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Estudiando la enfermedad de Alzheimer con datos en abierto

Artículo original: Studying Alzheimer’s Disease Using Open Data, Cally Xiao

Traducido por Diana Vela Escalera
Editado en español por Siqi Qian, Daniela Torres Vargas, Lucía Rayo Turpin, Aitana Nogales Santos, Kimberlyn Roxeny Ortiz Zuta, Olivia Torres Huete, Candela Zulueta Taboada, Nicole Vega Lima
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Los esfuerzos por compartir datos abiertos pueden hacer avanzar la investigación analizando los datos existentes en busca de nuevas tendencias y fomentando la colaboración entre instituciones y países. Esto es especialmente útil para enfermedades complejas como la enfermedad de Alzheimer, en adelante EA, un desorden neurodegenerativo progresivo que afecta la memoria y cognición de los ancianos. La investigación de las causas y mecanismos de la EA para prevenir, diagnosticar con precisión y dar tratamiento para esta enfermedad debilitante requiere esfuerzos colaborativos a nivel mundial. La Red Interactiva de la Asociación Mundial de Alzheimer (GAAIN, por sus siglas en inglés, www.gaain.org) conecta investigadores de la EA de todo el mundo a una plataforma de compartir datos y ha estado ayudando a investigadores a descubrir conjuntos de datos existentes y fomentar nuevas colaboraciones desde el año 2015.

Actualmente, más de 50 grupos de investigadores, o Socios de Datos de GAAIN, de 17 diferentes países contribuyen a los datos de más de 500.000 sujetos y más de 30.000 atributos. GAAIN presenta cuatro pruebas clínicas (donde experimentan nuevos medicamentos o regímenes), nueve estudios transversales (comparan poblaciones diferentes a un tiempo en punto), 38 estudios longitudinales (siguen una población con el tiempo) y dos repositorios de multi-proyectos.

“Los usuarios pueden usar el Interrogador GAAIN para analizar propensiones en conjuntos de datos existentes sobre la EA y la demencia.”

En el Interrogador GAAIN, los usuarios pueden visualmente analizar propensiones en conjuntos de datos existentes sobre la EA y la demencia. Esto es particularmente útil para los estudios metaanálisis, o los análisis secundarios de estudios primarios, para llegar a generalizaciones amplias de un fenómeno al revisar y combinar los conjuntos de datos existentes. Variables en el Interrogador incluyen datos demográficos, diagnósticos, socioeconómicos, cognitivos, genéticos, de imágenes y de biomarcadores. Los usuarios pueden comenzar eligiendo uno o más conjuntos de datos para analizar, definiendo variables binarias agrupados o categóricas y construyendo cohortes basados en los variables. Después de identificar nuevas tendencias y conjuntos de datos de interés en el Interrogador, los usuarios pueden fácilmente aplicar para el acceso de datos de los Socios de Datos para colaborar con un fin de una publicación.
Factores de riesgos para la enfermedad de Alzheimer
Un ejemplo del uso de GAAIN es explorando unos de los factores de riesgos para la enfermedad de Alzheimer.

“Los usuarios pueden usar GAAIN para explorar unos de los factores de riesgos en la enfermedad de Alzheimer”

La versión APOE4 de la proteína apolipoproteína E (APOE, por sus siglas en inglés) es un factor principal de riesgo genético que contribuye al desarrollo de la EA. APOE3 es la versión más común y no tiene ningún efecto sobre el desarrollo de la EA y la versión APOE2 es la menos común y puede tener unos efectos protectores. Los sujetos tienen dos alelos, o copias, por gen, resultando en una APOE genotipo que puede ser cualquier combinación de las tres versiones. Adicionalmente, aquellos
con dos alelos del APOE4 están en un riesgo más alto que aquellos con solo un alelo.
En la Interrogador GAAIN, la regresión logística analiza los efectos del genotipo APOE en el resultado de la enfermedad, con la utilización de datos combinados de 50.000 sujetos por cinco Socios de Datos. Los resultados muestran que las razones de probabilidades de tener un alelo de APOE4 es de 3 (naranja) y la de dos alelos de APOE4 es 10 (verde). Las razones de probabilidades reflejan los niveles de riesgo de un resultado determinado, y cuanto más valor, mayor es el riesgo. Adicionalmente, al comparar aquellos con uno o dos alelos de APOE2 con aquellos con dos alelos de APOE3, en un grupo de sujetos sin el alelo APOE4, podemos mirar que las razones de probabilidad son alrededor de 0.5 (azul). Las razones de probabilidades por debajo de un valor de 1 indican un efecto protector.
Hipertensión, o la presión arterial alta, es otro factor de riesgo para el desarrollo de la EA. Con el uso de la regresión linear del Interrogador GAAIN, miramos que la hipertensión tiene una correlación positiva débil con la discapacidad cognitiva en los hombres (naranja) y las mujeres (azul). Esto significa que la presión arterial alta contribuye a la discapacidad cognitivo en este grupo de 8000 sujetos que fueron combinados de tres Socios de Datos. Aquí, la discapacidad cognitiva se define por el Mini Examen del Estado Mental (MMSE, por sus siglas en inglés) con un puntaje debajo de 24. El MMSE es un cuestionario cognitivo de 30 puntos y un puntaje de 24 o menos indica discapacidad cognitiva; se utiliza al lado de otras herramientas clínicas para diagnosticar la EA, otras demencias y discapacidades cognitivos.
El metaanálisis de la enfermedad de Alzheimer

