Estudio de las bases genéticas de las cardiopatías familiares y las arritmias inducidas por fármacos

  TESISDEDOCTORADO ESTUDIODELASBASESGENÉTICAS DELASCARDIOPATÍASFAMILIARES YLASARRITMIASINDUCIDASPOR FÁRMACOS   MARINAMARTÍNEZMATILLA   ESCUELADEDOCTORADOINTERNACIONAL(EDIUS) PROGRAMADEDOCTORADO99/2011ENMEDICINAMOLECULAR  SANTIAGODECOMPOSTELA 2020 FINANCIACIÓN ÍNDICE Índice xv ÍNDICE FINANCIACIÓN ................................................................................................ vii AGRADECIMIENTOS ....................................................................................... xi ÍNDICE ............................................................................................................... xv RESUMEN ........................................................................................................ xvii SUMMARY ....................................................................................................... xix GLOSARIO ........................................................................................................ xxi LISTADO DE TABLAS ................................................................................... xxv LISTADO DE ILUSTRACIONES .................................................................. xxvi INTRODUCCIÓN ................................................................................................ 3 1. Muerte súbita cardiaca .................................................................................. 3 1.1. Definición y epidemiología ........................................................................................ 3 1.2. Etiología y factores de riesgo. .................................................................................... 5 2. Fisiología del corazón ................................................................................... 6 2.1. Estructura del corazón ................................................................................................ 6 2.2 Actividad eléctrica del corazón ................................................................................. 12 3. Las cardiopatías familiares y sus bases genéticas y moleculares ............... 18 3.1 Miocardiopatías estructurales ................................................................................... 21 3.2 Síndromes arritmogénicos hereditarios (canalopatías) ............................................. 34 4 Arritmias inducidas por fármacos: proarritmias .......................................... 46 4.1 Proarritmias inducidas por antidepresivos y antipsicóticos. ..................................... 48 4.2 Farmacogenética de las proarritmias. Bases genéticas y moleculares de síndrome de QT largo y síndrome de Brugada inducidos por fármacos. ............................................ 50 5. Abordaje genético de la muerte súbita cardiaca en la práctica clínica y forense ............................................................................................................. 61 5.1 Estudio genético de las cardiopatías familiares ........................................................ 61 5.2 Estudio genético de la muerte súbita cardiaca .......................................................... 65 5.3 Estudio farmacogenético de las proarritmias ............................................................ 66 JUSTIFICACIÓN Y OBJETIVOS ..................................................................... 73 MARINA MARTÍNEZ MATILLA xvi METODOLOGÍA Y RESULTADOS ................................................................ 77 Aspectos éticos y legales ................................................................................. 77 Resultados ....................................................................................................... 79 ARTÍCULO 1: NEXT GENERATION SEQUENCING CHALLENGES IN THE ANALYSIS OF CARDIAC SUDDEN DEATH DUE TO ARRHYTHMOGENIC DISORDERS. .................................................. 81 ARTÍCULO 2: MASSIVE PARALLEL SEQUENCING APPLIED TO THE MOLECULAR AUTOPSY IN SUDDEN CARDIAC DEATH IN THE YOUNG. ......................................................................... 91 ARTÍCULO 3: MASSIVE PARALLEL SEQUENCING EVALUATION IN THE DIAGNOSIS OF SUDDEN CARDIAC DEATH RELATED DISEASES IN YOUNG ADULTS. ............................................... 105 ARTÍCULO 4: GENETIC SUSCEPTIBILITY IN PHARMACODYNAMIC AND PHARMACOKINETIC PATHWAYS UNDERLYING DRUG-INDUCED ARRHYTHMIA AND SUDDEN UNEXPLAINED DEATHS. ......................................................................................................................... 121 DISCUSIÓN GENERAL .................................................................................. 147 CONCLUSIONES ............................................................................................ 165 CONCLUSIONS ............................................................................................... 167 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................... 171 ANEXOS ........................................................................................................... 204 Anexo I: Permisos de copyright de las ilustraciones. ................................... 204 Resumen xvii RESUMEN En la presente tesis doctoral, se aborda el estudio del componente genético que subyace en las cardiopatías familiares, íntimamente relacionadas con la muerte súbita cardiaca, y las arritmias inducidas por fármacos, potencialmente letales incluso en personas aparentemente sanas. Con la secuenciación masiva como hilo conductor, la tesis se ha desarrollado en dos grandes bloques: el primero basado en el diseño y validación la secuenciación masiva como herramienta para el estudio y diagnóstico de las cardiopatías familiares, y el segundo gran bloque centrado en el estudio farmacogenético de las arritmias y la muerte súbita cardiaca inducidas por fármacos. Se ha validado una nueva estrategia para el estudio de las cardiopatías familiares mediante secuenciación masiva de un panel de genes candidatos. Se estudiaron casos del ámbito clínico y forense, consiguiendo rendimientos diagnósticos de en torno al 22% y 20% en pacientes con miocardiopatía arritmogénica del ventrículo derecho y síndrome de QT largo, respectivamente, pero no se obtuvieron resultados positivos en los casos de muerte súbita cardiaca inexplicable. Con el objetivo de optimizar la estrategia, realizamos una revisión exhaustiva de literatura