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Colombia Médica

On-line version ISSN 1657-9534

Colomb. Med. vol.53 no.2 Cali Jan./June 2022  Epub June 30, 2022

https://doi.org/10.25100/cm.v53i2.5107 

Articulo original

Identificación preliminar de variantes patógenas en una familia raizal afrocolombiana con factores de riesgo para glaucoma

Harry Castillo-Plata1 
http://orcid.org/0000-0002-4239-7048

Nelson Rivera-Franco2  3 
http://orcid.org/0000-0002-4733-5452

Claudia Valencia-Peña4 
http://orcid.org/0000-0001-7125-1796

Wilmar Saldarriaga-Gil5 
http://orcid.org/0000-0001-7815-4390

Lyle Newball6 

Andres Castillo3  7 
http://orcid.org/0000-0001-9006-6721

1 Universidad del Valle, Escuela de Ciencias Básicas, Maestría en Ciencias Básicas Medicas, Cali, Colombia.

2 Universidad del Valle, Facultad de Ciencias Naturales y Exactas, Doctorado Biología, Cali, Colombia.

3 Universidad del Valle, Facultad de Ciencias Naturales y Exactas, Departamento de Biología, Laboratorio TAO-Lab/CiBioFi. Cali, Colombia.

4 Universidad del Valle, Escuela de Ciencias Básicas, Doctorado en Ciencias Básicas Medicas. Cali, Colombia.

5 Universidad del Valle, Escuela de Ciencias Básicas, Departamento de Morfología, Cali, Colombia.

6 Clínica Lynd Newball, Archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina, Colombia.

7 Johns Hopkins University School of Medicine, Department of Neurology, Baltimore, USA.


Resumen

Objetivo:

Identificar las variantes patogénicas en una familia raizal afrocolombiana con factores de riesgo para el glaucoma.

Métodos:

En el presente estudio, se realizó una secuenciación de exoma completo en siete miembros de una familia Raizal del archipiélago de San Andrés, Providencia y Santa Catalina del Caribe colombiano. La mitad de ellos habían sido diagnosticados con glaucoma. Además, se incluyeron dos voluntarios sanos de la isla.

Resultados:

De las 198 variantes de un solo nucleótido (SNV) asociadas con el glaucoma, previamente informadas por la base de datos DisGeNET, se identificaron cuatro en los miembros de la familia Raizal: rs11938093, rs7336216, rs3817672 y rs983034. Ademas, en todos los miembros de la familia, pero no en voluntarios sanos, se identificó SNV rs983034 en el gen mediador de secreción de ligando Wnt (WLS). Notablemente, las disfunciones WLS se han relacionado con patologías en la red trabecular (TM) del ojo. TM es un regulador importante del flujo de salida del humor acuoso que mantiene la presión intraocular (presión intraocular) en niveles normales. El daño a la TM se asocia con hipertensión ocular que conduce a la progresión del glaucoma. En relación con los demás SNV identificados, se constató su presencia en algunos miembros de la familia Raizal. Sin embargo, aún no está clara la causa fisiopatológica que asocia estas SNV con el glaucoma.

Conclusiones:

Fue posible identificar cuatro SNVs no sinónimos con predicción de daño significativo en la estructura y función de genes asociados a patología de glaucoma en un afrocolombiano.

Palabras clave: Glaucoma; Grupo de ascendencia continental africana; Secuenciación del exoma completo; Presión Intraocular; Malla Trabecular; Hipertensión Ocular; Ceguera

Abstract

Objective:

To identify pathogenic variants in an Afro-Colombian Raizal family with risk factors for glaucoma.

Methods:

In the present study, whole exome sequencing was performed on seven members of a Raizal family from the archipelago of San Andrés, Providencia, and Santa Catalina, in the Caribbean region of Colombia. Four of them had been diagnosed with glaucoma. In addition, two healthy volunteers from the island were included.

Results:

Of the 198 single nucleotide variants associated with glaucoma, previously reported by the DisGeNET database, four were identified in members of the Raizal family: rs11938093, rs7336216, rs3817672, and rs983034. Furthermore, single nucleotide variant rs983034 was identified in the Wnt ligand secretion mediator gene in all members of the family but not in healthy volunteers. Notably, WLS dysfunctions have been linked to pathology in the trabecular meshwork of the eye. Trabecular meshwork is an important regulator of the outflow of aqueous humor that maintains intraocular pressure (intraocular pressure) at normal levels. Damage to trabecular meshwork is associated with ocular hypertension, which leads to glaucoma progression. In relation to the other single nucleotide variants that were identified, their presence was confirmed in some members of the Raizal family. However, it is still unclear the pathophysiological cause that associates these single nucleotide variants with glaucoma.

Conclusions:

It was possible to identify four non-synonymous single nucleotide variants that predict significant damage to the structure and function of genes associated with glaucoma pathology in an Afro-Colombian.

Keywords: Glaucoma; African Continental Descent Group; Whole Exome Sequencing; Intraocular Pressure; Trabecular Mesh; Ocular Hypertension; Blindness

Contribución del estudio

1) ¿Por qué se realizó este estudio?
Evaluar un posible factor genético hereditario relacionado con el desarrollo de Glaucoma en un grupo familiar raizal afrocolombiana con antecedentes para esta enfermedad.
2) ¿Cuáles fueron los resultados más relevantes del estudio?
Se identificaron cuatro variantes moleculares patogénicas en genes asociados con el glaucoma usando técnicas de secuenciación masiva de exomas, las cuales fueron: rs11938093 en el gen BTC; rs7336216 en el gen CENPJ; rs3817672 en el gen TFRC y rs983034 en el gen WLS
3¿Qué aportan estos resultados?
El estudio aporta nueva información de posibles variantes moleculares patogénicas en genes asociado con la patología del glaucoma, las cuales servirán como referencia para realizar futuros estudios de epidemiologia molecular que calculen el riesgo de desarrollar la enfermedad al portar estas variantes.

