Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.
Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo:
methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar |ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4):103 -111
ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4)103 - 111
DOI:10.22529/me.2018.3(4) 02
Recibido 02 Jul. 2018 | Aceptado 06 Nov. 2018 |Publicado 26 Dic 2018
Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad
Renal Crónica en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2.
Role of genetic variants to the development of Chronic Kidney
Disease in patients with Type 2 Diabetes Mellitus.
Pablo Yang
1
, Verónica Ojeda,
2
Adriana Ruiz-Pecchio.
3
, Néstor W. Soria
1
1 Cátedra de Biotecnología, Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Católica de Córdoba. Unidad Asociada al CONICET: Área de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs.
Biológicas. Obispo Trejo 323. CP: 5000IYG. Córdoba. Córdoba. Argentina. TE: + 54 351 4938060.
2 Departamento de Diabetología, Hospital Nacional de Clínicas, Universidad Nacional de Córdoba. Santa Rosa 1564. CP: 5000ETF. Córdoba. Córdoba. Argentina.
3 Laboratorio de Nefrología, Laboratorio Central, Hospital Nacional de Clínicas, Universidad Nacional de Córdoba. Santa Rosa 1564. CP: 5000ETF. Córdoba.
Córdoba. Argentina.
Correspondencia: Néstor W. Soria, Cátedra de Biotecnología, Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Católica de Córdoba. Unidad Asociada al CONICET:
Área de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs. Biológicas. Obispo Trejo 323. CP: X5000DHK. Córdoba. Córdoba. Argentina; e-mail: nestorwsoria@gmail.com
Resumen
La Enfermedad Renal Crónica (ERC) es una
afección que perjudica a un gran número de
pacientes. Una de las causas es la Nefropatía en
pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2 (DM2).
Objetivo: Indagar si las presencias de variantes
genéticas contribuyen al desarrollo de ERC en
pacientes con DM2.
Materiales y métodos: se evaluaron criterios
clínicos, bioquímicos y moleculares en 25
pacientes con DM2. Los polimorfismos se
analizaron mediante PCR-RFLP para ECA
(rs4646994); CDKAL1 (rs7756992); e-NOS
(rs1799983) y SLC12A3 (rs11643718).
Resultados: El análisis estadístico mediante
modelo dominante arrojaron para: ECA
(rs4646994) (OR=1,33 (IC 95%) 0,25-7,01;
p=0,73); CDKAL1 (rs7756992) (OR= 1 (IC 95%)
0,14-7,39; p=NA); e-NOS (rs1799983) (OR= 0,29
(IC 95%) 0,05-1,57; p=0,14) y SLC12A3
(rs11643718 (OR= 1,62 (IC 95%) 0,19-13,93;
p=0,66).
Conclusiones: ninguna de las variantes evaluadas
en los genes ECA, CDKAL1, e-NOS y SLC12A3
mostraron asociaciones positivas o negativas con
el riesgo a desarrollar ERC en pacientes con DM2.
Abstract
Chronic Kidney Disease (CKD) is a condition that
affects a large number of patients. One cause is the
Nephropathy in Type 2 Diabetes Mellitus
(DM2).patients.
Objective: Evaluate if some polymorphisms
contribute to CKD risk in DM2 patients.
Materials and methods: clinical, biochemical and
molecular parameters from 25 patients with DM2
were evaluated. The polymorphisms were
analyzed by PCR-RFLP for the ECA (rs4646994);
CDKAL1 (rs7756992); e-NOS (rs1799983) and
SLC12A3 (rs11643718) genes.
Results: Statistical analysis using a dominant
model showed: ACE (rs4646994) (OR = 1.33
(95% CI) 0.25-7.01, p = 0.73); CDKAL1
(rs7756992) (OR = 1 (95% CI) 0.14-7.39; p = NA);
e-NOS (rs1799983) (OR = 0.29 (95% CI) 0.05-
1.57; p = 0.14) and SLC12A3 (rs11643718 (OR =
1.62 (95% CI) 0.19-) 13.93, p = 0.66).