científica publicada hasta el momento y ampliamos el número de genes a estudio, consiguiendo así un rendimiento medio del 26% y hasta un 33% en pacientes con miocardiopatía hipertrófica. En los casos en los que fue posible, se evaluó la segregación de la variante con la enfermedad en la familia. La principal limitación para conseguir mayores rendimientos fue la enorme cantidad de variantes de significado incierto identificadas, en gran parte por la falta de estudios de cosegregación familiar de las variantes. En el estudio farmacogenético de las arritmias inducidas por fármacos, se abordó en paralelo la vía farmacodinámica, mediante secuenciación masiva, y la vía farmacocinética, mediante genotipado. La secuenciación masiva nos permitió identificar dos pacientes con variantes modificadoras del fenotipo que consideramos buenos biomarcadores farmacogenéticos de riesgo proarrítmico en los genes KCNH2 y KCNE1, asociados con síndromes arritmogénicos hereditarios. Los resultados obtenidos refuerzan la relevancia de la actividad metabólica de las enzimas CYP2D6 y CYP2C19 en el riesgo de proarritmia y/o prolongación del QT inducidas por antidepresivos y destacan la alteración de IKr como mecanismo subyacente mayoritario en la proarritmia. Los resultados de esta tesis doctoral confirman el valor de la secuenciación masiva como herramienta diagnóstica en las cardiopatías familiares, así como su utilidad para el estudio de las arritmias inducidas por fármacos. Los resultados destacan la necesidad de realizar estudios de cosegregación familiar para determinar la patogenicidad de las variantes genéticas. Finalmente, se ha puesto de relieve la importancia del estudio farmacogenético de los genes asociados con síndromes arritmogénicos y las variantes alélicas de los genes CYP2C19 y CYP2D6 en relación con la cardiotoxicidad inducida por antidepresivos y antipsicóticos. Resumen xix SUMMARY The present doctoral thesis deals with the study of the genetic component underlying inherited cardiomyopathies and cardiac channelopathies, closely related to sudden cardiac death, and drug-induced arrhythmias, potentially lethal even in apparently healthy people. With massive sequencing as the guiding thread, this thesis has been developed in two large blocks: the first based on the design and validation of massive parallel sequencing as a tool for the study and diagnosis of inherited cardiac diseases, and the second large block, focused on the pharmacogenetic study of drug-induced arrhythmias and sudden cardiac death. We were able to validate a new candidate-gene massive parallel sequencing approach for the study of inherited cardiomyopathies and cardiac channelopathies. Clinical and forensic cases were studied and diagnostic yield of around 22% and 20% was achieved in patients with arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy and long QT syndrome, respectively, but no positive results were obtained in cases of sudden unexplained cardiac death. In order to optimize the strategy, we carried out an exhaustive review of the scientific literature published so far and expanded the number of genes to be studied, achieving an average diagnostic yield of 26% and up to 33% in patients with hypertrophic cardiomyopathy. When other relatives were available, the segregation of the variant with the disease was evaluated in the family. The main limitation to achieving higher yields was the huge number of variants of uncertain significance identified, largely due to the lack of familial cosegregation studies of the variants. In the pharmacogenetic study of drug-induced arrhythmias both pharmacodynamic pathway through massive sequencing and pharmacokinetic pathway through mediumthroughput genotyping, were addressed at the same time. Massive parallel sequencing allowed us to identify two patients with genetic modifier variants that we considered to be good pharmacogenetic biomarkers of proarrhythmic risk in the KCNH2 and KCNE1 genes, both associated with inherited arrhythmogenic syndromes. The results obtained reinforce the relevance of the metabolic activity of CYP2D6 and CYP2C19 enzymes in the risk of antidepressant-induced proarrhythmia and / or QT prolongation and highlight the alteration of IKr as the major underlying mechanism in proarrhythmia. The results of this doctoral thesis confirm the value of massive parallel sequencing as a diagnostic tool in inherited cardiomyopathies and cardiac channelopathies, as well as its usefulness for the study of drug-induced arrhythmias. The results highlight, however, the need to conduct family cosegregation studies to determine the causal role of genetic variants. Finally, the relevance of the pharmacogenetic study of the genes associated with arrhythmogenic syndromes and the allelic variants of the CYP2C19 and CYP2D6 genes in relation to antidepressant and antipsychotic-induced cardiotoxicity has been highlighted. Glosario xxi GLOSARIO ACh: acetilcolina, 13 ACGS: Association for Clinical Genomic Science, 149 ACMG: American College of Medical Genetics and Genomics, 64 ADN: ácido desoxirribonucleico, 50 ADP: adenosín difosfato, 10 AECVP: Association for European Cardiovascular Pathology, 66 AEMPS: Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios, 60 AHA: American Heart Association, 19 ALVC: Arrhythmogenic left ventricular cardiomyopathy, 24 AMP: Association for Molecular Pathology, 64 ARN: ácido ribonucleico, 42 ARVC: arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy, 4 AS: activity score, 58 ATC: antidepresivo tricíclico, 48 ATP: adenosín trifosfato, 7 AZCERT: Arizona Center for Education and Research on Therapeutics, 152 Ca+2: iones de calcio, 6 CaM: calmodulina, 37 CEGEN: Centro Nacional de Genotipado, 156 CEIC: Comité Ético de Investigación Clínica, 77 CIE: Clasificación Internacional de Enfermedades, 4 CNV: variación en el número de copias, 28 Cp: concentración plasmática, 69 CPIC: Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium, 58 CPNDS: Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety, 67 CYP: citocromo P450, 56 DC: N-desmetilclomipramina, 159 DI: discos intercalares, 8 DM: Distrofia muscular, 20 DPWG: Royal Dutch Association for the advancement of Pharmacy-Pharmacogenetics Working Group, 58 ECG: electrocardiograma, 17 Em: potencial de membrana, 14 EMA: European Medicines Agency, 50 ESC: European Society of Cardiology, 19 FDA: Food and Drug Administration, 60 GWAS: estudio de asociación de genoma