madrid), y comprenden, al menos, muestras de (i) diez individuos diagnosticados con EA y (ii) seis individuos sanos, es decir, no diagnosticados con EA. Las muestras se diluyen en el tampón de ensayo de elección (kits 1 a 4 como se describe a continuación, según las instrucciones del fabricante).
Kits de detección v cuantificación de proteínas. Se utilizan los siguientes kits:
1. HNABTMAG-68K-04 (Merck): detección y cuantificación de Ap40, Ap42, pTau (Thr181)yTau (total).
2. APOMAG-62K-03 (Merck): detección y cuantificación de APOAI, APOC2 y APO E.
3. SPR1937 (Merck): detección y cuantificación de CLUS, MUC18, ALBU y MDHC.
4. SPR1938 (Merck): detección y cuantificación de SPRC, CH3L1 y RET4.
Métodos
Los kits se utilizan de acuerdo con las instrucciones del fabricante.
Los biomarcadores se detectan y cuantifican utilizando la tecnología de perfiles de analitos múltiples (xMAP) y el equipo Luminex de acuerdo con las instrucciones del fabricante. La tecnología xMAP de Luminex utiliza perlas magnéticas marcadas con fluorescencia conjugadas con anticuerpos específicos que reconocen una proteína de interés. El sistema de recolección de información se basa en un lector (MAGPIX) que detecta tanto la perla marcada como la proteína, permitiendo así el análisis de múltiples proteínas en la misma muestra, que en última instancia genera el perfil proteico específico.
Los ensayos se realizan en placas de 96 pocilios, 16 de los cuales se emplean para los estándares. Antes de los análisis, se realizan varias pruebas de optimización utilizando diferentes diluciones de anticuerpos y muestras.
Todas las muestras se analizan por duplicado y cada una de las placas incluye un control positivo interplaca. Los valores medianos de intensidad fluorescente se exportan y las
características de las muestras individuales se confirman calculando la media, la desviación típica (DT) y el coeficiente de variación (% de CV) de las lecturas de IFM.
Análisis de datos
Los datos obtenidos se analizan estadísticamente para determinar la relación entre las concentraciones del panel de biomarcadores considerados en este trabajo y la variable dependiente es decir, el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer.
La concentración de cada biomarcador está determinada por su intensidad de fluorescencia en la muestra. Además, los factores de bloqueo relacionados con las características de los pacientes se incluyen en el análisis para corregir falsos resultados. En caso necesario, se realiza un análisis factorial para reducir la dimensión del número de variables según el tamaño de la muestra. Se aplican así modelos de regresión logística univariante y multivariante, los odd ratios ajustados obtenidos de estos modelos permiten cuantificar el efecto de cada biomarcador y la dirección de dicho efecto. La capacidad de diagnóstico de estos modelos se verifica mediante curvas ROC, mostrando los valores de sensibilidad y especificidad para los puntos de corte, que proporcionan la probabilidad de desarrollo de la enfermedad para cada paciente.
Resultados
Las muestras de LCR obtenidas de sujetos con EA muestran niveles aumentados de pTau, tTau, APOE, CLUS, MDHC, SPRC y CH3L1 y niveles disminuidos de PA40, PA42, APOA1, APOC2, MUC18, ALBU y RET4. Los niveles de expresión de todas estas proteínas en dichas muestras muestran un cambio de al menos 1,5 cuando se comparan con los niveles de expresión correspondientes en sujetos control, y el valor de puntuación promedio X en las muestras es de al menos 5.
REFERENCIAS
1. Blennow K, Zetterberg H. Fluid biomarker-based molecular phenotyping of Alzheimer's disease patients in research and clinical settings. Prog Mol Biol Transí Sci.
2019;168:3-23.
2. Khoonsari PE, Shevchenko G, Hermán S, Remnestal J, Giedraitis V, Brundin R, et al. Improved Differential Diagnosis of Alzheimer's Disease by Integrating ELISA and Mass Spectrometry-Based Cerebrospinal Fluid Biomarkers. Journal of Alzheimer's disease: JAD. 2019;67(2):639-51.