Conclusions: none of the evaluated variants in
ACE, CDKAL1, e-NOS and SLC12A3 genes
showed positive or negative associations with
CKD risk in DM2 patients.
103
Yang P, Ojeda V, Ruiz-Pecchio A, Soria NW. Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con
Diabetes Mellitus Tipo 2.
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Introducción
La Enfermedad Renal Crónica (ERC) se define
como alteraciones de la estructura o de la función
del riñón que duran al menos 3 meses y que tienen
implicancias para la salud, traduciéndose en una
Tasa de Filtrado Glomerular estimada (TFGe)
inferior a 60 ml/min/1,73 m2.
1
La Diabetes
Mellitus (DM) es la enfermedad que más
contribuye a la ERC en todo el mundo junto con la
hipertensión arterial (HTA).
2
En 2017, la DM afectaba a 451 millones de
pacientes en todo el mundo y se espera que
incremente a 693 millones para 2045.
3
Una de sus
complicaciones es la Nefropatía Diabética (ND), la
cual contribuye significativamente con la ERC.
4
El riesgo a desarrollar ND ha sido ampliamente
estudiado, existiendo algunas variantes genéticas
que pueden contribuir al desarrollo de esta
complicación .
5,6
A partir de los hallazgos realizados en estudios de
asociación génica a nivel mundial, muchos autores
están buscando posibles relaciones entre la
presencia de variantes genéticas y la manifestación
de una patología o de una complicación de la
misma. En nuestro país, existen escasos estudios
genéticos, particularmente en el área de la ERC.
En parte como consecuencia de lo mencionado
anteriormente, el motivo de nuestro estudio fue
realizar un trabajo piloto en un grupo de pacientes
con DM Tipo 2 (DM2) de la ciudad de Córdoba,
Argentina, a los fines de evaluar el riesgo a
desarrollar ERC según la presencia de los SNPs:
rs4646994
7
, rs7756992
8
, rs1799983
9
y
rs11643718
10
en cuatro genes diferentes (ECA;
CDKAL1; e-NOS y SLC12A3).
Materiales y métodos
Pacientes y evaluación clínica
Se reclutaron un total de 25 pacientes con DM2 de
entre 53 y 86 años de edad (11 hombres y 14
mujeres) que asistieron al Hospital Nacional de
Clínicas de Córdoba Capital, Argentina, entre los
meses de marzo y septiembre del año 2017. El
estudio fue aprobado por el Comité de Ética del
Hospital Nacional de Clínicas de Córdoba y el
Ministerio de Salud de Córdoba y está de acuerdo
con la declaración de Helsinki. Todos los pacientes
fueron informados y su consentimiento fue
obtenido.
El diagnóstico de DM2 fue realizado de acuerdo a
los criterios de la Asociación Americana de
Diabetes de 2005.
Los pacientes fueron clasificados en dos grupos de
acuerdo a su categoría ERC (con más de 60
ml/min/1,73 m2 de TFGe (categorías G1 y G2) y
los que tenían menos de 59 ml/min/1,73 m2 de
TFGe (categorías G3a, G3b, G4 y G5)) siguiendo
las guías KDIGO 2018
11
.
Análisis de Laboratorio
Se obtuvieron muestras de sangre venosa en ayuno
de 12 horas. Las determinaciones incluyeron
glucosa, hemoglobina glicosilada (HbA1c),
colesterol total, triglicéridos, colesterol de baja
densidad (LDL) y colesterol de alta densidad
(HDL), aspartato aminotransferasa (AST), alanino
aminotransferasa (ALT), gama glutamil
transpeptidasa (GGT) y albuminuria (1° orina de
la mañana), todos determinados por un sistema
automatizado con reactivos para biomarcadores de
rutina con el equipo Roche COBAS® 6000
(Analizador Roche Diagnostics, Rotkreuz, Suiza).
La Creatininemia fue cuantificada por el método
cinético de Jaffé modificado y normalizado a
espectrometría de masa/dilución isotópica
(IDMS).