Introducción

El glaucoma es la principal causa de ceguera irreversible a nivel mundial. Esta enfermedad consiste en el desarrollo de una neuropatía óptica crónica progresiva caracterizada por el aumento de la excavación del disco óptico-asociada a la pérdida progresiva de la visión. Está enfermedad está relacionada con múltiples factores de riesgo como: el aumento de la presión intraocularpresión intraocular; diagnóstico de hipertensión arterial y diabetes; etnia; y edad 1. Se estima que actualmente hay más de 67 millones de pacientes afectados con glaucoma, estimándose a nivel mundial para las comunidades afrodescendientes una prevalencia superior al 15%, en donde en un 10% se presenta ceguera bilateral 2,3. Uno de los aspectos más complejos de esta enfermedad es el desarrollo paulatino de sus síntomas. La pérdida de la visión es progresiva e irreversible, y por lo general, el paciente solo se identifica la pérdida del campo visual en estados avanzados. Si bien la determinación de la presión intraocular es el método de tamizaje más adecuado en términos costo-efectivo para la identificación de los casos sospechosos de glaucoma, este no es suficiente para establecer el diagnóstico de la enfermedad. Deben evidenciarse al menos otro criterio clínico que demuestre el daño a nivel del nervio óptico, como: el aumento de la excavación del nervio óptico; la pérdida del campo visual; o la detección de hemorragias a nivel del disco óptico 4.

Se estima que, en los países desarrollados, más del 50% de las personas que padecen glaucoma no han sido diagnosticadas, y que en países en vías de desarrollo esta falta de diagnóstico podría ser aún mayor, del orden del 60 al 80% 5,6. Se plantea que hasta el 90% de los casos de ceguera por glaucoma podrían evitarse mediante una detección temprana y un tratamiento farmacológico oportuno 7.

En estudios previos en seis ciudades de Colombia en donde se estimó la prevalencia de glaucoma en pacientes con hipertensión y diabetes 8,9 fue identificada en el archipiélago de San Andrés y Providencia una familia raizal con antecedentes de enfermedades visuales, donde algunos de sus miembros fueron diagnosticados con glaucoma. Lo anterior nos sugiere un posible factor genético hereditario relacionado con el desarrollo de este tipo de patología en este grupo familiar.

En la presente investigación se realizó un análisis de exomas completo para la identificación de variantes moleculares de un solo nucleótido (SNV) no sinónimas potencialmente dañinas en genes asociados con la patología del glaucoma en miembros de una familia raizal de San Andrés y Providencia con antecedentes de presentar enfermedades visuales.

Materiales y Métodos

Tipo de estudio

Se realizó un estudio descriptivo transversal de análisis de exomas en un grupo familiar con antecedentes de glaucoma. El diagnóstico previo de glaucoma fue realizado en la clínica oftalmológica Lynd Newball de San Andres Islas, Colombia. La investigación contó con la aprobación del comité institucional de revisión de ética humana de la facultad de salud de la Universidad del Valle, números de aval: 106-019 del año 2019.

Participantes del estudio

Los participantes correspondieron a siete miembros de una familia raizal con antecedentes de la patología de glaucoma que residen en el archipiélago de San Andrés y Providencia. Cuatro de los miembros de la familia presentaban un diagnosticados positivo para glaucoma, uno de sospecha y dos negativos. Adicionalmente, fueron invitados a participar dos personas raizales que no pertenecían al grupo familiar, los cuales tenían diagnostico negativo para glaucoma. Todos los participantes eran mayores de edad y aceptaron a participar mediante lectura y firma de un consentimiento informado. Los nombres de los participantes fueron anonimizados y reemplazados por un código numérico.

Toma de muestras

Un profesional del área de la salud realizó la venopunción en la fosa cubital con aguja calibre 21 y sistema de recolección en tubo BD Vacutainer® de 4ml anticoagulado con K2 EDTA 7.2 mg. Las muestras de sangre fueron almacenadas a -20° C y transportadas hasta el laboratorio de patología molecular de la Universidad del Valle.

Extracción de ADN y secuenciación de exoma completo

Para la extracción de ADN se usó el kit QIAamp DNA blood mini de QIAGEN siguiendo el protocolo del fabricante. La evaluación de la concentración y pureza del ADN se realizó en un espectrofotómetro Nanodrop® ND-2000c (Thermo Scientific®). Los parámetros óptimos para la secuenciación fueron: una concentración del ADN mayor a 10 ng/uL y una relación de absorbancia ≥1.8 (260 nm/280 nm) y ≥2 (260 nm/230 nm). Adicionalmente se evaluó la integridad del ADN mediante electroforesis en gel de agarosa al 0.8%.

Para el enriquecimiento del exoma se usaron los kits SeqCap EZ Exome de Nimblegen V2.0 y TruSeq de Illumina. Las librerías fueron construidas con insertos de una longitud de ~300 pb y secuenciadas en un equipo Illumina HiSeq- 2000 (Illumina, San Diego, California). Las lecturas obtenidas fueron de 150 pb en modo Paired-End con una cobertura de 100X.

Análisis bioinformático

Para el control de calidad, los datos crudos fueron analizados usando el programa FastQC v0.11.7. El filtro de secuencias se realizó con el programa BBMap_38.25 10 y el paquete FASTX-Toolkit v. 0.0.13 (http://hannonlab.cshl.edu/fastx_toolkit/). Las lecturas fueron mapeadas usando como referencia el genoma humano GRCh38.p12 con el software BWAv.0.7.17 y el algoritmo BWA-MEM 11. Los archivos de alineamiento fueron procesados con la herramienta SAMtools 12. Como parte del procesamiento post-alineamiento, los duplicados por PCR fueron marcados usando la herramienta de Picard MarkDuplicates.jar y removidos de los análisis posteriores (https://github.com/broadinstitute/picard). Con la herramienta HaplotypeCaller de GATK versión 4.0.2.1 13 se llevó a cabo el llamado de variantes moleculares de SNV e InDels simultáneamente formato de llamada de variantes genómicas (gVCF, por sus siglas en inglés). Para el filtro de las gVCF se usó la herramienta VCFtools v.0.1.16. Las SNV e InDels fueron anotados con el uso de la herramienta ANNOVAR v.2018 14 incorporando la información del NCBI (Homo sapiens Annotation Release 109) y UCSC genoma browser 15.

