PÍLDORA INFORMATIVA

A través de la coordinación de un consorcio de más de 70 profesionales sanitarios distribuidos en 8 CCAA, que recogen datos clínicos, de evaluación neuropsicológica y de estilo de vida, que permitirán estudiar la historia natural de la DM1 en España. El proceso de información a los pacientes, consentimiento informado y la recogida de datos (haciendo fenotipado mediante códigos HPO) está alineado con estos procedimientos en IMPaCT. Se obtienen muestras de sangre de los pacientes registrados que se utilizan en el Objetivo 2. El DNA y plasma obtenido de estas muestras se deposita en la Red Española de Biobancos.

Este proceso se realiza mediante cuatro aproximaciones: 1) Estudio genético exhaustivo, mediante long-read sequencing, de la expansión de la repetición CTG en la que se caracteriza (i) mosaicismo somático, (ii) tamaño, (iii) variantes de secuencia (interrupciones) y (iv) el grado de metilación, y (2) realizar, mediante la misma técnica, la lectura del (epi)genoma completo de los pacientes a nivel de secuencia y metilación. Los datos genéticos obtenidos son depositados en EGA federada, al igual que el proyecto IMPaCT. 3) A nivel proteómico, se realizan estudios comparativos mediante espectrometría de masas para encontrar nuevos biomarcadores proteicos asociados con la patología del sistema nervioso central, respiratorio, cardíaco y muscular. Se comparan subgrupos de pacientes seleccionados en base a su información clínica para la afectación en cada órgano (50 pacientes afectos, 50 pacientes no afectos y 50 controles). 4) Estudiar en el plasma de los 3.000 pacientes las proteínas periostina y col1A2 (previamente correlacionadas con algunas manifestaciones clínicas en cohortes DM1 más pequeñas), y los mejores biomarcadores identificados mediante ELISA. Los datos proteicos se depositan en repositorios de acceso abierto.

Para identificar nuevos factores moduladores que sean útiles para el manejo de los pacientes en la clínica, ayudando a la predicción de aparición de síntomas o prevención de los mismos, y permitiendo desarrollar aproximaciones relacionadas con terapias personalizadas en relación a genotipos/variantes/modificadores que puedan servir para categorizar subpoblaciones o la identificación de nuevas dianas terapéuticas. Para ello se utilizan métodos basados en modelos lineales generalizados, machine learning y herramientas de inteligencia artificial.

A través de actividades de comunicación. - Creación de una web específica para este proyecto. - Creación de vídeos. - Divulgación en las redes sociales. - Organización de charlas, jornadas, talleres y puertas abiertas en centros participantes.