Como se muestra arriba, el Interrogador de GAAIN se puede utilizar para analizar múltiples conjuntos de datos para responder a preguntas de investigaciones específicas relacionados a la enfermedad de Alzheimer y la demencia.

Los investigadores que utilizaron GAAIN para metaanálisis pudieron combinar datos existentes para responder a preguntas que no serían posibles al analizar un solo conjunto de datos. Por ejemplo, en un estudio metaanálisis donde usaron los conjuntos de datos descubiertos en GAAIN, los investigadores describieron que las mujeres con el genotipo APOE3/4 tenían un aumento de riesgo en el desarrollo de la EA en comparación con los hombres entre 65 y 76 años de edad. Sin embargo, también encontraron que las mujeres y los hombres tienen un riesgo similar entre los años de 55 a 85.

El intercambio de datos en abierto

“Las agencias de financiamiento han estado abogando para que el intercambio de datos sea la norma. El intercambio de datos en abierto ayudará a acelerar la investigación y la formación de nuevas colaboraciones.”

Recientemente, las agencias de financiación han estado presionando para que el intercambio de datos sea la norma en vez de la excepción. Al final del año 2019, el Instituto Nacional de Salud (NIH, por sus siglas en inglés) en los Estados Unidos redactó nuevas pólizas. Requieren que todos los investigadores financiados por el NIH compartan sus datos al completar su estudio. El intercambio de datos en abierto aceleraría la investigación al permitir a los científicos acceder a datos existentes y formar nuevas colaboraciones. Esto fue exactamente la motivación para que la Asociación de la enfermedad de Alzheimer patrocinara GAAIN, que fue desarrollado por el Laboratorio de Neuroimagen de la Universidad del Sur de California.
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Escrito por Cally Xiao
Ilustrado por Sumana Shrestha
Editado por Joel Frohlich, Sean Noah y Desislava Nesheva
Traducido por Diana Vela Escalera
Editado en español por Siqi Qian, Daniela Torres Vargas, Lucía Rayo Turpin, Aitana Nogales Santos, Kimberlyn Roxeny Ortiz Zuta, Olivia Torres Huete, Candela Zulueta Taboada, Nicole Vega Lima
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¿Qué piensas sobre los esfuerzos para el intercambio de datos en abierto? ¿Qué preguntas investigadoras relacionadas con la enfermedad de Alzheimer te gustaría explorar en los conjuntos de datos existentes?
Lea más sobre una de las altas tecnologías en el campo de la enfermedad de Alzheimer en nuestro otro artículo.
Studying Alzheimer’s Disease Using Open Data - Feature Image
Referencias
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Author

  • Cally Xiao

    Cally is a project administrator at the Laboratory of Neuro Imaging from the University of Southern California. She received a PhD in Genetics from the University of Cologne in Germany, where she studied centrosome biology during mouse development. She completed her Master's degree in Neurosciences from the University of Bonn also in Germany, studying the processing of amyloid precursor protein in Alzheimer's disease. In her current role, Cally connects Alzheimer's disease researchers around the world with a common goal of data sharing.

Cally Xiao

Cally is a project administrator at the Laboratory of Neuro Imaging from the University of Southern California. She received a PhD in Genetics from the University of Cologne in Germany, where she studied centrosome biology during mouse development. She completed her Master's degree in Neurosciences from the University of Bonn also in Germany, studying the processing of amyloid precursor protein in Alzheimer's disease. In her current role, Cally connects Alzheimer's disease researchers around the world with a common goal of data sharing.