Análisis de ancestría genética

Se estimó los componentes de la ancestría genética para cada participante a partir de un panel de 250 marcadores informativos de ancestría (AIM, por sus siglas en inglés) siguiendo el protocolo propuesto por Wang et al16. La ancestría genética fue inferida con los programas: vcftools 17; bcftools 18; tabix 19; y structure 20, disponibles en el paquete R. Los AIM de cada participante fueron filtrados con los de 1,305 individuos pertenecientes a tres poblaciones continentales diferentes de referencia del proyecto 1,000 genomas: africana; europea ; y Asia oriental . Para la agrupación de los participantes se realizó a través de un análisis de componentes principales usando la función "read. vcfR" del paquete R 20. Del programa missMDA con en el comando Admixture_gt2PCA format se convirtieron los haplotipos de cada loci a un código numérico y con el comando estim_ncpPCA se imputaron los datos faltantes 21. Con el comando dudi.pca del paquete ade4 se obtuvo el análisis de componentes principales 22. Por último, se confirmó los resultados del análisis de componentes principales mediante un análisis bayesiano para inferir las proporciones ancestrales de cada individuo mediante el programa Structure 20. Los resultados fueron representados mediante el porcentaje de ancestría de cada población de origen para cada individuo mediante gráficos de barras con el paquete “ggplot2” 23.

Predicción de SNV no sinónimas dañinas

Del archivo gVCF se filtraron las variantes moleculares SNV no sinónimas teniendo en cuenta solo las que tenían un código de referencia (rs). Mediante el programa JVenn (http://jvenn.toulouse.inra.fr/app/example.html) se identificaron SNV no sinónimas presentes en el grupo familiar versus los dos participantes raizales no miembros. Posteriormente, las variantes fueron filtradas según el gen que afectaban usando la lista de variantes moleculares asociadas con el desarrollo del glaucoma disponible en el repositorio de libre acceso DISGENET (https://www.disgenet.org/Glaucoma /CUI_C0017601). La predicción del daño de las variantes SNV no sinónimas en la estructura y función de la proteína se estableció mediante el algoritmo Combined Annotation Dependent Depletion_CADD 24,25. El valor de CADD para cada SNV se obtuvo con el servidor de libre acceso SNP-NEXUS (https://www.snp-nexus.org/). Posteriormente, este valor fue comparado con la puntuación calculada por el servidor Mutation Significance cutoff para establecer la predicción del daño en la estructura o función de la proteína (https://lab.rockefeller.edu/casanova/MSC). Se considero un daño alto cuando el valor de CADD en la SNV era mayor que el calculado para el gen con el Mutation Significance cutoff y de daño bajo en caso contrario 26.

Resultados

En la Figura 1 se representa la relación filial de los miembros de la familia raizal y los participantes del estudio a quienes se les realizó el análisis de su exoma. Cuatro de los siete participantes pertenecían a la tercera generación y tres a la cuarta, según el heredograma construido a partir de la información recolectada por entrevista a los miembros de la familia. De los cuatro individuos participantes de la generación III, se identificaron dos grupos de hermanos: los individuos participantes III-5 y III-7, medio hermanos de un mismo padre pero diferente madre; y los individuos participantes III-14 y III-15. Salvo el III-4, todos fueron diagnosticados con glaucoma. Los padres de estos dos grupos fueron identificados como hermanos y ambos diagnosticados con glaucoma: individuos II-2 y II-4.

Figura 1 Heredograma de miembros de una familia raizal de San Andres, Providencia y Santa Catalina con antecedentes de glaucoma. (*) OD= ojo derecho; OI= ojo izquierdo. La agudez visual normal es igual a 20/20. presión intraocular = presión intraocular. Los círculos rojos identifican los participantes del estudio. Dos participantes raizales no pertenecían a la familia (g26F y g27F) sin enfermedades visuales diagnosticadas fueron incluidos en el análisis para identificar las variantes moleculares posiblemente patogénicas. 

Con relación a la IV generación, los individuos participantes IV-5 y IV-6 eran hermanos, hijos de III-7. De este grupo de hermanos, IV-5 presento un diagnóstico de sospecha de glaucoma. En esta misma generación, participo el individuo IV-9 diagnosticado con glaucoma, cuya madre también había sido diagnosticada con glaucoma: individuo IV-13. El IV-5 era sobrina de III-14 y III-15 (Figura 1).

En la Figura 2 se observa la estimación porcentual de los componentes genéticos ancestrales de los participantes del estudio. En el análisis de componentes principales se encontró la separación de las tres poblaciones ancestrales: la separación de la africana de la europea y del asía oriental con un PC1 igual al 37.8%, y la separación de la europea de la africana y del asía oriental con un PC2 igual al 24.8%.

Figura 2 Componentes genéticos ancestrales de individuos raizales de San Andres, Providencia y Santa Catalina. La estimación se realizó a partir del análisis de 250 marcadores informativos de ancestría. Cada individuo participante se comparó con datos de 1,305 sujetos de tres poblaciones continentales distintas: africana (AFR), europea (EUR) y Asia oriental (EAS) disponibles en el base de datos del proyecto 1,000 genomas. N.F.= No familiar.  

De las nueve personas raizales del estudio, seis presentaron mezcla de componentes genéticos ancestrales de origen africano, europeo y del asía oriental; dos con origen africano y europeo; y uno con ancestria genética africana y del asía oriental. El componente genético ancestral predominante fue el africano, con un porcentaje mayor al 50%, salvo un participante que no perteneciente a la familia raizal, N.F_g26F, quien presento un componente ancestral principalmente del Asia oriental, con un porcentaje mayor al 50% (Figura 2).