3. Khoonsari PE, Haggmark A, Lonnberg M, Mikus M, Kilander L, Lannfelt L, et al.
Analysis of the Cerebrospinal Fluid Proteome in Alzheimer's Disease. PloS one.
2016;11(3):e0150672.
4. Alzate O, Osorio C, DeKroon RM, Corcimaru A, Gunawardena HP. Differentially charged isoforms of apolipoprotein E from human blood are potential biomarkers of Alzheimer's disease. Alzheimers Res Ther. 2014;6(4):43.
5. Chakrabarti A, Chatterjee A, Sengupta MB, Chattopadhyay P, Mukhopadhyay D. Altered levels of amyloid precursor protein intracellular domain-interacting proteins in Alzheimer disease. Alzheimer Dis Assoc Disord. 2014;28(3):283-90.
6. Castaño EM, Roher AE, Esh CL, Kokjohn TA, Beach T. Comparative proteomics of cerebrospinal fluid in neuropathologically-confirmed Alzheimer's disease and nondemented elderly subjects. Neurol Res. 2006;28(2):155-63.
7. Puchades M, Hansson SF, Nilsson CL, Andreasen N, Blennow K, Davidsson P. Proteomic studies of potential cerebrospinal fluid protein markers for Alzheimer's disease. Brain Res Mol Brain Res. 2003;118(1-2):140-6.
8. Davidsson P, Westman-Brinkmalm A, Nilsson CL, Lindbjer M, Paulson L, Andreasen N, et al. Proteome analysis of cerebrospinal fluid proteins in Alzheimer patients. Neuroreport. 2002;13(5):611-5.
9. Sathe G, Na CH, Renuse S, Madugundu AK, Albert M, Moghekar A, et al. Quantitative Proteomic Profiling of Cerebrospinal Fluid to Identify Candidate Biomarkers forAlzheimer's Disease. ProteomicsClinAppl. 2019;13(4):e1800105.
10. Perrin RJ, Craig-Schapiro R, Malone JP, Shah AR, Gilmore P, Davis AE, et al. Identification and validation of novel cerebrospinal fluid biomarkers for staging early Alzheimer's disease. PloS one. 2011;6(1):e16032.
11. Wang HF, Tan L, Cao L, Zhu XC, Jiang T, Tan MS, et al. Application of the IWG-2 Diagnostic Criteria for Alzheimer's Disease to the ADNI. Journal of Alzheimer's disease: JAD. 2016;51(1):227-36.
12. Spellman DS, Wildsmith KR, Honigberg LA, Tuefferd M, Baker D, Raghavan N, et al. Development and evaluation of a multiplexed mass spectrometry based assay for measuring candidate peptide biomarkers in Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) CSF. Proteomics Clin Appl. 2015;9(7-8):715-31.
13. Ringman JM, Schulman H, Becker C, Jones T, Bai Y, Immermann F, et al. Proteomic changes in cerebrospinal fluid of presymptomatic and affected persons carrying familial Alzheimer disease mutations. Arch Neurol. 2012;69(1):96-104.
14. Holtta M, Minthon L, Hansson O, Holmen-Larsson J, Pike I, Ward M, et al. An integrated workflow for multiplex CSF proteomics and peptidomics-identification of candidate cerebrospinal fluid biomarkers of Alzheimer's disease. Journal of proteome
research. 2015;14(2):654-63.
15. Jung SM, Lee K, Lee JW, Namkoong H, Kim HK, Kim S, etal. Both plasma retinolbinding protein and haptoglobin precursor alíele 1 in CSF: candidate biomarkers forthe progression of normal to mild cognitive impairment to Alzheimer's disease. Neurosci Lett.
2008;436(2):153-7.
16. Finehout EJ, FranckZ, Choe LH, Relkin N, Lee KH. Cerebrospinal fluid proteomic biomarkers forAlzheimer's disease. Ann Neurol. 2007;61(2):120-9.