Genotipado
Extracción del ADN
El ADN de los pacientes fue obtenido a partir de
sangre periférica utilizando el kit de purificación
Wizard Genomic DNA (Promega, Madison,
Estados Unidos) siguiendo las instrucciones del
fabricante.
Detección de los Polimorfismos
Se estudiaron los polimorfismos en los genes:
ECA (rs4646994); CDKAL1 (rs7756992); e-NOS
(rs1799983) y SLC12A3 (rs11643718), mediante
PCR-RFLP (Reacción en Cadena de la Polimerasa
– Longitud del Fragmento de Restricción del
Polimorfismo) usando cebadores específicos en un
termociclador Biometra UNO II (Göttingen,
Alemania) (Tabla 1).
Los productos de PCR se digirieron con
endonucleasas de restricción específicas y los
fragmentos de ADN fueron separados mediante
electroforesis en gel de agarosa (2,5% p/v)
preteñidos con bromuro de estudio y visualizados
mediante irradiación con luz ultravioleta. En la
Tabla 1 se encuentran detallados los genes y los
polimorfismos estudiados, los cebadores y
enzimas de restricción empleadas y los fragmentos
de ADN esperados post digestión enzimática.
104
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Análisis Estadístico
Se utilizó el software SNPStats
(http://bioinfo.iconcologia.net/SNPstats) y los
datos fueron analizados mediante un modelo de
regresión logística múltiple (codominante,
dominante, recesivo, sobredominante y log-
aditivo) para obtener los Odds-Ratios (OR),
considerando una diferencia estadísticamente
significativa la presencia de un valor p<0.05, con
un intervalo de confianza del 95%.
Las frecuencias genotípicas y alélicas observadas
de los diferentes polimorfismos se compararon con
las esperadas de acuerdo con la Ley Hardy-
Weinberg.
Los parámetros bioquímicos y clínicos se
analizaron utilizando la prueba t y χ2
espectivamente, utilizando el programa Infostat.
Aspectos éticos
Resultados
La población estudiada consistió en 25 pacientes
con DM2, 15 pacientes con bajo y 10 pacientes con
alto riesgo de ERC. Como se muestra en la Tabla
2, los grupos comparados en nuestro estudio no
mostraron diferencias significativas en términos de
edad, sexo, duración de la enfermedad,
tabaquismo, presencia de hipertensión arterial
(diastólica), terapia con insulina, índice de masa
corporal y albuminuria (excepto la creatininemia).
Por el contrario, hay una diferencia significativa en
la presión sistólica, donde los pacientes con riesgo
más elevado de ERC presentaban valores más
altos.
En la Tabla 3 se presentan las frecuencias
genotípicas y alélicas de los cuatro genes
analizados, cada uno con su correspondiente SNP.
Las mismas fueron calculadas y comparadas para
ver si estaban en equilibrio con la ley de Hardy-
Weinberg, para determinar la aleatoriedad de la
población tomada. Como se puede observar, en
todos los casos el valor de p es superior a 0,05,
indicando que no hay diferencia significativa en
los resultados, por lo tanto, la población estudiada
no presenta ningún sesgo en su reclutamiento.
Los resultados del análisis de regresión logística
múltiple se muestran en la Tabla 4 para los cuatro
polimorfismos, ECA (rs4646994); CDKAL1
(rs7756992); e-NOS (rs1799983) y SLC12A3
(rs11643718). Los análisis incluían a los modelos
codominante, dominante, recesivo,
sobredominante y log-aditivo. En ninguno de los
análisis se observaron valores de OR y p
significativos, lo que significa que ninguna de las
variantes analizadas en la población estudiada
parece influir con el riesgo a desarrollar ERC.
Discusión
El incremento de la prevalencia de la DM
contribuirá a un incremento de la ND y esta, al
desarrollo de ERC. Actualmente, la presencia de
ERC varía a nivel global, desde el 7 al 8% en Asia
del Sur y África hasta el 11-12% en Norteamérica,
América del Sur y Europa
12
.