En la Tabla 1 se observa el número de SNV no sinónimos e InDels identificados en los exomas de los participantes del estudio. En promedio de SNV no sinónimos identificados en los miembros de la familia raizal fue de 12,366 ±190 y en los dos participantes raizales no relacionados con la familia fue de 11,772 ±512. Con relación a los InDels, en los miembros de la familia raizal fue de 241 ±31 y en los dos participantes raizales no relacionados con la familia fue de 210 ±2. El numero promedio de SNV no sinónimas e InDels que ya han sido reportados, fueron 10,053 y 185, respectivamente. El número de SNV no sinónimas reportados que comparten los miembros de la familia fueron 33,88 y 68 de InDels. Al comparar las variantes moleculares de los miembros de la familia vs. no miembros, se encontró que no compartían 423 SNV no sinónimos y 11 InDels. Estas variantes moleculares posiblemente patogénicas se distribuyeron en 197 genes. Al filtrar los genes con la lista disponible en DisGeNET, se identificaron seis genes asociados con Glaucoma.

Tabla 1 Total de variantes moleculares identificadas en el análisis de exomas de miembros de una familia raizal del archipiélago de San Andres y Providencia con antecedentes de glaucoma 

Variantes \ ID Miembros de la Familia Raizal N.F-g26F N.F-g27F
III-5* III-7* III-15* IV-9* IV-5** III-14 IV-6
Total de Variantes Moleculares 27,423 27,012 27,325 27,168 26,646 27,082 26,746 24,886 26,532
SNV no sinónimas 12,683 12,330 12,461 12,335 12,073 12,434 12,246 11,410 12,135
Reportadas 10,152 10,070 10,071 10,042 10,066 10,051 10,043 10,014 10,056
No reportadas 595 550 586 605 460 561 577 621 623
InDels 225 247 248 305 225 216 219 209 212
Reportadas 189 203 190 196 193 187 179 171 187
No reportadas 36 44 58 109 32 29 40 38 25

*Diagnosticado con Glaucoma.

**Sospechoso. SNV: variantes de un solo nucleótido.

InDels: inserciones y deleciones

En la Tabla 2 se observa los genes identificados con sus variantes moleculares SNV no sinónimas presentes en los miembros de la familia versus no miembros. Lo genes identificados fueron: BTC (betacelulina); CENPJ (proteína centrómero J); DHDDS (dehidrodolicol difosfato sintasa); TFR (Receptor de transferrina); y WLS (receptor para proteínas Wnt en células secretoras).

Tabla 2 Genes y variantes moleculares identificadas en miembros de una familia raizal del archipiélago de San Andres y Providencia con antecedentes de glaucoma 

GEN \ ID Miembros de la Familia Raizal N.F-g26F N.F-g27F
III-5* III-7* III-14 III-15* IV-5** IV-6 IV-9*
BTC rs11938093 rs11938093 rs11938093 rs11938093 - - - - -
rs28549760 rs28549760 rs28549760 rs28549760 rs28549760 rs28549760 rs28549760 - -
CENPJ - rs17402892 - - - - - - -
- rs9511510 - - - - - - -
- rs17081389 - - rs17081389 - - - -
rs7336216 - rs7336216 rs7336216 -   rs7336216 - -
DHDDS rs3816539 rs3816539 rs3816539 rs3816539 rs3816539 rs3816539 rs3816539 - -
TFRC rs3817672 rs3817672 - rs3817672 rs3817672 rs3817672 rs3817672 - -
WLS rs983034 rs983034 rs983034 rs983034 rs983034 rs983034 rs983034 - -

*Diagnosticado con Glaucoma.

**Sospechoso.

En la Tabla 3 se presenta la predicción del daño de cada SNV no sinónimo identificado. El gen WLS presentó el SNV no sinónimo rs983034 con una predicción de alto daño en la estructura y función de la proteína. El rs983034 estuvo presente en todos los miembros de la familia raizal pero ausente en los no miembros (Tabla 2). El gen TFRC presentó el SNV no sinónimo rs3817672 con predicción de alto daño en seis de los miembros de la familia raizal. En el gen CENPJ se identificó el rs7336216 con predicción de alto daño en cuatro miembros de la familia. Finalmente, el gen BTC presento el SNV no sinónimo rs11938093 con predicción de alto daño en cuatro de los miembros de la familia. El gen DHDDS no presento SNV no sinónimos con predicción de dañinos.

Tabla 3 Variantes moleculares SNV no sinónimas y su potencial dañino en genes asociados con la patología del glaucoma identificadas en una familia raizal afrocolombiana de San Andres y Providencia. 

SNV ID Cromosoma (CRCh38/hg38) Gen Cambio de nucleótido Cambio de aminoácido Valor de CADD Valor de CADD_MSC Predicción del Daño Frecuencia mundial del alelo menor*  
rs11938093 cr4:74750631 BTC A>T L124M 24,4 3,313 Alto 0.199880  
rs28549760 cr4:74794307 BTC A>C C7G 0,02 3,313 Bajo 0.250799  
rs17081389 cr13:24912863 CENPJ G>C P55A 1,513 10,02 Bajo 0.028155  
rs17402892 cr13:24905403 CENPJ A>C S879A 0,022 10,02 Bajo 0.061102  
rs7336216 cr13:24912839 CENPJ C>G D63H 22,5 10,02 Alto 0.024760  
rs9511510 cr13:24912773 CENPJ G>T, A P85A, T 0,032 10,02 Bajo 0.060903  
rs3816539 cr1:26460136 DHDDS G>A V253M 16,19 24,721 Bajo 0.455272  
rs3817672 cr3:196073940 TFRC C>T G142S 4,709 3,313 Alto 0.306310  
rs983034 cr1:68137903 WLS C>T V463I 22,5 5,269 Alto 0.236621  
                 

BTC (betacelulina); CENPJ (proteína centrómero J); DHDDS (dehidrodolicol difosfato sintasa); TFR (Receptor de transferrina); y WLS (receptor para proteínas Wnt en células secretoras). CADD: Combined Annotation Dependent Depletion; MSC: Mutation Significance cutoff. Los SNV en negrita presentan una predicción de daño alto según el algoritmo CADD. *Tomado de la base de datos de 1,000 genomas.