17. Duits FH, Brinkmalm G, Teunissen CE, Brinkmalm A, Scheltens P, Van der Flier WM, et al. Synaptic proteins in CSF as potential novel biomarkers for prognosis in prodromal Alzheimer's disease. Alzheimers Res Ther. 2018;10(1):5.
18. Brinkmalm G, Sjodin S, Simonsen AH, Hasselbalch SG, Zetterberg H, Brinkmalm A, et al. A Parallel Reaction Monitoring Mass Spectrometric Method for Analysis of Potential CSF Biomarkers forAlzheimer's Disease. Proteomics Clin Appl. 2018;12(1).
19. Skillback T, Mattsson N, Hansson K, Mirgorodskaya E, Dahlen R, van der Flier W, et al. A novel quantification-driven proteomic strategy identifies an endogenous peptide of pleiotrophin as a new biomarker of Alzheimer's disease. Scientific reports.
2017;7(1):13333.
20. Hendrickson RC, Lee AY, Song Q, Liaw A, Wiener M, Paweletz CP, et al. High Resolution Discovery Proteomics Reveáis Candidate Disease Progression Markers of Alzheimer's Disease in Human Cerebrospinal Fluid. PloS one. 2015;10(8):e0135365.
21. Wijte D, McDonnell LA, Balog Cl, Bossers K, Deeider AM, Swaab DF, et al. A novel peptidomics approach to detect markers of Alzheimer's disease in cerebrospinal fluid. Methods. 2012;56(4):500-7.
22. Jahn H, Wittke S, Zurbig P, Raedler TJ, Arlt S, Kellmann M, et al. Peptide fingerprinting of Alzheimer's disease in cerebrospinal fluid: Identification and prospective evaluation of new synaptic biomarkers. PloS one. 2011;6(10):e26540.
23. Simonsen AH, McGuire J, Hansson O, Zetterberg H, Podust VN, Davies HA, et al. Novel panel of cerebrospinal fluid biomarkers for the prediction of progression to Alzheimer dementia in patients with mild cognitive impairment. Arch Neurol.
2007;64(3):366-70.
24. Simonsen AH, McGuire J, Podust VN, Davies H, Minthon L, Skoog I, et al. Identification of a novel panel of cerebrospinal fluid biomarkers forAlzheimer's disease. Neurobiol Aging. 2008;29(7):961-8.
25. Selle H, Lamerz J, Buerger K, Dessauer A, Hager K, Hampel H, et al. Identification of novel biomarker candidates by differential peptidomics analysis of cerebrospinal fluid in Alzheimer's disease. Comb Chem High Throughput Screen.
2005;8(8):801-6.
26. Carrette O, Demalte I, Scherl A, Yalkinoglu O, Corthals G, Burkhard P, et al. A panel of cerebrospinal fluid potential biomarkersforthe diagnosis of Alzheimer's disease. Proteomics. 2003;3(8):1486-94.
27. Wang J, Cunningham R, Zetterberg H, Asthana S, Carlsson C, Okonkwo O, et al. Label-free quantitative comparison of cerebrospinal fluid glycoproteins and endogenous peptides in subjects with Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, and healthy individuáis. Proteomics Clin Appl. 2016;10(12):1225-41.
28. Abdi F, Quinn JF, Jankovic J, Mclntosh M, Leverenz JB, Peskind E, et al. Detection of biomarkers with a multiplex quantitative proteomic platform in cerebrospinal fluid of patients with neurodegenerativa disorders. Journal of Alzheimer's disease: JAD.
2006;9(3):293-348.
29. Higginbotham L, Ping L, Dammer EB, Duong DM, Zhou M, Gearing M, et al. Integrated proteomics reveáis brain-based cerebrospinal fluid biomarkers in asymptomatic and symptomaticAlzheimer's disease. Sci Adv. 2020;6(43).
30. Bader JM, Geyer PE, Muller JB, Strauss MT, Koch M, Leypoldt F, et al. Proteome profiling in cerebrospinal fluid reveáis novel biomarkers of Alzheimer's disease. Mol Syst Biol. 2020;16(6):e9356.