En América Latina, la prevalencia e incidencia de
la ERC ha aumentado en todos los países, sin
embargo, existen amplias variaciones entre las
tasas de los diferentes países. En toda la región, la
ERC aumentó de 119 pacientes por millón de
habitantes (ppm) en 1991 a 568 ppm en 2008. Las
tasas de prevalencia más altas se registraron en
Puerto Rico (1170 ppm), Uruguay (1079 ppm) y
Chile (1036 ppm). Las tasas de prevalencia más
bajas se informaron en Nicaragua (35 ppm) y
Paraguay (92 ppm)
13
. Escasos son los datos
oficiales que se tienen respecto al número de
afectados en la población Argentina.
Por otra parte, como se mencionó anteriormente, la
DM sigue siendo la causa principal de ERC en
América Latina, con las tasas más altas en Puerto
Rico (65%), México (51%), Venezuela (42%) y
Colombia (42 %). Las tasas más bajas se
encuentran en Brasil (25,7%), Uruguay (22,1%),
Costa Rica (20%) y Paraguay (15%)
13
.
Nuestro estudio, clasificó a los pacientes en dos
grupos, uno con bajo riesgo y otro con alto riesgo
de ERC de acuerdo a los criterios KDIGO. Entre
ambos grupos de pacientes, prácticamente no
había diferencia estadística en los parámetros
clínicos y bioquímicos analizados, aunque las
diferencias encontradas se observaron
exclusivamente en la presión arterial sistólica y en
la creatininemia. Como señalábamos
anteriormente, es sabido que la elevada presión
sistólica contribuye a un riesgo aumentado a
desarrollar ERC, por lo tanto, los valores
encontrados en nuestro grupo de pacientes están
perfectamente de acuerdo con lo que se encuentra
en otros estudios.
El polimorfismo rs4646994 del gen ECA, fue
analizado por Shanmuganathan y colaboradores
14
.
Ellos encontraron que la variante D, estaba
asociada con un aumento del riesgo a desarrollar
ERC. En sentido contrario, Jayapalan y
colaboradores no pudieron observar esta
asociación
15
.
Los estudios que muestran la asociación del
polimorfismo rs7756992 del gen CDKAL1 con la
ERC en pacientes con DM2 son inconsistentes,
algunos muestran posibles asociaciones, otros
no
16
.
105
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Diabetes Mellitus Tipo 2.
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Cuando analizamos distintos estudios para ver la
contribución al desarrollo de ERC, algunos
trabajos arrojan conclusiones diferentes en
relación al polimorfismo rs1799983 presente en el
gen e-NOS, por ejemplo el de Mrozikiewicz-
Rakowska y colaboradores, no lograron encontrar
ninguna asociación
17
, mientras Chand y
colaboradores si mostraron la existencia de una
asociación
18
.
Por último, cuando analizamos el polimorfismo
rs11643718 en el gen SLC12A3, el mismo está
asociado al riesgo de desarrollar ERC en pacientes
con ND en el estudio publicado por Kim y
colaboradores
19
. Contrariamente a estos hallazgos,
Ng y colaboradores no encontraron ninguna
asociación
20
.
A partir de nuestros resultados, no podemos
afirmar que alguno de los 4 polimorfismos
estudiados confiere mayor o menor riesgo a
desarrollar ERC. Si bien, el número de pacientes
estudiados es pequeño (siendo una de las
limitaciones de nuestro estudio), es importante
conocer más cuáles son los factores que pueden
contribuir a la ERC en pacientes con DM2, y esto
utilizarlo a la hora de proyectar el desarrollo de un
estudio que incluya un mayor número de pacientes.
Además, según nuestras búsquedas bibliográficas,
la información disponible y confiable en relación a
la prevalencia e incidencia de ERC en Argentina
es escasa, y este pequeño estudio puede contribuir
como punto de partida, para otros proyectos que
permitan darnos una idea más acabada de lo que
sucede en nuestro país.
Una segunda limitación, es que el estudio fue
realizado en una población de origen caucásico,
por lo tanto, diferencias se podrían encontrar si se
analizaran pacientes provenientes de otras
regiones de nuestro país y/o la de otros países.