Discusión

En el presente estudio realizo un análisis de exomas completo a un grupo familiar raizal del archipiélago de San Andres y Providencia, Colombia. Esta familia presentaba miembros diagnosticados con la patología del glaucoma y se logró identificar cuatro SNV no sinónimos dañinos en genes asociados con la enfermedad: rs11938093 en el gen BTC; rs7336216 en el gen CENPJ; rs3817672 en el gen TFRC y rs983034 en el gen WLS. Interesantemente, el SNV rs983034 en el gen WLS se identificó solo en los miembros de la familia raizal. Igualmente, los SNV no sinónimos rs3816539 en el gen DHDDS y el rs28549760 en el gen BTC fueron identificados solo en los miembros de la familia, pero con predicción de daño baja. Si nos basamos en el heredograma que se construyó con la información obtenida de los participantes y la historia clínica de los diagnosticas con la patología del glaucoma (Figura 1) se puede sugerir que los SNV no sinónimos rs983034, rs3816539 y rs28549760 presentan una segregación autosómico dominante igual que la enfermedad. Lo anterior coincide con lo reportado por Meneses et al., 2011 27 quien reporto que un 43.1% de los casos de glaucoma son familiares, y de estos el 56.3% muestra un patrón de herencia autosómico dominante, el 38,88% una forma autosómica recesiva y el 2.8% no presenta un patrón definido.

Según los registros de la historia clínica, los familiares con glaucoma de los niveles del I al III en el hederograma, fueron diagnosticados después de los 55 años, mientras que los tres familiares con glaucoma y el sospechosos de nivel IV, fueron diagnosticados antes de los 47 años. Por lo anterior, cabe la posibilidad de que se esté presentando un tipo de glaucoma juvenil causado por variantes de baja frecuencia, sin embargo, es necesario aumentar el número de muestras para hacer futuros análisis que se ajusten por la edad, como por otros factores de riesgo, como la hipertensión arterial sistémica y la diabetes mellitus 8,9.

También se logró determinar que el principal componente genético ancestral del grupo de participantes raizales del archipiélago de San Andres y Providencia del Caribe Colombiano es la africana seguida de la europea, posiblemente como consecuente de la llegada de estos grupos humanos a las Américas por el tráfico de esclavos y mezcla entre los siglos XVI y XIX por la expansión del imperio británico, y posteriormente, el español 28,29. Igualmente se encontró componentes ancestrales del Asia Oriental, en una persona siendo esta la principal, posiblemente por la llegada de personas procedentes de la China al archipiélago entre los años 1839 al 1917 en búsqueda de trabajo en los campos de cultivo 30. De allí la denominación ampliada del término raizal tanto para las personas con ancestria genética africana como China en el archipiélago de San Andres y Providencia. En la presente investigación se confirmó que la familia raizal bajo estudio tenía un componente ancestral genético africano (Figura 2). Estudios realizados en afroamericanos han señalado que el deterioro visual, la pérdida de visión, y el diagnóstico del glaucoma de ángulo es más frecuente en esta población que en caucásicos 31,32.

Sobre los genes identificados con SNV no sinónimos con predicción de alto daño para la proteína se identificó el rs983034 en el gen WLS en todos los miembros de la familia raizal (Tablas 2 y 3). El gen WLS codifica un receptor para proteínas Wnt en células secretoras que regula esta vía de señalización. La vía de señalización Wnt participa en la transducción de señales altamente conservada durante el desarrollo que regula diversas funciones celulares 33,34. En el desarrollo del ojo, la señalización Wnt controla múltiples procesos de desarrollo y patrones morfogénicos. Estos procesos incluyen el patrón dorsoventral de la copa óptica, el cristalino, el epitelio pigmentario de la retina, el sistema vascular y el margen ciliar 35-39. Igualmente la señalización Wnt se ha relacionado ampliamente con enfermedades oculares como la degeneración de la retina, cataratas, disfunciones oculares congénitas 40y glaucoma 41,42. El principal factor de riesgo para el glaucoma, en especial para el de ángulo abierto primario, es el aumento de la presión intraocular. La elevación de la presión intraocular en pacientes con glaucoma se debe a lesiones glaucomatosas de la malla trabecular y a la alteración de la función de ésta con un incremento de la resistencia al flujo de salida del humor acuoso debido a un depósito excesivo de proteínas de la matriz extracelular. Un estudio demostró que la vía de señalización celular Wnt regulada por WLS, controla la homeostasis de la malla trabecular de manera espaciotemporal y su inhibición se asocia con un incremento de la presión intraocular lo que conlleva a la patología del glaucoma, de manera contraria, su activación después de la inhibición revierte el fenotipo patológico 43. La SNV no sinónimo rs3817672 en el gen TFRC con predicción de alto daño se identificó en seis de los siete miembros de la familia. En el miembro de la familia en que no se identificó este SNV presentaba un diagnóstico negativo para glaucoma. El gen TFRC codifica un receptor de la superficie celular necesario para la captación celular de hierro mediante el proceso de endocitosis mediada por receptores. La degradación de TFCR inducida por la sobreexpresión de la proteína Optineurina (OPTN) por mecanismo que aún se desconoce 44 y el reclutamiento de la proteína RAB12, llevan a la muerte por autofagia de las células ganglionares de la retina 45 lo que en última instancia podría conducir a la patología del glaucoma. Dos SNV no sinónimos fueron identificados en el gen BTC, donde uno de ellos fue identificado en cuatro miembros de la familia, el rs11938093, con una predicción de alto daño. El gen BTC codifica una proteína que hace parte de la familia de los factores de crecimiento epidérmico. El BTC desempeña un papel crucial en la regulación de la permeabilidad vascular retiniana 46. Un estudio demostró que la glicosilación de esta proteína tiene efectos proliferativos sobre las células epiteliales pigmentarias de la retina, lo que sugiere que está estrechamente relacionado con la etiología y patogénesis vascular de la retiniana 47. Un estudio realizado en un modelo animal de ratón con glaucoma demostró que los ARN mensajeros de BTN son inhibidos por microARN-149, lo que se relacionó con un aumento de la apoptosis de las células ganglionares de la retina del murino 48. La SNV no sinónimo rs7336216 con predicción de alto daño en el gen CENPJ se identificó en cuatro de los sietes miembros de la familia raizal. El CENPJ codifica una proteína que pertenece a la familia de proteínas del centrómero, las cuales, durante la división celular, juega un papel importante en el mantenimiento de la integridad del centrosoma. Igualmente, se ha descrito que la proteína CENPJ puede funcionar como un coactivador transcripcional en la vía de señalización Stat5, y NF-kappa B. SNV en este gen se han relacionados con enfermedades como la microcefalia autosómica recesiva primaria y el síndrome de Seckel 49. El síndrome de Seckel se asocia con defectos oculares en humanos, que incluyen dislocación espontánea del cristalino, miopía, astigmatismo y degeneración de la retina 50. Una baja expresión de CENPJ se han detectado en la capa de neuroblastos retinianos de ratones que han presentado una serie de anomalías oculares en comparación con ratones sanos 51. Con relación al gen DHDDS, se identificó una SNV no sinónimo en todos los miembros de la familia raizal, el rs3816539, sin embargo, la predicción del daño fue baja. El gen DHDSS codifica parte del complejo enzimático dehidrodolicol difosfato sintasa, enzima que participa en la síntesis de Dolicol monofosfato A nivel de retina, el dolicol actúa como “ancla” a nivel de la membrana del retículo endoplásmico de los bastones del ojo permitiendo la glicosilación de la rodopsina sintetizada. La actividad de la DHDDS debe estar equilibrada, ya que la falta de glicosilación de la rodopsina afecta tanto la función de esta proteína como su tráfico intracelular llevando a la progresiva degeneración de los fotorreceptores 52.