completo, 38 HERG: human Ether-à-go-go-Related Gene, 37 ICH: Consejo Internacional para la Armonización de los Requisitos Técnicos de los Medicamentos de Uso Humano, 39 IHM: interacting-heads motif, 10 IM: metabolizadores intermedios, 57 Indel: inserción-deleción, 62 INE: Instituto Nacional de Estadística, 5 IRSN: inhibidor de la recaptación de serotonina y norepinefrina, 160 ISFC: International Society and Federation of Cardiology, 19 ISRS: inhibidores selectivos de recaptación de serotonina, 48 K+: iones de potasio, 13 MARINA MARTÍNEZ MATILLA xxii LADME: liberación, absorción, distribución, metabolismo y excreción, 55 LMM: meromiosina ligera, 7 MAF: minor allele frequency, 154 MALDI-TOF: Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization-Time of flight, 156 MAVD: miocardiopatía arritmogénica ventrículo derecho, 4 MAVI: miocardiopatía arritmogénica ventrículo izquierdo, 27 MCA: miocardiopatía arritmogénica, 5 MCD: miocardiopatía dilatada, 5 MCH: miocardiopatía hipertrófica, 5 MCNC: miocardiopatía no compactada, 21 MCR: miocardiopatía restrictiva, 19 Mg+: iones de magnesio, 15 MLPA: multiplex ligation-dependent probe amplification, 63 MSC: muerte súbita cardiaca, 3 Na+: iones de sodio, 9 NAV: nódulo aurículoventricular, 14 NGS: Next-generation sequencing, 62 NM: metabolizadores normales, 57 NSA: nódulo sinoauricular, 14 ODV: O-desmetilvenlafaxina, 159 OMS: Organización Mundial de la Salud, 4 PA: potencial de acción cardiaco, 8 PCR: Reacción en cadena de la polimerasa, 63 PGRN: Pharmacogenomics Research Network, 67 pH: potencial de hidrógeno, 12 PM: metabolizadores pobres, 57 PPP: posdespolarizaciones precoces; EADs, early afterdepolarizations, 15 PPT: posdespolarizaciones tardías; DADs delayed afterdepolarizations 15 PRS: puntuación de riesgo poligénico; polygenic risk score, 152 QTc: intervalo QT corregido, 35 RAM: reacción adversa medicamentosa, 69 RNA: ácido ribonucleico, 8 RS: retículo sarcoplásmico, 6 SADS/SMSA: sudden arrhythmic death syndrome; síndrome de muerte súbita arrítmica, 3 SBr: síndrome de Brugada, 5 SBr-IF: síndrome de Brugada inducido por fárnacos, 47 SERCA: ATPasa transportadora de calcio del retículo sarcoplásmico, 8 SIDS/SMSI: sudden infant death syndrome; síndrome de muerte súbita del lactante, 3 SNP: polimorfismo de nucleótido único, 53 SOLiD: Sequencing by Oligonucleotide Ligation and Detection, 79 SQTL: síndrome de QT largo, 5 SQTL-IF: síndrome de QT largo inducido por fármacos, 46 SQTC: síndrome de QT corto, 4 SUDI/MSII: sudden unexpected/unexplained death in infancy; muerte súbita inesperada/inexplicada infantil, 3 SUDS/SMI/SMSInex: sudden unexpected/unexplained death syndrome; síndrome de muerte súbita inesperada/inexplicada, 3 SUDEP: muerte súbita en epilepsia, 5 TdP: Torsades de pointes, 15 TdP-IF: Torsades de pointes inducido por fármacos, 46 TV: taquicardia ventricular, 15 TVPC: taquicardia ventricular polimórfica catecolaminérgica, 5 Introducción 3 INTRODUCCIÓN 1. MUERTE SÚBITA CARDIACA 1.1. Definición y epidemiología La muerte súbita, por definición, es aquella muerte no violenta que tiene lugar de forma inesperada durante la primera hora desde el comienzo de los síntomas o, en caso de no ser presenciada, aquella que ocurre cuando el individuo fallecido ha sido visto con buena salud durante las 24 horas previas al fallecimiento. La muerte súbita cardiaca (MSC), aquella en la que se determina que la causa del fallecimiento es de origen cardiaco, se ha establecido en la literatura como la causa más frecuente de muerte súbita. Sin embargo, la causa de la muerte no siempre puede llegar a identificarse, y es por ello que se han acuñado otros términos para referirse a los diferentes contextos en los que tiene lugar la muerte súbita de causa desconocida. Para conocerlos, hay que acudir a la literatura tanto cardiológica como forense [1]–[3]. - Síndrome de muerte súbita arrítmica (SMSA o SADS, del inglés: Sudden Arrhythmic Death Syndrome): muerte súbita en individuos mayores de un año en la que las causas no cardiacas se han excluido, los resultados de la autopsia y el estudio toxicológico no revelan la causa de la muerte, el individuo tiene el corazón estructuralmente normal después de un estudio macroscópico e histológico, pero se sospecha una muerte arrítmica. - Síndrome de muerte súbita infantil o síndrome de muerte súbita del lactante (SMSI o SIDS por sus siglas en inglés: Sudden Infant Death Syndrome): según la literatura cardiológica, este término se emplea cuando ocurre el síndrome de muerte súbita arrítmica en niños menores de un año. Los criterios forenses incluyen, además, que esta muerte debe ocurrir durante el sueño, así como una revisión exhaustiva del lugar de fallecimiento y de la historia clínica del fallecido. - Síndrome de muerte súbita inexplicable (SMI, SMSInex, también conocida como SUDS, por sus siglas en inglés: Sudden unexplained death syndrome): muerte súbita en individuos mayores de un año en la que la información disponible no permite identificar la causa de la muerte, pero se sospecha una muerte arrítmica. Este término suscita cierta controversia ya que en la literatura cardiológica se aplica, en ocasiones, en ausencia de autopsia, mientras que en la literatura forense es acuñado por exclusión, cuando ante una autopsia negativa no se logra identificar la causa de la muerte. - Muerte súbita inexplicable en la infancia (MSII también SUDI, por sus siglas en inglés Sudden Unexplained Death in Infancy): se utiliza este término cuando el síndrome de muerte súbita inexplicada tiene lugar en niños menores de un año con o sin autopsia, dependiendo de la fuente consultada. Como en el caso de los adultos, según criterios forenses este término se aplicaría por exclusión, cuando la autopsia no ha permitido identificar la causa de la muerte. En este último caso, la muerte súbita en la literatura también aparece como Muerte súbita infantil no clasificada (USID, del inglés Unclassified Sudden Infant Death). Existen determinadas circunstancias en las que no hay un consenso entre la literatura cardiológica y forense. Una que llama la atención es la relacionada con la terminología utilizada ya que en la práctica forense el adjetivo “inexplicable” o “inexplicado” se aplica por exclusión, MARINA MARTÍNEZ MATILLA 4 cuando no se ha identificado la causa después de: la realización de una autopsia, la investigación de la escena donde tuvo lugar el fallecimiento, la revisión de la historia clínica del