Bibliografía
1. Martínez-Castelao A, Górriz JL, Bover J,
Segura-de la Morena J, et al. Documento de
consenso para la detección y manejo de la
enfermedad renal crónica. Semer - Med Fam
[Internet]. 2014 Nov;40(8):441–59. Available
from:
http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1
575092214001715
2. Monhart V. Hypertension and chronic kidney
diseases. Cor Vasa [Internet]. 2013
Aug;55(4): e397–402. Available from:
http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0
010865013000945
3. Cho NH, Shaw JE, Karuranga S, Huang Y, et
al. IDF Diabetes Atlas: Global estimates of
diabetes prevalence for 2017 and projections
for 2045. Diabetes Res Clin Pract [Internet].
2018 Apr; 138:271–81. Available from:
http://dx.doi.org/10.1016/j.diabres.2018.02.0
23
4. Maric C, Hall JE. Obesity, Metabolic
Syndrome and Diabetic Nephropathy. In:
Contrib Nephrol [Internet]. 2011. p. 28–35.
Available from:
https://www.karger.com/Article/FullText/324
941
5. Rizvi S. Association of genetic variants with
diabetic nephropathy. World J Diabetes
[Internet]. 2014 Dec 15 [cited 2015 Aug
9];5(6):809–16. Available from:
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articleren
der.fcgi?artid=4265867&tool=pmcentrez&re
ndertype=abstract
6. Tamm R, Oselin K, Kallassalu K, Magi R, et
al. Thiopurine S-methyltransferase (TPMT)
pharmacogenetics: three new mutations and
haplotype analysis in the Estonian population.
Clin Chem Lab Med [Internet]. 2008 Jan 1
[cited 2014 Jun 4];46(7):974–9. Available
from:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18605
963
7. Fathi M, Nikzamir AR, Esteghamati A,
Nakhjavani M, et al. Combination of
Angiotensin Converting Enzyme
Insertion/Deletion (I/D) (rs4646994) and
VEGF Polymorphism (+405G/C; rs2010963)
Synergistically Associated With the
Development, of Albuminuria in Iranian
Patients With Type 2 Diabetes. Iran Red
Crescent Med J [Internet]. 2015 Feb 21 [cited
2015 Oct 22];17(2): e19469. Available from:
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articleren
der.fcgi?artid=4376980&tool=pmcentrez&re
ndertype=abstract
8. Li Y, Wang L, Lu X, Yang Z, et al. CDKAL1
gene rs7756992 A/G polymorphism and type
2 diabetes mellitus: a meta-analysis of 62,567
subjects. Sci Rep [Internet]. 2013 Dec 4 [cited
2014 Jul 31];3(1):3131. Available from:
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articleren
der.fcgi?artid=3816287&tool=pmcentrez&re
ndertype=abstract
9. Dellamea B, Leitão C, Friedman R, Canani L.
Nitric oxide system and diabetic nephropathy.
Diabetol Metab Syndr. 2014;6(1):17.
10. Zhang R, Zhuang L, Li M, Zhang J, et al.
Arg913Gln of SLC12A3 gene promotes
development and progression of end-stage
renal disease in Chinese type 2 diabetes
mellitus. Mol Cell Biochem. 2018;437(1–
106
Yang P, Ojeda V, Ruiz-Pecchio A, Soria NW. Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con
Diabetes Mellitus Tipo 2.
Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.
Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo:
methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar |ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4):103 -111
2):203–10. Available from:
http://link.springer.com/10.1007/s11010-017-
3120-z
11. Ronco P, Wong G, Agarwal A, Anders H, et
al. KDIGO 2018 Clinical Practice Guideline
for the Prevention, Diagnosis, Evaluation, and
Treatment of Hepatitis C in Chronic Kidney
Disease. Kidney Int Suppl [Internet]. 2018
Oct;8(3):91–165. Available from:
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S
2157171618300054
12. Correa-Rotter R, García-García G, Iñiguez
JC, Ramirez-Sandoval JC. Ethnicity and
Chronic Kidney Disease in Disadvantaged
Populations – An International Perspective.