Conclusión

En el presente estudio fueron identificados cuatros variantes moleculares SNV no sinónimas con una predicción de alto daño a la estructura y función de proteínas de genes asociado con la patología del glaucoma en una familia raizal afrocolombiana con antecedentes para esta enfermedad. Interesantemente, la SNV rs983034 en el gen WLS se identificó solo en los miembros de la familia raizal. Igualmente, las SNV no sinónimos rs3816539 en el gen DHDDS y el rs28549760 en el gen BTC fueron identificados solo en los miembros de la familia, pero con predicción de daño baja. A pesar de la anterior, no descartamos la posibilidad que estos dos últimos SNV puedan ayudar al tamizaje de la oportunidad de riesgo de desarrollar glaucoma en esta familia raizal y en general en población con componentes ancestrales africanos.

Debido al tamaño reducido de la muestra del grupo de control, existe una limitación para identificar las variantes causantes de la enfermedad en estos pacientes. Así, dada la alta frecuencia en diferentes poblaciones de las variantes seleccionadas, existe una alta probabilidad de que estas variantes hayan sido elegidos al azar porque no estaban representados en los dos sujetos de control utilizados en el estudio. Estudios futuros son necesarios para poner a prueba esta hipótesis.

REFERENCIAS

1. Prum BEJ, Rosenberg LF, Gedde SJ, Mansberger SL, Stein JD, Moroi SE, et al. Primary open-angle glaucoma preferred practice pattern guidelines. Ophthalmology. 2016; 123(1): 41-111. doi: 10.1016/j.ophtha.2015.10.053. [ Links ]

2. Hyman L, Wu SY, Connell AM, Schachat A, Nemesure B, Hennis A, Leske MC. Prevalence and causes of visual impairment in The Barbados Eye Study. Ophthalmol. 2001; 108(10): 1751-1756. doi: 10.1016/s0161-6420(01)00590-5. [ Links ]

3. Tielsch JM, Sommer A, Witt K, Katz J, Royall RM. Blindness, and visual impairment in an American urban population: The Baltimore Eye Survey. Arch Ophthalmol. 1990; 108(2): 286-290. doi: 10.1001/archopht.1990.01070040138048. [ Links ]

4. Öhnell H, Bengtsson B, Heijl A. Making a Correct Diagnosis of Glaucoma: Data From the EMGT. J Glaucoma. 2019; 28(10): 859-864. doi: 10.1097/IJG.0000000000001342. [ Links ]

5. Friedman DS, Wolfs RCW, O'Colmain BJ, Klein BE, Taylor HR, West S, et al. prevalence of open-angle glaucoma among adults in the United States. Arch Ophthalmol. 2004; 122(4), 532-538. doi: 10.1001/archopht.122.4.532. [ Links ]

6. Varma R, Ying-Lai M, Francis BA, Nguyen BB-T, Deneen J, Wilson MR. et al. prevalence of open-angle glaucoma and ocular hypertension in Latinos: the Los Angeles Latino Eye Study. Ophthalmol. 2004; 111(8): 1439-1448. doi: 10.1016/j.ophtha.2004.01.025. [ Links ]

7. Von-Bischhoffshausen F, Jiménez-Román J. Guía latinoamericana de glaucoma primario de ángulo abierto; . 2019. https://paao.org/wp-content/uploads/2016/05/Guia-Glaucoma-2019-final-para-www.pdf. [ Links ]

8. Cantor E, Méndez F, Rivera C, Castillo A, Martínez-Blanco A. Blood pressure, ocular perfusion pressure and open-angle glaucoma in patients with systemic hypertension. Clin Ophthalmol. 2018; 12: 1511- 1517. doi: 10.2147/OPTH.S165747. [ Links ]