31. Maarouf CL, Andacht TM, Kokjohn TA, Castaño EM, Sue Ll, Beach TG, et al. Proteomic analysis of Alzheimer's disease cerebrospinal fluid from neuropathologically diagnosed subjects. CurrAlzheimer Res. 2009;6(4):399-406.
32. Heywood WE, Galimberti D, Bliss E, Sirka E, Paterson RW, Magdalinou NK, et al. Identification of novel CSF biomarkers for neurodegeneration and their validation by a high-throughput multiplexed targeted proteomic assay. Mol Neurodegener.
2015;10:64.
33. Manral P, Sharma P, Hariprasad G, Chandralekha, Tripathi M, Srinivasan A. Can apolipoproteins and complement factors be biomarkers of Alzheimer's disease? Curr Alzheimer Res. 2012;9(8):935-43.
34. Skillbáck T, Mattsson N, Hansson K, Mirgorodskaya E, Dahlén R, van der Flier W, et al. A novel quantification-driven proteomic strategy identifies an endogenous peptide of pleiotrophin as a new biomarker of Alzheimer's disease. Scientific reports.
2017;7(1):13333-,
35. Whelan CD, Mattsson N, Nagle MW, Vijayaraghavan S, Hyde C, Janelidze S, et al. Multiplex proteomics identifies novel CSF and plasma biomarkers of early Alzheimer's disease. Acta Neuropathol Commun. 2019;7(1):169.
36. Paterson RW, Heywood WE, Heslegrave AJ, Magdalinou NK, Andreasson U,
Sirka E, et al. A targeted proteomic multiplex CSF assay identifies increased malate dehydrogenase and other neurodegenerativa biomarkers in individuáis with Alzheimer's disease pathology. Transí Psychiatry. 2016;6(11):e952.
37. Wildsmith KR, Schauer SP, Smith AM, Arnott D, Zhu Y, Haznedar J, et al. Identification of longitudinally dynamic biomarkers in Alzheimer's disease cerebrospinal fluid bytargeted proteomics. Mol Neurodegener. 2014;9:22.
38. Dayon L, Nunez Galindo A, Wojcik J, Cominetti O, Corthesy J, Oikonomidi A, et al. Alzheimer disease pathology and the cerebrospinal fluid proteome. Alzheimers Res Ther. 2018;10(1):66.
39. Hu WT, Chen-Plotkin A, Arnold SE, Grossman M, Clark CM, Shaw LM, et al. Novel CSF biomarkers for Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. Acta neuropathologica. 2010; 119(6):669-78.
40. Zhou M, Haque RU, Dammer EB, Duong DM, Ping L, Johnson ECB, et al. Targeted mass spectrometry to quantify brain-derived cerebrospinal fluid biomarkers in Alzheimer's disease. Clin Proteomics. 2020;17:19.
41. Wang H, Dey KK, Chen PC, Li Y, Niu M, Cho JH, et al. Integrated analysis of ultra-deep proteomes in cortex, cerebrospinal fluid and serum reveáis a mitochondrial signature in Alzheimer's disease. Mol Neurodegener. 2020;15(1):43.
42. Maarouf CL, Kokjohn TA, Whiteside CM, Macias MP, Kalback WM, Sabbagh MN, et al. Molecular Differences and Similarities Between Alzheimer's Disease and the 5XFAD Transgenic Mouse Model ofAmyloidosis. Biochem Insights. 2013;6:1-10.
43. Pedrero-Prieto CM, Garcia-Carpintero S, Frontinan-Rubio J, Llanos-Gonzalez E, Aguilera Garcia C, Alcain FJ, et al. A comprehensive systematic review of CSF proteins and peptides that define Alzheimer's disease. Clin Proteomics. 2020;17:21.
44. Koldamova RP, Lefterov IM, Lefterova MI, Lazo JS. Apolipoprotein A-I directly interacts with amyloid precursor protein and inhibits A beta aggregation and toxicity. Biochemistry. 2001;40(12):3553-60.