In: Chronic Renal Disease. Elsevier; 2015. p.
833–42.
13. Kumaresan R, Giri P, Shanmuganathan R.
Prevalence of angiotensin converting enzyme
(ACE) gene insertion/deletion polymorphism
in South Indian population with hypertension
and chronic kidney disease. J Postgrad Med.
2015;61(4):230–4.
14. Muniandy S, Chan S, Jayapalan J. Null
association between ACE gene I/D
polymorphism and diabetic nephropathy
among multiethnic Malaysian subjects. Indian
J Hum Genet. 2010;16(2):78–86.
15. Jiang G, Hu C, Tam CHT, Lau ESH, et al.
Genetic and clinical variables identify
predictors for chronic kidney disease in type 2
diabetes. Kidney Int. 2016;89(2):411–20.
16. Mrozikiewicz-Rakowska B, Maroszek P,
Nehring P, Sobczyk-Kopciol A, et al. Genetic
and environmental predictors of chronic
kidney disease in patients with type 2 diabetes
and diabetic foot ulcer: a pilot study. J Physiol
Pharmacol. 2015,66(5):751–61.
17. Chand S, Chue CD, Edwards NC, Hodson J,
et al. Endothelial Nitric Oxide Synthase
Single Nucleotide Polymorphism and Left
Ventricular Function in Early Chronic Kidney
Disease. Joles JA, editor. PLoS One.
2015;10(1): e0116160.
18. Kim JH, Shin HD, Park BL, Moon MK, et al.
SLC12A3 (solute carrier family 12 member
[sodium/chloride] 3) polymorphisms are
associated with end-stage renal disease in
diabetic nephropathy. Diabetes.
2006,55(3):843–8.
19. Ng DPK, Nurbaya S, Choo S, Koh D, et al.
Genetic variation at the SLC12A3 locus is
unlikely to explain risk for advanced diabetic
nephropathy in Caucasians with type 2
diabetes. Nephrol Dial Transplant.
2008;23(7):2260–4.
20. Ng DPK, Nurbaya S, Choo S, Koh D, et al.
Genetic variation at the SLC12A3 locus is
unlikely to explain risk for advanced diabetic
nephropathy in Caucasians with type 2
diabetes. Nephrol Dial Transplant [Internet].
2008 May 25 [cited 2015 Nov 4];23(7):2260–
4. Available from:
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18263
927
Palabras claves:
GENES; POLIMORFISMOS; ENFERMEDAD
RENALCRÓNICA, NEFROPATÍA
DIABÉTICA; DIABETES MELLITUS TIPO 2.
Keywords:
GENES; POLYMORPHISMS; CHRONIC
KIDNEY DISEASE, DIABETIC
NEPHROPATHY; DIABETES MELLITUS
TYPE 2.
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Anexo tablas
Tabla 1. Secuencia de cebadores, enzimas de restricción y tamaños esperados de los productos de digestión.
GEN
SNP
Secuencias de cebadores (5' > 3')
Tamaño
PCR (pb)
Enzima de
Restricción
Fragmentos digeridos (pb)
Wild-type
Mutado
ECA
rs4646994
F: CTGGAGACCCCCATCCTTTCT
I: 490
D: 190
R:
GATGTGGCCATCACATTCGTCAGA
CDKAL1
rs7756992
F: CCTGACTTTTGCCAACCAAA
279
BglII
A: 201+78
G: 279
R: TTCATGCAACCAAGAGAGGT
e-NOS
rs1799983
F:
AAGGCAGGAGACAGTGGATGGA
248
MboI
G: 248
T: 163+85
R:
CCCAGTCAATCCCTTTGGTGCTCA
SLC12A3
rs11643718
F: TTCTACAAGCGCAGGCTTTG
626
AvaI
G:168+ 86 +
222 + 149
A: 168 + 86
+ 373
R: GTGCCCTCTGACACATCTAGG
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Tabla 2. Parámetros clínicos, bioquímicos y estilos de vida en la población estudiada (media).