9. Rivera CE, Cantor E, Castillo A, Martínez A, Newball L, Rueda JC, et al. prevalence of primary open angle glaucoma among patients with diagnosis of systemic hypertension and diabetes mellitus: The Colombian Glaucoma Study. Open J Ophthalmol. 2020; 10(2): 99-114. doi: 10.4236/ojoph.2020.102012. [ Links ]

10. Bushnell B, Rood J, Singer E. BBMerge - Accurate paired shotgun read merging via overlap. PLoS ONE. 2017; 12(10): e0185056. doi: 10.1371/journal.pone.0185056. [ Links ]

11. Li H, Durbin R. Fast and accurate long-read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics. 2010; 26(5): 589-95. doi: 10.1093/bioinformatics/btp698. [ Links ]

12. Danecek P, Bonfield JK, Liddle J, Marshall J, Ohan V, Pollard MO, et al. Twelve years of SAMtools and BCFtools. Gigascience. 2021; 10(2): giab008. doi: 10.1093/gigascience/giab008. [ Links ]

13. McKenna A, Hanna M, Banks E, Sivachenko A, Cibulskis K, Kernytsky A, et al. The genome analysis toolkit: a map reduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data. Genome Res. 2010; 20: 1297-303. DOI: 10.1101/gr.107524.110. [ Links ]

14. Wang K, Li M, Hakonarson H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data. Nucleic Acids Res. 2010; 38(16): e164. doi: 10.1093/nar/gkq603. [ Links ]

15. Haeussler M, Zweig AS, Tyner C, Speir ML, Rosenbloom KR, Raney BJ, et al. The UCSC Genome Browser database: 2019 update. Nucleic Acids Res. 2019; 47(D1): D853-D858. doi: 10.1093/nar/gky1095. [ Links ]

16. Wang LJ, Zhang CW, Su SC, Chen HH, Chiu YC, Lai Z, et al. An ancestry informative marker panel design for individual ancestry estimation of Hispanic population using whole exome sequencing data. BMC Genomics. 2019; 20(Suppl 12):1007. doi: 10.1186/s12864-019-6333-6. [ Links ]

17. Danecek P, Auton A, Abecasis G, Albers CA, Banks E, DePristo MA, et al; 1000 Genomes Project Analysis Group. The variant call format and VCFtools. Bioinformatics. 2011;27(15):2156-8. doi: 10.1093/bioinformatics/btr330. [ Links ]

18. Danecek P, McCarthy SA. BCFtools/csq: haplotype-aware variant consequences. Bioinformatics. 2017; 33(13), 2037-2039. 10.1093/bioinformatics/btx100 [ Links ]

19. Pritchard JK, Stephens M, Donnelly P. Inference of population structure using multilocus genotype data. Genetics. 2000;155(2):945-59. [ Links ]

20. Knaus BJ, Grünwald NJ. vcfr: a package to manipulate and visualize variant call format data in R. Mol Ecol Resour. 2017;17(1):44-53. doi: 10.1111/1755-0998.12549. [ Links ]

21. Josse J, Husson F. missMDA: A Package for Handling Missing Values in Multivariate Data Analysis. J Statist Software; 2016; 70(1): 1-31. doi: 10.18637/jss. v070.i01. [ Links ]

22. Dray S, Dufour A-B. The ade4 Package: Implementing the Duality Diagram for Ecologists. J Statist Software. 2007; 22(4): 1-20. doi: 10.18637/jss. v022.i04. [ Links ]

23. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. New York: Springer-Verlag; 2016. [ Links ]

24. Kircher M, Witten DM, Jain P, O´Roak BJ, Cooper GM, Shendure J. A general framework for estimating the relative pathogenicity of human genetic variants. Nat Genet. 2014;46(3):310-5. doi: 10.1038/ng.2892. [ Links ]

25. Rentzsch P, Witten D, Cooper GM, Shendure J, Kircher M. CADD: predicting the deleteriousness of variants throughout the human genome. Nucleic Acids Res. 2018; 47(D1): D886-D894. doi: 10.1093/nar/gky1016. [ Links ]

26. Itan Y, Shang L, Boisson B, Ciancanelli MJ, Markle JG, Martinez-Barricarte R, et al. The mutation significance cutoff: gene-level thresholds for variant predictions. Nat Methods. 2016;13(2):109-10. doi: 10.1038/nmeth.3739. [ Links ]

27. Meneses PM, Landrián IB, Pérez AL. Comportamiento clínico y epidemiológico del glaucoma primario de ángulo abierto en familiares de pacientes glaucomatosos. Mediciego. 2011;17(2). [ Links ]

28. Márquez-Pérez AI. Culturas migratorias en el Caribe colombiano: El caso de los isleños raizales de las islas de Old Providence y Santa Catalina. Memorias Rev Digit Hist Arqueol desde el Caribe. 2012; 16:69-101. [ Links ]

29. Ranocchiari D, Calabresi G. Ethnicity and religion in the archipelago of San Andrés, Providencia, and Santa Catalina. Bull Lat Am Res. 2016; 35:481-495. doi: 10.1111/blar.12475. [ Links ]

30. Emmer OC. Immigration into the Caribbean; The introduction of Chinese and East Indian indentured labourers between 1839 and 1917. Itinerario. 1990;14:61-95. doi:10.1017/S0165115300005684. [ Links ]

31. Javitt JC, McBean AM, Nicholson GA, Babish JD, Warren JL, Krakauer H. Undertreatment of glaucoma among black Americans. N Engl J Med. 1991; 325(20):1418-22. doi: 10.1056/NEJM199111143252005. [ Links ]

32. Sommer A, Tielsch JM, Katz J, Quigley HA, Gottsch JD, Javitt JC, et al. Racial differences in the cause-specific prevalence of blindness in east Baltimore. N Engl J Med. 1991;325(20):1412-7. doi: 10.1056/NEJM199111143252004. [ Links ]