fallecido y su familia y el estudio de las circunstancias de la muerte. Sin embargo, en la literatura cardiológica, este término se utiliza en algunas ocasiones en ausencia de autopsia [1]. La falta de estandarización de los criterios para definir los distintos contextos de muerte súbita sin causa identificada y para consensuar los protocolos a seguir para su estudio multidisciplinar ha dificultado el cálculo de su prevalencia. Goldstein et al. analizaban recientemente esta problemática con respecto los casos de SIDS en su artículo publicado en septiembre de 2019, cuestión también extrapolable en cierto modo a la muerte súbita en el adulto [3]. En dicho artículo, evidencian la problemática describiendo las dificultades en torno a varias cuestiones: las evidencias necesarias para un diagnóstico de exclusión, la falta de consenso para la terminología utilizada, la codificación internacional por la OMS (Organización Mundial de la Salud) o los protocolos seguidos para el registro de defunción. Esta problemática se refleja a la hora de consultar la incidencia de la MSC ya que existe gran disparidad según los países y las fuentes consultadas: las estadísticas varían en gran medida dependiendo de las definiciones utilizadas, de los criterios para la selección de los casos y de variables como la proporción de autopsias realizadas, el tipo de datos que se manejan o la atención de los servicios de emergencia [4], [5]. A pesar de ello, la MSC se reconoce como un importante problema de salud, estimándose que representa del 15 al 20% de muertes en los países occidentales, siendo la primera manifestación de una enfermedad cardiovascular desconocida hasta el momento en hasta el 25% de los casos [6], [7]. Según los estudios publicados, la MSC tiene una incidencia anual que varía desde aproximadamente 40 por 100 000 individuos en Asia hasta 100 por 100 000 en Estados Unidos [8]. Durante los últimos 2030 años, la incidencia de la MSC en Estados Unidos se calcula que alcanza de 230 000 a 350 000 muertes por año, variando de 170 000 a 450 000 dependiendo de la fuente y metodología utilizadas [2]. En España no existe un registro exacto de las muertes súbitas que se producen, por lo que los datos que se manejan son extrapolaciones de estudios y registros más pequeños, calculándose alrededor de 30 000 casos nuevos cada año en nuestro país [9]. Atendiendo a la edad, la prevalencia de muerte súbita aumenta drásticamente para ambos sexos en personas de más de 40 años, principalmente debido a la mayor prevalencia de cardiopatía isquémica. En el caso de SIDS, la prevalencia varía mucho dependiendo del país, pero se estima que va desde 3,8 niños por cada 1000 nacidos vivos en Europa, 6,4 por 1000 en Estados Unidos, hasta 8,3 por 1000 en Uruguay [10]. En personas de <35 años, la incidencia es muy variable estimándose de 0,7 a 6,2 por 100 000 por año, pero va en aumento, calculándose que en individuos de <35 años la incidencia es de 0,01 por 1000 por año, aumentando a 1 por 1000 por año en individuos de 35 a 40 años, a 2 por 1000/año en personas de aproximadamente 60 años hasta alcanzar 200 por 1000 por año en personas mayores de esa edad [1], [11]–[13]. Un avance significativo para el establecimiento de protocolos estandarizados para el estudio de muerte súbita cardiaca se ha reflejado en la 11ª revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-11) para el cálculo de estadísticas de mortalidad y morbilidad, anunciada por la OMS en 2018 [14]. El fin de esta clasificación internacional es la estandarización mundial de la información de diagnóstico en el ámbito de la salud que permita el estudio de los patrones de enfermedad. Desde 1999 se utiliza la revisión 10ª de esta clasificación, sin embargo, en esta nueva versión CIE-11, la OMS reconoce, por primera vez, como causas de muerte súbita: SADS, miocardiopatía arritmogénica del ventrículo derecho (MAVD) y síndrome QT corto (SQTC). Además, la información a detallar es más precisa y completa, incluyendo, por ejemplo, el carácter familiar de algunas miocardiopatías y el origen Introducción 5 genético del síndrome de QT Largo (SQTL), SQTC, síndrome de Brugada (SBr), entre otros. Se espera conseguir un registro más preciso y normalizado de las causas más comunes de MSC. Esto facilitaría el cálculo de la prevalencia y el establecimiento de nuevas estrategias para su prevención. No obstante, el sistema CIE-11 no entrará en vigor hasta enero de 2022. 1.2. Etiología y factores de riesgo. La muerte súbita cardiaca se debe, en la mayoría de los casos, a una arritmia ventricular fatal que lleva a la muerte en pocos minutos. Se cree que ocurre como resultado de una interacción entre un sustrato subyacente y un evento transitorio [15]. La causa más frecuente de muerte súbita cardiaca es la cardiopatía isquémica. Según datos publicados en 2018 por la OMS, la cardiopatía isquémica y el accidente cerebrovascular son las principales causas de mortalidad en el mundo durante los últimos 15 años, sumando 15,2 millones de muertes en 2016 [16]. A nivel nacional, el INE (Instituto Nacional de Estadística) publicó en diciembre de 2019 los datos de defunciones según la causa de muerte en 2018, según los cuales las enfermedades isquémicas del corazón fueron la primera causa de muerte en España [17]. En individuos de más de 40 años las causas más comunes son las enfermedades degenerativas crónicas como la insuficiencia cardiaca, la cardiopatía isquémica y las cardiopatías valvulares [2]. En individuos menores de 40 años, en cambio, las causas principales de MSC son las cardiopatías familiares de origen genético. En esta franja de edad, se identifica la causa de la muerte en aproximadamente el 70% de las MSC, mientras que el 30% restante se consideran SADS. De entre las causas identificadas, en torno a un 40% corresponderían a miocardiopatías estructurales (miocardiopatía hipertrófica (MCH; 10-15%), arritmogénica (MCA; 1-10%), dilatada (MCD), un 25% a patologías coronarias, un 5-10% se deberían a miocarditis y minoritariamente otras causas como las patologías de la aorta. En los casos considerados SADS, los síndromes arritmogénicos son la causa principal, el SQTL (responsable de aproximadamente un 15-20% de las muertes), la taquicardia ventricular polimórfica catecolaminérgica (TVPC; de un 10-15%), el SBr o el SQTC [18]–[21]. También son causas frecuentes el abuso de sustancias y la patología coronaria [22]. En deportistas jóvenes, la MCH es la causa