45. Paula-Lima AC, Tricerri MA, Brito-Moreira J, Bomfim TR, Oliveira FF, Magdesian MH, et al. Human apolipoprotein A-I binds amyloid-beta and prevenís betaA-induced neurotoxicity. IntJ Biochem Cell Biol. 2009;41(6):1361-70.
46. Costa M, Hornillo R, OrtizAM, PerezA, MestreA, RuizA, et al. Increased Albumin Oxidation in Cerebrospinal Fluid and Plasma from Alzheimer's Disease Patients. Journal ofAlzheimer's disease: JAD. 2018;63(4):1395-404.
47. Ishii M, ladecola C. Metabolic and Non-Cognitive Manifestations ofAlzheimer's Disease: The Hypothalamus as Both Culprit and Target of Pathology. Cell metabolism.
2015;22(5):761-76.
48. Swanson A, Wolf T, Sitzmann A, Willette AA. Neuroinflammation in Alzheimer's disease: Pleiotropic roles for cytokines and neuronal pentraxins. Behav Brain Res.
2018;347:49-56.
49. Wesenhagen KEJ, Teunissen CE, Visser PJ, Tijms BM. Cerebrospinal fluid proteomics and biological heterogeneity in Alzheimer's disease: A literature review. Critical reviews in clinical laboratory Sciences. 2019:1-13.
50. Hoshino A, Helwig M, Rezaei S, Berridge C, Eriksen JL, Lindberg I. A novel function for proSAAS as an amyloid anti-aggregant in Alzheimer's disease. J Neurochem. 2014;128(3):419-30.
51. Capo CR, Arciello M, Squitti R, Cassetta E, Rossini PM, Calabrese L, et al. Features of ceruloplasmin in the cerebrospinal fluid of Alzheimer's disease patients. Biometals. 2008;21(3):367-72.
52. Kehoe PG. The Corning of Age of the Angiotensin Hypothesis in Alzheimer's Disease: Progress Toward Disease Prevention and Treatment? Journal of Alzheimer's disease: JAD. 2018;62(3):1443-66.
53. Foster EM, Dangla-Valls A, Lovestone S, Ribe EM, Buckley NJ. Clusterin in Alzheimer's Disease: Mechanisms, Genetics, and Lessons From Other Pathologies. Front Neurosci. 2019;13:164.
54. Strunz M, Jarrell JT, Cohén DS, Rosin ER, Vanderburg CR, Huang X. Modulation of SPARC/Hevin Proteins in Alzheimer's Disease Brain Injury. Journal of Alzheimer's disease: JAD. 2019;68(2):695-710.
55. Dhiman K, Blennow K, Zetterberg H, Martins RN, Gupta VB. Cerebrospinal fluid biomarkers for understanding múltiple aspects of Alzheimer's disease pathogenesis. Cellular and molecular life Sciences: CMLS. 2019;76(10):1833-63.
56. Bubber P, Haroutunian V, Fisch G, Blass JP, Gibson GE. Mitochondrial abnormalities in Alzheimer brain: mechanistic implications. Ann Neurol. 2005;57(5):695-703.
57. Huang M, Qi W, Fang S, Jiang P, Yang C, Mo Y, et al. Pigment Epithelium-Derived Factor Plays a Role in Alzheimer's Disease by Negatively Regulating Abeta42. Neurotherapeutics. 2018;15(3):728-41.
58. Hoe HS, Wessner D, Beffert U, Becker AG, Matsuoka Y, Rebeck GW. F-spondin interaction with the apolipoprotein E receptor ApoEr2 affects Processing of amyloid precursor protein. Mol Cell Biol. 2005;25(21):9259-68.
59. Eikelenboom P, Veerhuis R. The role of complement and activated microglia in the pathogenesis ofAlzheimer's disease. Neurobiol Aging. 1996;17(5):673-80.
60. Varma VR, Varma S, An Y, Hohman TJ, Seddighi S, Casanova R, et al. Alpha-2
macroglobulin in Alzheimer's disease: a marker of neuronal injury through the RCAN1 pathway. Molecular psychiatry. 2017;22(1):13-23.