33. Pecina-Slaus N. Wnt signal transduction pathway and apoptosis: a review. Cancer Cell Int. 2010; 10:22. doi: 10.1186/1475-2867-10-22. [ Links ]

34. Ng LF, Kaur P, Bunnag N, Suresh J, Sung ICH, Tan QH, et al. WNT Signaling in Disease. Cells. 2019; 8(8): 826. doi: 10.3390/cells8080826. [ Links ]

35. Carpenter AC, Smith AN, Wagner H, Cohen-Tayar Y, Rao S, Wallace V, et al. Wnt ligands from the embryonic surface ectoderm regulate 'bimetallic strip´s; optic cup morphogenesis in mouse. Development. 2015;142(5):972-82. doi: 10.1242/dev.120022. [ Links ]

36. Drenser KA. Wnt signaling pathway in retinal vascularization. Eye Brain. 2016; 8:141-146. doi: 10.2147/EB. S94452. [ Links ]

37. Hägglund AC, Berghard A, Carlsson L. Canonical Wnt/ß-catenin signalling is essential for optic cup formation. PLoS One. 2013;8(12): e81158. doi: 10.1371/journal.pone.0081158. [ Links ]

38. Liu H, Xu S, Wang Y, Mazerolle C, Thurig S, Coles BL, et al. Ciliary margin trans differentiation from neural retina is controlled by canonical Wnt signaling. Dev Biol. 2007;308(1):54-67. doi: 10.1016/j.ydbio.2007.04.052. [ Links ]

39. Wang Z, Liu CH, Huang S, Chen J. Wnt Signaling in vascular eye diseases. Prog Retin Eye Res. 2019; 70:110-133. doi: 10.1016/j.preteyeres.2018.11.008. [ Links ]

40. de Iongh RU, Abud HE, Hime GR. WNT/Frizzled signaling in eye development and disease. Front Biosci. 2006; 11:2442-64. doi: 10.2741/1982. [ Links ]

41. Wang WH, McNatt LG, Pang IH, Millar JC, Hellberg PE, Hellberg MH, et al. Increased expression of the WNT antagonist sFRP-1 in glaucoma elevates intraocular pressure. J Clin Invest. 2008;118(3):1056-64. doi: 10.1172/JCI33871. [ Links ]

42. Webber HC, Bermudez JY, Sethi A, Clark AF, Mao W. Crosstalk between TGFß and Wnt signaling pathways in the human trabecular meshwork. Exp Eye Res. 2016; 148:97-102. doi: 10.1016/j.exer.2016.04.007. [ Links ]

43. Dhamodaran K, Baidouri H, Sandoval L, Raghunathan V. Wnt activation after inhibition restores trabecular meshwork cells toward a normal phenotype. Investigative Ophthalmol Visual Sci. 2020;61(6):30. DOI: 10.1167/iovs.61.6.30. [ Links ]

44. Nagabhushana A, Chalasani ML, Jain N, Radha V, Rangaraj N, Balasubramanian D, et al. Regulation of endocytic trafficking of transferrin receptor by optineurin and its impairment by a glaucoma-associated mutant. BMC Cell Biol. 2010; 11: 4. doi: 1471-2121-11-4. [ Links ]

45. Sirohi K, Chalasani ML, Sudhakar C, Kumari A, Radha V, Swarup G. M98K-OPTN induces transferrin receptor degradation and RAB12-mediated autophagic death in retinal ganglion cells. Autophagy. 2013;9(4):510-27. doi: 10.4161/auto.23458. [ Links ]

46. Sugimoto M, Cutler A, Shen B, Moss SE, Iyengar SK, Klein R, Folkman J, Anand-Apte B. Inhibition of EGF signaling protects the diabetic retina from insulin-induced vascular leakage. Am J Pathol. 2013;183(3):987-95. doi: 10.1016/j.ajpath.2013.05.017. [ Links ]

47. Anand-Apte B, Ebrahem Q, Cutler A, Farage E, Sugimoto M, Hollyfield J, et al. Betacellulin induces increased retinal vascular permeability in mice. PLoS One. 2010;5(10): e13444. doi: 10.1371/journal.pone.0013444. [ Links ]

48. Nie XG, Fan DS, Huang YX, He YY, Dong BL, Gao F. Downregulation of microRNA-149 in retinal ganglion cells suppresses apoptosis through activation of the PI3K/Akt signaling pathway in mice with glaucoma. Am J Physiol Cell Physiol. 2018;315(6):C839-C849. doi: 10.1152/ajpcell.00324.2017. [ Links ]

49. Reddy S, Starr C. Seckel syndrome and spontaneously dislocated lenses. J Cataract Refract Surg. 2006; 33(5):910-2. doi: 10.1016/j.jcrs.2006.12.027. [ Links ]

50. Guirgis MF, Lam BL, Howard CW. Ocular manifestations of Seckel syndrome. Am J Ophthalmol. 2001;132(4):596-7. doi: 10.1016/s0002-9394(01)01046-7. [ Links ]

51. McIntyre RE, Lakshminarasimhan Chavali P, Ismail O, Carragher DM, et al. Disruption of mouse Cenpj, a regulator of centriole biogenesis, phenocopies Seckel syndrome. PLoS Genet. 2012; 8(11): e1003022. doi: 10.1371/journal.pgen.1003022. [ Links ]

52. Zelinger L, Banin E, Obolensky A, Mizrahi-Meissonnier L, Beryozkin A, et al. A missense mutation in DHDDS, encoding dehydrodolichyl diphosphate synthase, is associated with autosomal-recessive retinitis pigmentosa in Ashkenazi Jews. Am J Hum Genet. 2011; 88(2): 207-15. doi: 10.1016/j.ajhg.2011.01.002. [ Links ]

Notas:

Financiación: Vicerrectoría de investigación de la Universidad del Valle (CI71215 y CI71200)

Recibido: 15 de Noviembre de 2021; Revisado: 28 de Abril de 2022; Aprobado: 12 de Junio de 2022

Conflicto de interés:

ninguno

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