Systemic scleroderma (SSc or scleroderma) is a multisystem, doença pouco comum caracterizada por fibrose da pele e dos órgãos internos, disregulação imunológica e vasculopatia. Sua patogênese permanece mal compreendida, mas há um corpo crescente de evidências implicando em parte fatores genéticos. No entanto, a base genética da SSc é definida por múltiplos genes que têm apenas um efeito modesto na susceptibilidade à doença. Além disso, pensa-se que a doença surge de uma interacção entre factores genéticos e desencadeadores ambientais.
SSc é subdividida em tipos limitados e difusos com base na extensão do envolvimento cutâneo . Além disso, a SSc pode ser subagrupada com base na presença de autoanticorpos não sobrepostos que estão associados a várias manifestações da doença . A taxa de mortalidade padronizada dos pacientes com SSc é de 3,5 que é mais alta do que a maioria das outras doenças reumáticas. Os preditores confiáveis do curso da doença e as opções terapêuticas são muito limitadas. Os dados genéticos não dependem do tempo e não mudam ao longo do curso da doença; portanto, são candidatos atraentes para o desenvolvimento de biomarcadores preditivos. Nesta revisão, vamos examinar a implicação de descobertas recentes na genética SSc para o desenvolvimento de drogas e identificação de biomarcadores preditivos.
Avanços recentes na genética SSc
Estudos de genes candidatos ao controle de casos identificaram vários loci robustos de suscetibilidade SSc que foram confirmados em estudos independentes subseqüentes (revisados em ). A maioria destes genes como IRF5 , STAT4 , BANK1 e BLK pertencem a vias envolvidas na regulação imunológica. Além disso, três estudos de associação ampla do genoma (GWAS) permitiram um perfil genético imparcial de pacientes com SSc . Estes estudos confirmaram genes no complexo de histocompatibilidade maior (MHC) como os loci de mais forte susceptibilidade. Além disso, um estudo de seguimento de GWAS confirmou que as associações HLA-DQB1, HLA-DPA1/B1, e NOTCH4 com SSc são provavelmente confinadas a auto-anticorpos específicos de SSc .
Multiple non-MHC susceptibility loci também foram identificadas nos estudos acima mencionados. Como mostrado na Tabela 1, as associações mais robustas estão em genes relacionados à imunidade inata, assim como a ativação de células B e T. Por exemplo, o IRF5 pertence a uma família de fatores de transcrição na via do interferon tipo I que é um componente importante da imunidade inata, enquanto que o CD247 codifica a ativação de célula T moduladora da subunidade receptora da célula T. A maioria dessas variantes gênicas também são loci de risco para outras doenças auto-imunes, especialmente para o lúpus eritematoso sistêmico (LES). Isto indica que a SSc tem uma patogénese imunitária partilhada com outras doenças auto-imunes, o que dá mais apoio ao conceito de limiares quantitativos na sinalização imunitária de células. Neste conceito, vários factores genéticos de efeito relativamente pequeno podem cumulativamente criar um estado de susceptibilidade a doenças auto-imunes (revisto em ). As células B e T auto-reactivas são um componente normal do sistema imunitário. No entanto, são normalmente controladas por mecanismos reguladores no timo/ medula óssea ou no sangue periférico. No conceito de limiar quantitativo, as variações genéticas implicadas levam cumulativamente a um comprometimento dos processos biológicos necessários para a destruição das células imunitárias auto-reactivas e para a regulação da auto-reactividade. A validade deste conceito em SSc é suportada pelo facto de vários loci de susceptibilidade genética SSc se sobreporem não só ao LES mas também a outras doenças auto-imunes. Por exemplo, o STAT4 também está implicado na artrite reumatóide, e cirrose biliar primária. Da mesma forma, PTPN22 é um locus de susceptibilidade na artrite reumatóide , tipo 1 diabetes mellitus , e também SSc .