Clasificación de riesgo a desarrollar ERC
a
Bajo (n= 10)
a
Alto (n=15)
Valor p
Sexo (F/M)
4/6
10/5
0,1882
Edad (Años)
71,40 ± 7,95
71,60 ± 3,57
0,9328
Duración de la diabetes (Años)
20,60 ± 15,47
18,60 ± 15,14
0,7512
Hipertensión (Si/No)
8/2
15/0
0,0710
Fumador (Si/No)
0/10
1/14
0,4047
IMC (Kg/m
2
)
27,73 ± 4,99
30,47 ± 5,77
0,2329
Terapia con Insulina (Si/No)
5/5
8/7
0,8702
Glucemia (mg %)
135,80 ± 67,28
121,09 ± 62,83
0,5823
HbA1c (%)
9,03 ± 1,80
8,11 ± 1,78
0,2890
Creatininemia (mg/dl)
1,02 ± 0,10
1,47 ± 0,62
0,0146
*
CKDEPI (ml/min/1,73 m
2
)
71,00 ± 7,06
43,47 ± 11,38
<0.0001
*
Albuminuria (µg/min)
24,58 ± 20,75
33,29 ± 37,09
0,6479
Colesterol (mg/dl)
185,14 ± 49,54
179,55 ± 30,28
0,7684
Triglicéridos (mg/dl)
151,00 ± 105,34
161,55 ± 76,21
0,8080
HDL colesterol (mg/dl)
50,67 ± 12,26
47,50 ± 11,77
0,6157
LDL colesterol (mg/dl)
116,50 ± 44,93
104,60 ± 35,81
0,5671
ALT (mUI/ml)
35,50 ± 26,13
18,22 ± 5,95
0,1102
AST (mUI/ml)
31,50 ± 16,72
17,89 ± 3,55
0,0586
GGT (mUI/ml)
47,43 ± 26,93
27,29 ± 12,26
0,0969
Presión sistólica (mmHg)
117.43 ± 4.43
136.77 ± 20.39
0.0055*
Presión diastólica (mmHg)
68.57 ± 9.00
76.42 ± 8.82
0.0806
Los datos están expresados como la media ± la desviación estándard (DE) o número de pacientes (n). Las diferencias
entre los grupos de pacientes (Sin/Con) Nefropatía fueron comparados usando el t test o el del Chi-cuadrado.
ERC: Enfermedad Renal Crónica
a
Bajo: Grado 1 y 2, con Tasa de Filtrado Glomerular estimado igual o mayor a 60 ml/min/1,73 m
2
.
a
Alto: Grado 3a, 3b, 4 y 5: Tasa de Filtrado Glomerular estimado menor a 60 ml/min/1,73 m
2
.
IMC, índice de masa corporal; HbA1c, hemoglobina glicosilada; HDL, lipoproteína de alta densidad; LDL,
lipoproteína de baja densidad; CKDEPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration); ALT, alanino amino
transferasa; AST, aspartato amino
transferasa; GGT, gama glutamil transpeptidasa.
109
Yang P, Ojeda V, Ruiz-Pecchio A, Soria NW. Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con
Diabetes Mellitus Tipo 2.
Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.
Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo:
methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar |ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4):103 -111
*
Estadísticamente significativo.
Tabla 3. Distribución alélica y genotípica junto al equilibrio de Hardy-Weinberg de los diferentes SNPs
analizados en la población estudiada.