más frecuente de MSC en Estados Unidos y la segunda más frecuente en España [23],[24]. En muchos casos, la identificación de la causa de MSC es un gran hándicap. La comorbilidad, las canalopatías sin huella estructural o las arritmias adquiridas, son circunstancias que dificultan la determinación de la causa de muerte, incluso tras la autopsia forense [2]. Por ello, se recomienda no descartar la coexistencia de cardiopatías familiares cuando se sospecha de asma, epilepsia o cardiopatía isquémica como causa de muerte súbita. Por ejemplo, algunos estudios han revelado que la muerte súbita en epilepsia (SUDEP) podría tener un sustrato arritmogénico y un componente genético común con el SQTL [25], [26]. Las circunstancias en las que ocurre la MSC son muy variadas y, en algunos casos, características de la causa de muerte subyacente. A modo de ejemplo, la muerte súbita que ocurre durante el sueño es frecuente en el SBr; el estrés físico o emocional puede desencadenar arritmias letales en pacientes con TVPC; o las emociones, la fiebre o sonidos repentinos como la alarma de un despertador son desencadenantes frecuentes de MSC en pacientes con SQTL. Las circunstancias varían también según la edad, por ejemplo, en niños de uno a cinco años es frecuente la muerte súbita durante el sueño; en niños menores de un año, aunque también es habitual que la muerte ocurra durante el sueño, aproximadamente un 50% de las muertes resultan inexplicables después de una autopsia exhaustiva (SIDS) [27]. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 6 El riesgo de MSC puede verse alterado por diferentes factores clínicos y genéticos, como drogas de abuso, medicamentos, actividad física, determinados hábitos de vida, presencia de patologías cardiacas congénitas, psiquiátricas, etc [28]–[30]. Concretamente, algunos estudios indican que los pacientes psiquiátricos tienen mayor riesgo de sufrir MSC debido, en parte, a la cardiotoxicidad producida por los medicamentos psicotrópicos. Este riesgo de MSC se considera multifactorial y acumulativo y, generalmente, ocurre por arritmias ventriculares en presencia factores de riesgo inherentes al tratamiento, como las interacciones farmacológicas y al paciente, como la edad, alteraciones electrolíticas, patologías hepáticas, variantes genéticas o cardiopatías congénitas (cardiopatía isquémica, miocardiopatías, canalopatías) [31]–[34]. 2. FISIOLOGÍA DEL CORAZÓN 2.1. Estructura del corazón El músculo cardiaco es un tejido muscular de tipo estriado formado por varios tipos celulares que, en conjunto, aportan al corazón las propiedades mecánicas, eléctricas, bioquímicas y estructurales. Estas células son miocardiocitos (principales responsables de la contracción, conducción y excitación cardíacas), fibroblastos y células endoteliales. Los miocardiocitos se pueden agrupar en: auriculares y ventriculares, responsables de la capacidad contráctil del corazón, y fibras especializadas de excitación y de conducción (células del haz de His, fibras de Purkinje y células nodales), encargadas de propagar el impulso eléctrico a través del corazón. 2.1.1 Estructura sarcomérica Los miocardiocitos son fibras musculares cardiacas cuyo interior está compuesto por miofibrillas dispuestas unas al lado de las otras formando un cilindro. Rodeándolas se encuentra el retículo sarcoplásmico (RS), responsable del almacenamiento, la liberación y la recaptación de calcio necesario para la contracción muscular. Las miofibrillas están formadas por una sucesión de sarcómeros, unidad contráctil de las fibras musculares. Cada sarcómero está formado por miles de miofilamentos de actina (o filamentos finos) y de miosina (o filamentos gruesos) que deslizan con cada contracción cardiaca. La organización de estos filamentos en el sarcómero hace que se formen varias bandas visibles al microscopio, como puede verse en la Ilustración 1A [35]. Los filamentos finos están compuestos por las cadenas de α-actina (ACTC1), enroscadas entre sí, y por el aparato regulador troponina-tropomiosina sensible a calcio (Ilustración 1) [36]. Este complejo troponina-tropomiosina está formado por α-tropomiosina (TM; codificada por el gen TPM1), troponina T (TnT; TNNT2), proteína que ancla el complejo a TM, troponina I (TnI; TNNI3) y troponina C (TnC; TNNC1). Cada una tiene una función diferente: TM se dispone entre las cadenas de actina regulando los sitios de unión a miosina, TnI inhibe la interacción actina-miosina, TnT desplaza la tropomiosina para liberar los sitios de unión actina-miosina cuando recibe la señal de TnC; TnC es capaz de unirse a los iones de calcio. A concentraciones bajas de Ca+2, los sitios de unión a miosina están inhibidos por TM y el sarcómero se encuentra en estado de relajación [36]. Los filamentos gruesos cumplen funciones motoras y reguladoras. Están formados principalmente por la cadena pesada β-miosina (MYH7), denominada “motor de la miosina”, cuyos puentes cruzados se flexionan y extienden durante la contracción [37]. Introducción 7 Ilustración 1. Estructura básica de la sarcómera. A) Filamentos sarcoméricos vistos mediante microscopía electrónica. En la imagen pueden distinguirse las bandas I, A, el disco Z y la línea M. B) Representación esquemática de las bandas y los filamentos sarcoméricos. El sarcómero está limitado por los discos Z, estructuras de anclaje de los filamentos finos (actina) y la titina, proteína donde se anclan los filamentos gruesos (miosina) al disco Z; la banda I, que abarca desde el disco Z hasta la banda A, contiene filamentos finos y titina; la banda A contiene filamentos finos y gruesos, en ella se distingue la banda o línea M, donde interconectan las proteínas sarcoméricas y se unen los filamentos gruesos anclados a cada disco Z. C) Estructura molecular del sarcómero. La cadena pesada de miosina se divide en una cola larga dimérica con una parte formando el eje cilíndrico central (meromiosina ligera, LMM) y otra parte apuntando hacia fuera, y una cabeza globular que se une a la actina e hidroliza el ATP. Ambas partes están unidas por el cuello o puente cruzado. Cada filamento fino es un polímero de actina. La tropomiosina es una larga proteína dimérica en espiral que se distribuye a lo largo del filamento fino. El complejo troponina-tropomiosina está compuesto por: troponina T, troponina I y troponina C. Los dominios carboxi terminales de cMyBP-C están anclados a titina y LMM, mientras que los dominios amino terminales interactúan