61. Abu-Rumeileh S, Steinacker P, Polischi B, Mammana A, Bartoletti-Stella A, Oeckl P, et al. CSF biomarkers of neuroinflammation in distinct forms and subtypes of neurodegenerativa dementia. Alzheimers Res Ther. 2019;12(1):2.
62. Carecchio M, Comi C. The role of osteopontin in neurodegenerativo diseases. Journal ofAlzheimer's disease: JAD. 2011;25(2):179-85.
63. Rentsendorj A, Sheyn J, Fuchs DT, Daley D, Salumbides BC, Schubloom HE, et al. A novel role for osteopontin in macrophage-mediated amyloid-beta clearance in Alzheimer's models. Brain, behavior, and immunity. 2018;67:163-80.
64. Mor F, Izak M, Cohén IR. Identification of aldolase as a target antigen in Alzheimer's disease. J Immunol. 2005;175(5):3439-45.
65. Zu F, Liu P, Wang H, Zhu T, Sun J, Sheng W, et al. Integrated analysis identifies a pathway-related competing endogenous RNA network in the progression of pancreatic cáncer. BMC Cáncer. 2020;20(1):958.
Claims (12)
1. Un método in vitro para diagnosticar o pronosticar la enfermedad de Alzheimer (EA) en un sujeto, comprendiendo el método:
a) medir los niveles de expresión de un panel de biomarcadores en una muestra biológica del sujeto;
b) comparar los niveles de expresión de cada biomarcador determinado en a) con los respectivos niveles de referencia; y
c) realizar un análisis estadístico para puntuar un valor final X de 1 a 10, indicando dicho valor X e l riesgo de que el sujeto desarrolle la enfermedad,
en donde el panel de biomarcadores comprende:
(i) Beta amiloide 1-40 (PA40); Beta amiloide 1-42 (PA42); Glucoproteína de superficie celular MUC18 (MUC18); Apolipoproteína C2 (APOC2); Apolipoproteína A1 (APOA1); Albúmina (ALBU); y proteína de unión a retinol 4 (RET4); y
(ii) proteína Tau total (tTau); proteína Tau fosforilada (pTau; Thr181); Apolipoproteína E (APOE); Clusterina (CLUS); SPARC (SPRC); Quitinasa 3 tipo 1 (CH3L1/YKL40); y malato deshidrogenasa 1 (MDHC);
y en donde:
1 < X < 5 indica que no hay riesgo significativo de desarrollar EA;
5 < X <7,5 indica un riesgo leve de desarrollar EA; y
X > 7,5 indica un alto riesgo de desarrollar EA.
2. Método de acuerdo con la reivindicación 1, en donde el panel de biomarcadores comprende además al menos un biomarcador seleccionado del grupo que comprende:
(iii) Pentraxina 2 neural (NPTX2); Factor de crecimiento nervioso inducible (VGF); Inhibidor de proproteína convertasa subtilisina/kexina tipo 1 / proSAAS (PCSK1N); Ceruloplasmina (CERU); y Angiotensina (ANGT); y
(iv) miembro 1 de la familia Serpina F/factor derivado del epitelio pigmentario (PEDF); Espondina 1 (SPON1); Complemento C3 (C03); Alfa-2-macroglobulina (A2MG); miembro 1 de la familia A de alfa-1-antitripsina/Serpina (A1AT); Osteopontina (OSTP); Fructosa-bisfosfato aldolasa A (ALDOA); y proteína 1 de unión a calcio
modular relacionada con SPARC (SMOC1).
3. Método de acuerdo con la reivindicación 1 o 2, en donde el panel de biomarcadores comprende:
(v) PA40; PA42; MUC18; APOC2; APOA1; ALBU; RET4; NPTX2; VGF; CERU; PCSK1N;yANGT; y
(vi) tTau; pTau (Thr181); APOE; CLUS; SPARC; CH3L1; MDHC; PEDF; SPON1; C03; A2MG; A1AT; OSTP; ALDOA; y SMOC1.