alguns dos loci de susceptibilidade SSc confirmados mostram uma associação mais forte com os seus subtipos serológicos ou clínicos (limitados versus difusos) do que a doença em geral. Várias associações genéticas nas regiões HLA ou não HLA, tais como BANK1, IRF8, SOX5 e IRF7 são principalmente com os autoanticorpos relacionados à SSc (por exemplo, anti-centrômero ou anti-topoisomerase I) ou subtipos clínicos da doença. Além disso, muitos dos polimorfismos de nucleotídeos únicos (SNPs) identificados são apenas uma variante genética de tag para o alelo causal ainda a ser identificado. Isso também se aplica a estudos de GWA, pois as plataformas utilizadas fornecem mais de 80% de cobertura para polimorfismos comuns no genoma humano, investigando SNPs que estão em forte ligação de desequilíbrio de doenças com múltiplos outros SNPs e servem como substitutos para áreas de genes. Avanços nas técnicas de sequenciamento de genes permitirão o sequenciamento em larga escala desses genes de suscetibilidade para identificar a variante causal real.
Algumas das associações genéticas relatadas em um grupo étnico podem não se replicar em outras etnias. Os polimorfismos relatados podem não marcar o locus causal em todos os grupos étnicos devido à estrutura de desequilíbrio de ligação entre as diferentes etnias. Alternativamente, as associações genéticas relatadas podem ser verdadeiramente um locus de susceptibilidade específica étnica para SSc.
É interessante notar que as variantes gênicas de interesse não operam isoladamente, pois são partes de vias biológicas entrelaçadas. Portanto, o exame das interações gene-gene ou gene-ambiente pode levar a uma melhor compreensão da patogênese da SSc. Finalmente, estudos mecanicistas são necessários para elucidar como essas variantes gênicas do sistema imunológico contribuem para a conversa cruzada entre as vias imunológica, vascular e fibrótica levando ao fenótipo único da SSc.
Implicação da genética da SSc para prever a gravidade da doença e o envolvimento de órgãos
SSc está associado com alta morbidade e mortalidade. A mortalidade relacionada à doença é motivada principalmente pelo envolvimento de órgãos internos, especialmente a gravidade da doença pulmonar. Como mostrado na Tabela 2, vários estudos também investigaram a associação de loci genético de MHC e não-MHC com doença pulmonar intersticial (DPI), hipertensão arterial pulmonar (HAP), crise renal esclerodermia e mortalidade. É importante ressaltar que a comparação de pacientes SSc com uma manifestação de doença em particular com pacientes sem aquele envolvimento de órgãos em particular (análise de casos) é mais relevante para o desenvolvimento de biomarcadores do que a comparação de pacientes com a manifestação da doença com controles não afetados (análise de casos-controle). A principal razão para esta noção é que os biomarcadores prognósticos são úteis se puderem ajudar os clínicos a subgrupar os pacientes (análise de caso a caso) com base na progressão esperada da doença. Um caso para comparação de controle não ocorre no ambiente clínico porque o diagnóstico de SSc já está estabelecido antes dos clínicos se interessarem em prever o curso da doença. As variantes do gene IRF5 têm sido ligadas à mortalidade geral, independentemente do tipo de doença e da sorologia. CTGF , HGF , IRAK1 , IRF5 , MMP-12 , SP-B polimorfismos são relatados como associados à DPI. A definição de caso para DPI varia consideravelmente, alguns investigadores têm confiado na presença de opacidades reticulares ou de vidro moído na tomografia computadorizada de tórax de alta resolução (TCAR), enquanto outros têm se concentrado na gravidade da DPI com base nos resultados da função pulmonar. A primeira abordagem não diferencia entre a DPI leve e estável e suas formas progressivas graves. Além disso, os genes IL23R , KCNA5 , TLR2 , TNAIP3 e UPAR são relatados como associados à HAP, enquanto HLA-DRB1*04:07 e *13:04 foram associados à crise renal esclerodermia .