con la fuera del eje cilíndrico central y con la actina. Adaptada de Dilson E. Rassier, 2017 y Semsarian et al., 2015 [38], [39]. Estos puentes cruzados están estabilizados por las cadenas ligeras esencial y reguladora (codificadas por MYL2 y MYL3, respectivamente). MYH7 tiene una zona de unión con actividad ATP hidrolasa y sitios de unión a actina [40]. Se unen también a una proteína C de unión a miosina (cMyBP-C) codificada por MYBPC3 y a la titina (TTN) (Ilustración 1C). La MARINA MARTÍNEZ MATILLA 8 proteína cMyBP-C se une a su vez a los filamentos de actina. Estas interacciones están reguladas por mecanismos de fosforilación: cMyBP-C fosforilada aumenta la sensibilidad del miofilamento al calcio, mientras que desfosforilada actúa como un freno en la contractibilidad del sarcómero. La titina es la proteína más grande presente en el ser humano. Dentro del sarcómero se extiende como un muelle desde el disco Z hasta la banda M (Ilustración 1B). Tiene cuatro dominios funcionales: el dominio amino terminal, embebido en el disco Z, participa en el ensamblaje, estabilización y mantenimiento de la miofibrilla; la banda I está compuesta por regiones polipeptídicas no estructuradas (N2B y PEVK) y dominios inmunoglobulina (Ig) en tándem, es elástica y actuaría como un muelle controlando el estiramiento durante los ciclos de contracción y relajación; la banda A no es elástica, se une a la miosina y a la cMyBP-C y se cree que puede contribuir a la detección y señalización biomecánicas; por último, la banda M contiene una quinasa que participaría en la señalización sensible a tensión [41][42]. La alteración de la estructura sarcomérica está implicada en los mecanismos fisiopatológicos de varias miocardiopatías, principalmente la MCH. En torno a esta estructura básica sarcomérica, se encuentran otras proteínas importantes para el correcto funcionamiento del sarcómero que también están implicadas en distintas miocardiopatías. Por ejemplo, la lamina A/C forma una malla de filamentos intermedios debajo de la membrana nuclear interna de distintos tipos de células y tienen un papel estructural [43]; SERCA (ATPasa transportadora de calcio del retículo sarcoplásmico) es una bomba que transporta el calcio del citosol al interior del retículo sarcoplásmico; fosfolambán, codificada por PLN, es una proteína transmembrana que participa en la homeostasis del calcio inhibiendo SERCA [44]; RBM20 es una proteína de unión a RNA encargada de regular el splicing de genes como TTN, MYH7 y TNNT2; Filamina C (FLNC) es una proteína citoesquelética del filamento intermedio que entrelaza los filamentos de actina en una red tridimensional y los ancla a otras proteínas y canales iónicos, dando estabilidad al sarcómero y al disco Z [45]. 2.1.2 Discos intercalares y area composita El tejido cardiaco tiene, además, unas estructuras de unión entre miocardiocitos adyacentes denominadas discos intercalares (DI) que le aportan resistencia y facilitan la conducción eléctrica; estas estructuras hacen que las células cardiacas se comporten como un “todo”. Los DI aseguran la resistencia del tejido cardiaco mediante el anclaje de las estructuras del citoesqueleto (filamentos intermedios, actina y microtúbulos) y la correcta propagación de la señal eléctrica que inicia la contracción cardiaca [46]. Constan de tres tipos de uniones principales (Ilustración 2) [46]: - Bandas de adhesión: son el anclaje principal de las miofibrillas ya que, mediante los iones de calcio, conectan el citoesqueleto de actina de células adyacentes. Su componente principal es la proteína transmembrana N-Cadherina. - Uniones “gap”: conectan metabólica y eléctricamente el citoplasma de células adyacentes. Estas uniones las forman conexinas, proteínas transmembrana que participan en la propagación del potencial de acción cardiaco (PA) y permiten el paso de iones y moléculas pequeñas desde el citoplasma de una célula a la célula adyacente. En los miocardiocitos la proteína más prevalente es la conexina 43. - Desmosomas: se encargan del anclaje y la conexión con los filamentos intermedios. Los desmosomas son uniones que se encuentran en todos los epitelios, principalmente epidérmico y cardiaco, lo que explica la afectación epitelial y cardiaca en síndromes como Introducción 9 Naxos y Carvajal, de origen desmosómico. En los desmosomas del tejido cardiaco se expresan cinco proteínas: dos cadherinas (desmocolina 2, DSC2, y desmogleína 2, DSG2), cuya función depende de los iones de calcio, dos proteínas armadillo (placofilina-2, PKP2, placoglobina, JUP), que intervienen en el ensamblaje del desmosoma y participan en la señalización celular, y desmoplaquina (DSP), que mantiene unidas las proteínas desmosomales con el filamento intermedio de desmina a través de sus extremos C-terminales. Esta interacción entre el complejo desmosomal y los filamentos intermedios es indispensable para la integridad del miocardio. Ilustración 2. Estructura molecular de los discos intercalares y el area composita. En la imagen se muestran los componentes más relevantes en la fisiopatología de las cardiopatías familiares. Adaptada de Austin et al., 2019 [47]. Otro componente importante de los DI son los canales iónicos, responsables del sustrato eléctrico en los miocardiocitos. El canal mayoritario en el tejido cardiaco es el canal de sodio activado por voltaje (Na V 1.5), que se encuentra principalmente en los discos intercalares y, en menor cantidad, en la membrana basolateral de los miocardiocitos. Está formado por la subunidad α formadora del poro y varias subunidades β que permiten el anclaje a la membrana y su correcto funcionamiento. Este canal se encarga de la entrada selectiva de iones Na + al interior celular, participando en la generación del potencial de acción cardiaco. También interacciona con el resto de las proteínas de los DI que pueden modificar su función si se ven alteradas. Los canales iónicos interaccionan y actúan de manera sinérgica con las uniones gap y los desmosomas, integrando una unidad funcional denominada conexoma [48]. Además, las proteínas de las distintas uniones pueden interactuar entre ellas formando el area composita, un complejo proteico integrado por el desmosoma, las bandas de adhesión y los canales de sodio que actúa como una unidad funcional y ocupa más del 90% del espacio de los discos (Ilustración 2) [49]. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 10 La interacción entre las proteínas que forman los DI y, en definitiva, el area composita y el conexoma, muestra la compleja interdependencia entre sus componentes. El papel de las proteínas que componen estos complejos es relevante en el acoplamiento mecánico y eléctrico, así como en vías de señalización intracelular. Por ello, las mutaciones en los genes que codifican dichas proteínas causan un amplio abanico de patologías, como MCA, SBr, síndrome de Naxos o síndrome de Carvajal [46], [47]. 2.1.3 Contracción cardiaca La contracción cardiaca es el resultado de un conjunto de procesos que comienzan con la estimulación por un potencial de acción y culminan con el deslizamiento de los miofilamentos y la contracción. Este proceso se denomina acoplamiento de excitación-contracción. Cuando un potencial de acción estimula los miocardiocitos, la membrana se despolariza por el paso de iones de Na+ al interior celular. A continuación, los canales dependientes de voltaje ICa-Ltype se abren y permiten la entrada de iones de Ca+2 al interior de la célula (Ilustración 3A) [50]. Esta entrada de calcio induce la liberación de iones de Ca+2 desde el retículo sarcoplásmico al sarcoplasma a través de los receptores de la rianodina (RYR2). El aumento en la concentración de Ca+2 en el interior celular hace que los iones de Ca+2 libres se dispersen por las miofibrillas y se unan a TnC. El aumento de calcio intracelular produce también que las cabezas de la cadena pesada β-miosina hidrolicen ATP (Ilustración 3B). Cuando el calcio se une a la TnC ocurre un cambio conformacional en el complejo tropomiosina-troponina que deja libre el sitio de interacción de la actina con la miosina y permite ambas se unan mediante los puentes cruzados. Una vez unidas, los puentes cruzados de la miosina interactúan con la actina y empujan los filamentos finos mediante un “golpe de fuerza” utilizando la energía derivada de la hidrólisis del ATP. A continuación, se libera la molécula de ADP y, en su lugar, se une una nueva molécula de ATP. Esto hace que, con cada contracción, los filamentos de actina deslicen entre los de miosina. (Ilustración 3B). Para que ocurra la relajación, la concentración de los iones e Ca+2 en el interior celular debe disminuir. Para ello, los iones de Ca+2 son capturados mayoritariamente por la Ca+2-ATPasa del RS (SERCA2), regulada por fosfolambán, en menor proporción por el intercambiador Na+/Ca+2 (NCX) y, un porcentaje muy pequeño, mediante la Ca+2-ATPasa sarcoplásmica y la mitocondria (Ilustración 3A). Los sistemas reguladores de calcio actúan dependiendo de la longitud del sarcómero, de forma que los sarcómeros alargados tienen mayor sensibilidad al calcio. Diversos estudios muestran que, durante la relajación del sarcómero, las cabezas de miosina pueden interactuar mediante motivos de interacción de cabeza (IHM, de sus siglas en inglés: interacting-heads motif) con los filamentos gruesos, inhibir la actividad ATPasa y limitar las interacciones de actina y miosina. Estas interacciones mediadas por IHM están reforzadas por interacciones de la miosina con las cadenas ligeras regulatorias y esenciales que sirven de andamiaje [36]. Durante el ciclo cardíaco se han descrito tres niveles de consumo de energía en el sarcómero dependiendo las interacciones que se den: - Contracción: con interacciones activas de actina y miosina que aportan fuerza y tasas más altas de hidrólisis de ATP; ‐ Relajación desordenada: con interacciones limitadas de actina y miosina y tasas intermedias de hidrólisis de ATP; ‐ Superrelajación: sin interacciones entre actina y miosina y bajas tasas de hidrólisis de ATP. Introducción 11 Ilustración 3. Acoplamiento excitación-contracción en el miocardiocito. A) Homeostasis del calcio en la contracción. Las flechas rojas indican la dirección de los iones de Ca +2 que dan lugar a la contracción; las flechas azules indican la dirección de los iones de Ca +2 que dan lugar a la relajación. Adaptado de van der Velden et al., 2018 [51]. B) Interacción de los miofilamentos en la contracción cardiaca. 1) Las cabezas de miosina hidrolizan ATP para generar energía y cambiar de conformación, dejando los productos de la hidrólisis (ADP e ion fosfato (P)) unidos a las cabezas. 2) El sitio de unión actina-miosina se libera; las cabezas de miosina se unen a la actina mediante los puentes cruzados y se produce la liberación de P. 3) Con la liberación del ADP que estaba unido a la cabeza de la miosina, ocurre un “golpe de fuerza”, los puentes cruzados rotan, desplazan la actina y se da un acortamiento del sarcómero. 4) Una nueva molécula de ATP se une a la cabeza de la miosina y los puentes cruzados se separan de la actina. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 12 2.2 Actividad eléctrica del corazón 2.2.1 Canales iónicos La membrana citoplasmática de las células es una bicapa lipídica hidrofóbica que funciona como una barrera separando el medio extracelular y el intracelular con diferente composición. Los iones son moléculas hidrofílicas, inmiscibles en la membrana, que necesitan mecanismos de transporte especializados para atravesarla. Estos mecanismos de transporte pueden ser canales iónicos, proteínas transportadoras (carriers) o bombas iónicas, siendo los canales iónicos el sistema de transporte más eficiente [52]. Los canales iónicos cardiacos son proteínas transmembrana compuestas por el ensamblaje de una subunidad α formadora del poro y una o varias subunidades auxiliares, cuya unidad funcional y estructural se ha descrito como “canalosoma”. El canalosoma de los canales iónicos cardiacos es un complejo de proteínas que permite la organización espaciotemporal de la respuesta celular, regulando su localización en el sarcolema, su anclaje al citoesqueleto y/o a otras proteínas, su actividad y función. Las funciones principales de los canales iónicos son: a) formar poros hidrofílicos que permiten el paso selectivo de los iones a favor de gradiente electroquímico (a favor de potencial eléctrico y gradiente de concentración); b) seleccionar los iones según su tamaño y carga; y c) regular la permeabilidad del canal adoptando uno de los tres estados conformacionales o estados: conductor (abierto o activo), no-conductor cerrado (o reposo) y no conductor inactivo [53]. Los canales iónicos pueden responder a multitud de estímulos diferentes. Según el estímulo que los active, pueden diferenciarse distintos tipos de canales[54], [55]: ‐ Canales dependientes de voltaje: cambian su conformación respondiendo