4. Método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde el panel de biomarcadores consiste en:
(v) PA40; PA42; MUC18; APOC2; APOA1; ALBU; RET4; NPTX2; VGF; CERU; PCSK1N;yANGT; y
(vi) tTau; pTau (Thr181); APOE; CLUS; SPARC; CH3L1; MDHC; PEDF; SPON1; C03; A2MG; A1AT; OSTP; ALDOA; y SMOC1.
5. Método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde un múltiplo de variación igual o superior a 2,5 en los niveles de expresión de al menos siete biomarcadores indica un riesgo de que el sujeto desarrolle EA.
6. Método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde un múltiplo de variación igual o superior a 1,5 en los niveles de expresión de al menos trece biomarcadores indica un riesgo de que el sujeto desarrolle EA.
7. Método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde la muestra biológica se selecciona del grupo que consiste en: orina, sangre, plasma, suero, saliva y líquido cefalorraquídeo.
8. Método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde los biomarcadores se detectan mediante a) el uso de uno o más agentes de unión o b) la detección de al menos un autoanticuerpo específico para cada biomarcador.
9. Método de acuerdo con la reivindicación 8, en donde los agentes aglutinantes están fijados sobre un soporte sólido, incluyendo, pero sin limitación, una membrana, una perla magnética, una microplaca o una matriz.
10. Método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde el método comprende la determinación simultánea de los niveles de expresión de cada uno de los biomarcadores en una microplaca usando un anticuerpo específico para cada uno de los biomarcadores.
11. Método de acuerdo con una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde el sujeto es un sujeto humano.
12. Uso in vitro de un kit que comprende reactivos para medir los niveles de expresión de un panel de biomarcadores en una muestra biológica de un sujeto de acuerdo con el método de cualquiera de las reivindicaciones anteriores.
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| US20140228240A1 (en) * | 2013-02-14 | 2014-08-14 | Emory University | Screening Blood for Protein Biomarkers and Uses Thereof in Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment |
| WO2014135546A1 (en) * | 2013-03-05 | 2014-09-12 | Randox Teoranta | Methods and compositions for the diagnosis of alzheimer's disease |
| WO2015020523A1 (en) * | 2013-08-07 | 2015-02-12 | Stichting Vu-Vumc | Biomarkers for early diagnosis of alzheimer's disease |
| EP3499230A1 (en) * | 2016-08-09 | 2019-06-19 | Otsuka Pharmaceutical Co., Ltd. | Method for assisting diagnosis of alzheimer's disease using urine biomarker |
| WO2020016304A1 (en) * | 2018-07-19 | 2020-01-23 | Genentech, Inc. | Methods of identifying an individual as having or being at risk of developing an amyloid-positive dementia based on marker molecules and related uses |
-
2021
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140228240A1 (en) * | 2013-02-14 | 2014-08-14 | Emory University | Screening Blood for Protein Biomarkers and Uses Thereof in Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment |
| WO2014135546A1 (en) * | 2013-03-05 | 2014-09-12 | Randox Teoranta | Methods and compositions for the diagnosis of alzheimer's disease |
| WO2015020523A1 (en) * | 2013-08-07 | 2015-02-12 | Stichting Vu-Vumc | Biomarkers for early diagnosis of alzheimer's disease |
| EP3499230A1 (en) * | 2016-08-09 | 2019-06-19 | Otsuka Pharmaceutical Co., Ltd. | Method for assisting diagnosis of alzheimer's disease using urine biomarker |
| WO2020016304A1 (en) * | 2018-07-19 | 2020-01-23 | Genentech, Inc. | Methods of identifying an individual as having or being at risk of developing an amyloid-positive dementia based on marker molecules and related uses |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| PEDRERO-PRIETO CRISTINA M ET AL. A comprehensive systematic review of CSF proteins and peptides that define Alzheimer's disease.. Clinical proteomics England 2020. , 30/11/2019, Vol. 17, Páginas 21 ISSN 1542-6416 (Print), (DOI: doi:10.1186/s12014-020-09276-9 pubmed:32518535) todo el documento. En particular Tablas 2-4 * |
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