No entanto, os achados acima precisam ser replicados em estudos independentes. Além disso, as populações de pacientes transversais atualmente disponíveis para estudos genéticos de SSc são mais provavelmente afetadas pelo viés de sobrevida, ou seja, as coortes prevalentes examinadas com doença de longa data estão esgotadas de pacientes com a forma mais progressiva e grave de SSc. Por exemplo, pacientes com SSc com DPI rapidamente progressiva têm uma mortalidade mais alta, portanto as amostras de pacientes com doença de longa duração (duração média da doença > 5 anos) estão esgotadas da forma mais severa de DPI. Isso pode levar à diminuição da frequência dos loci genéticos associados às formas mais graves de doença nas amostras de pacientes investigadas. O exame dos casos incidentes com acompanhamento longitudinal pode evitar problemas decorrentes do viés de sobrevivência. Além disso, os loci genéticos de gravidade podem ser diferentes dos genes ligados à suscetibilidade SSc. Por exemplo, o HGF não era um locus de suscetibilidade para SSc, mas estava associado com doença pulmonar em estágio final entre os pacientes japoneses com SSc. Uma caracterização fenotípica cuidadosa dos pacientes examinados na GWAS pode permitir um perfil imparcial dos loci de gravidade. Isso também permitirá a combinação de dados genéticos com outros marcadores clínicos e serológicos de gravidade da doença para predição de risco.
Previsão de risco em doenças geneticamente complexas como a SSc requer abordagens estatísticas que se estendem além de índices de probabilidade separados para cada SNP de interesse. Genótipos em múltiplos SNPs podem ser combinados em escores cumulativos calculados de acordo com o número de alelos de gravidade transportados. Além disso, as estatísticas de reclassificação de risco podem ser usadas para combinar dados genéticos e clínicos. Nessa abordagem, pacientes do grupo de risco intermediário com base em dados clínicos são reatribuídos a categorias de baixo ou alto risco usando a informação genética pertinente.
Implicação da genética SSc para seleção de tratamento
As novas vias de suscetibilidade genética identificadas podem levar à identificação de novos alvos terapêuticos e orientar o desenvolvimento de medicamentos. De fato, algumas das terapias biológicas atualmente investigadas para a SSc combinam adequadamente com essas vias. Estas incluem agentes anti-interferência (por exemplo, sifalimumab) e anti-células-B (por exemplo, rituximab). Além disso, os dados genéticos SSc dão suporte às terapias dirigidas a células T (por exemplo, abatacept). Entretanto, não há relatos de estudos controlados em larga escala e randomizados de terapias dirigidas a células B, células T e interferon em pacientes com SSc.
Além da identificação de novos alvos terapêuticos, a informação genética pode ser usada para identificar o grupo de alta resposta a um tratamento biológico particular. Não existem dados sobre o significado preditivo da informação genética para resposta ao tratamento em SSc. Isso requer a coleta de material genético em ensaios de medicamentos e análise cuidadosa da informação genética condicionada aos resultados do estudo. Considerando o modesto efeito dessas variantes gênicas na suscetibilidade à doença, podemos estar subestimados para examinar a significância preditiva desses fatores em ensaios de drogas usando métodos estatísticos tradicionais (freqüentes) (especialmente após a divisão da amostra em braços de tratamento e controle). A análise Bayesiana dos resultados de ensaios em doenças incomuns como a SSc pode levar a um desenvolvimento mais flexível e clinicamente útil de biomarcadores.
Independentes dos genes de susceptibilidade a doenças, as informações genéticas podem ser usadas para prever o metabolismo do medicamento e o desenvolvimento de efeitos adversos (farmacogenética). Por exemplo, o polimorfismo no UGT1A9 afeta o metabolismo do micofenolato mofetil e prediz a rejeição aguda em pacientes com transplante renal. Apesar do uso generalizado do micofenolato mofetil, o papel desse polimorfismo na resposta ao tratamento e desenvolvimento de eventos adversos não foi investigado em pacientes com SSc.
Num estudo recentemente publicado, um polimorfismo no gene IL-6 previu resposta ao rituximab numa amostra de pacientes com LES e outras doenças reumáticas que incluía pacientes com SSc .