Análisis bioinformático de patrones de metilación en una cohorte pediátrica obesa y no obesa con antecedentes de bajo peso al nacer
Resumen
Introducción: La evidencia sugiere que la relación entre enfermedades crónicas como la obesidad y trastornos metabólicos con el entorno fetal, mediada por procesos epigenéticos como la metilación del ADN, podría vincular el bajo peso al nacer con patrones de metilación persistentes que actúan como biomarcadores predictores de enfermedades futuras. Objetivo: Aportar información sobre las diferencias en marcas epigenéticas mediante una comparación entre pacientes pediátricos obesos y no obesos con antecedente de bajo peso al nacer, mediante el análisis del estado de hiper/hipometilación de genes proporcionados por una base de datos de un proyecto matriz y seleccionando mediante búsqueda en bases de datos bibliográficas aquellos asociados con obesidad y/o rutas metabólicas vinculadas a sus comorbilidades. Materiales y métodos: El metiloma se obtuvo con el Illumina Infinium Methylation EPIC BeadChip Kit, transformando valores β a M-values mediante la media delta para determinar el grado de metilación. Para a relación entre las intensidades de metilación se utilizó el software Illumina GenomeStudio v2011.1. El análisis bioinformático se realizó mediante una exploración funcional proteica con el servidor InterProScan, identificación de rutas metabólicas y fenotipos de interés con String Interaction Network y Genecards. Resultados: Se encontró asociación del estado de metilación de genes como SORBS2, PRDM16, GFPT2, PODXL y AP2A2 con el estado de obesidad y sus comorbilidades, concordante con lo observado en estudios realizados en cohortes pediátricas. Conclusiones: Aunque se requieren investigaciones de asociación epigenética profundas, genes como SORBS2, PRDM16, GFPT2, PODXL y AP2A2 se plantean como candidatos a biomarcadores de riesgo de obesidad.Impacto
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