Genotipo
Alelos
wt/wt
wt/mut
mut/mut
wt
mut
Equilibrio H-W (p)
ECA (rs4646994)
9
8
8
26
24
0,0726
CDKAL1 (rs7756992)
5
14
6
24
26
0,5425
e-NOS (rs1799983)
12
11
2
35
15
0,8118
SLC12A3 (rs11643718)
4
10
11
18
32
0,5094
Wt: Wild type
Mut: mutante
H-W: Hardy Weinberg
Tabla 4. Asociación de SNPs presentes en los genes ECA (rs4646994), CDKAL1 (rs7756992), e-NOS (rs1799983) y
SLC12A3 (rs11643718) con el riesgo a desarrollar ERC. (Parte I)
Modelo /Genes
Genotipo
Bajo riesgo
Alto riesgo
OR (95% IC)
Valor
p
n; (%)
n; (%)
ECA (rs4646994)
Codominante
D/D
4 (40)
5 (33,3)
1,00
0,55
I/D
4 (40)
4 (26,7)
0,80 (0,12-5,40)
I/I
2 (20)
6 (40)
2,40 (0,30-19,04)
Dominante
D/D
4 (40)
5 (33,3)
1,00
0,73
I/D-I/I
6 (60)
10 (66,7)
1,33 (0,25-7,01)
Recesivo
D/D-I/D
8 (80)
9 (60)
1,00
0,28
I/I
2 (20)
6 (40)
2,67 (0,41-17,17)
Sobredominante
D/D-I/I
6 (60)
11 (73,3)
1,00
0,49
I/D
4 (40)
4 (26,7)
0,55 (0,10-3,00)
Log-aditivo
---
---
---
1,49 (0,55-4,03)
0,43
110
Yang P, Ojeda V, Ruiz-Pecchio A, Soria NW. Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con
Diabetes Mellitus Tipo 2.
Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.
Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo:
methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar |ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4):103 -111
Tabla 4. Asociación de SNPs presentes en los genes ECA (rs4646994), CDKAL1 (rs7756992), e-NOS (rs1799983) y
SLC12A3 (rs11643718) con el riesgo a desarrollar ERC. (Parte II)
Modelo /Genes
Genotipo
Bajo riesgo
Alto riesgo
OR (95% IC)
Valor
p
CDKAL1 (rs7756992)
Codominante
A/A
2 (20)
3 (20)
1,00
0,92
A/G
6 (60)
8 (53,3)
0,89 (0,11-7,11)
G/G
2 (20)
4 (26,7)
1,33 (0,11-15,70)
Dominante
A/A
2 (20)
3 (20)
1,00
NA
A/G-G/G
8 (80)
12 (80)
1,00 (0,14-7,39)
Recesivo
A/A-A/G
8 (80)
11 (73,3)
1,00
0,7
G/G
2 (20)
4 (26,7)
1,45 (0,21-9,98)
Sobredominante
A/A-G/G
4 (40)
7 (46,7)
1,00
0,74
A/G
6 (60)
8 (53,3)
0,76 (0,15-3,86)
Log-aditivo
---
---
---
1,16 (0,35-3,91)
0,81
e-NOS (rs1799983)
Codominante
G/G
3 (30)
9 (60)
1,00
0,33
G/T
6 (60)
5 (33,3)
0,28 (0,05-1,62)
T/T
1 (10)
1 (6,7)
0,33 (0,02-7,14)
Dominante
G/G
3 (30)
9 (60)
1,00
0,14
G/T-T/T
7 (70)
6 (40)
0,29 (0,05-1,57)
Recesivo
G/G-G/T
9 (90)
14 (93,3)
1,00
0,77
T/T
1 (10)
1 (6,7)
0,64 (0,04-11,63)
Sobredominante
G/G-T/T
4 (40)
10 (66,7)
1,00
0,19
G/T
6 (60)
5 (33,3)
0,33 (0,06-1,75)
Log-aditivo
---
---
---
0,42 (0,11-1,62)
0,19
SLC12A3 (rs11643718)
Codominante
G/G
2 (20)
2 (13,3)
1,00
0,66
G/T
4 (40)
6 (40)
1,50 (0,15-15,46)
T/T
4 (40)
7 (46,7)
1,75 (0,17-17,69)
0,74
T/T
4 (40)
7 (46,7)
1,31 (0,26-6,64)
Sobredominante
G/G-T/T
6 (60)
9 (60)
1,00
NA
G/T
4 (40)
6 (40)
1,00 (0,20-5,12)
Log-aditivo
---
---
---
1,29 (0,43-3,91)
0,65
ERC: Enfermedad Renal Crónica.
IC: Intervalo de confianza 95%. p calculado del test Chi-cuadrado.
N: número de pacientes
%: porcentaje de pacientes.
111