a cambios en el potencial de membrana; ‐ Canales activados por ligandos o receptores: cambian de estado por la unión de determinadas hormonas, fármacos o neurotransmisores; ‐ Canales que se activan por mediadores intracelulares como el Ca+2, ATP, etc.; ‐ Canales activados por factores físicos, como temperatura, presión, pH, deformación de la membrana o cambio del volumen de la célula; ‐ Canales goteo o “leak channels”: canales que se abren y se cierran espontáneamente. Sin embargo, esta división de los canales iónicos se considera, frecuentemente, artificial ya que la despolarización de la membrana es capaz de liberar ligandos endógenos y activar los canales activados por receptores o mediadores intracelulares, mientras que, a su vez, muchos ligandos endógenos son capaces de modificar el potencial de membrana y activar canales voltaje-dependientes [56]. El paso masivo de iones que atraviesan los canales iónicos generará una corriente iónica que puede medirse como corriente eléctrica, capaz de producir cambios en el potencial de membrana. Estos cambios son determinantes para la generación del PA y por ello se dice que los canales iónicos son responsables de la transmisión del impulso eléctrico y mecánico a través de los miocardiocitos [57]. La Tabla 1 recoge las principales corrientes iónicas, canales, subunidades y genes que se expresan en el corazón. Introducción 19 Las miocardiopatías han sido asociadas durante mucho tiempo a un origen desconocido. Debido a eso, su clasificación ha sido todo un desafío que comenzó, a mediados del siglo XIX, cuando la enfermedad cardiaca no valvular se calificó como “miocarditis crónica” [66]. Desde entonces, conforme ha ido evolucionando el conocimiento, se han ido proponiendo distintas clasificaciones en función de su anatomía, su etiología o su mecanismo genético. Por primera vez se utilizó el término “miocardiopatía” en el año 1957 en referencia a una enfermedad miocárdica de origen no coronario que se clasificó, según su origen, en: congénita, infecciosa, por enfermedad del colágeno, amiloidosis o fibrosis endomiocárdica [67]. Más tarde, en 1961, Goodwin et al. propusieron la primera clasificación en tres tipos morfológico-funcionales que se siguen usando hoy en día: congestivas (actualmente dilatada), constrictivas (en la actualidad restrictiva) y obstructivas (hipertrófica) [68]. Con el objetivo de establecer unos criterios de sistematización nosológica de las miocardiopatías, en 1980 la OMS y la ISFC (International Society and Federation of Cardiology) propusieron la primera clasificación institucional de las miocardiopatías basándose en su fenotipo estructural (morfológico) y funcional, manteniendo la clasificación previa de Goodwin et al. En esta versión definían las miocardiopatías como “enfermedades del músculo cardíaco de causa desconocida” [69]. En la década de los 90, el descubrimiento de las primeras mutaciones asociadas con miocardiopatía hipertrófica y dilatada cambió la idea inicial de “causa desconocida” y, en 1996, la OMS y la ISFC publicaron una actualización. En ella definían las miocardiopatías como “enfermedades del miocardio asociadas con disfunción cardíaca” [70]– [72]. Sin embargo, dicho sistema de clasificación suscitó cierta controversia y el año 2006 la Asociación Americana del Corazón (AHA), por sus siglas en inglés American Heart Association) propuso una clasificación diferente que incorpora los avances de la genética en el diagnóstico etiológico y las nuevas entidades descritas hasta ese momento, incluyendo las canalopatías en la clasificación [73]. Esta clasificación define la miocardiopatía como “un grupo heterogéneo de enfermedades del miocardio asociadas a disfunción eléctrica y/o mecánica que usualmente (pero no invariablemente) exhiben inapropiada dilatación o hipertrofia ventricular y son debidas a una diversidad de causas que frecuentemente son genéticas. Pueden estar limitadas al corazón o ser parte de desórdenes sistémicos generalizados y, a menudo, conducen a muerte cardiovascular o incapacidad progresiva relacionada con insuficiencia cardíaca”. Divide las miocardiopatías en “primarias”, que afectan única o mayoritariamente al músculo cardiaco (genéticas, adquiridas o mixtas) y “secundarias”, en las que la afectación del músculo cardiaco es parte de una enfermedad sistémica o multiorgánica (Tabla 2). El año 2008, la Sociedad Europea de Cardiología (ESC, por sus siglas en inglés, European Society of Cardiology) planteó una clasificación diferente basada de nuevo en criterios morfológicos y funcionales específicos, definiendo la miocardiopatía como “trastorno en el cual el músculo cardíaco es estructural y funcionalmente anormal, en ausencia de enfermedad coronaria, hipertensión arterial, enfermedad valvular y enfermedad cardíaca congénita suficiente para causar la anormalidad miocárdica observada”, excluyendo, por definición, las canalopatías. La ESC divide las miocardiopatías por fenotipo morfológico y funcional y las clasifica en: MCH, MCD, MAVD, MCR (miocardiopatía restrictiva) y no clasificada. En esta clasificación, cada una se divide según su etiología en familiar/genética y no familiar/no genética (Tabla 3) [74]. Junto con la clasificación de la AHA, son las clasificaciones que se utilizan hoy en día, aunque con algunas actualizaciones posteriores en guías específicas de cada enfermedad, quedando obsoleta la clasificación de la OMS [2], [75]–[78]. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 20 Tabla 2. Clasificación de las miocardiopatías según la Sociedad Americana de Cardiología MIOCARDIOPATÍAS PRIMARIAS Genéticas MCH MAVD No compactación VI Defectos de conducción Miopatías mitocondriales Depósito de glucógeno PRKAG2 Enf. de Danon Trastornos canales iónicos SQTL SQTC SBr TVPC Sd. de muerte súbita durante el sueño Mixtas MCD MCR (no hipertrófica ni dilatada) Adquiridas Miocarditis inflamatoria Inducida por estrés (Tacko-Tsubo) Periparto Taquicardia ventricular o supraventricular Niños de madres insulinodependientes MIOCARDIOPATÍAS SECUNDARIAS Infiltrativas Amiloidosis, Enf. de Gaucher, Enf. de Hurler, Enf. de Hunter Depósito Hemocromatosis, Enf. de Fabry, Almacenamiento de glucógeno (Pompe), Enf. de Niemann-Pick Tóxicas Drogas, metales pesados, químicos Endomiocárdicas Fibrosis endomiocárdica, Sd. hipereosinofílico (Löffler) Granulomatosis inflamatoria Sarcoidosis Endocrinas Diabetes mellitus, Hipertiroidismo, Hipotiroidismo, Hiperparatiroidismo, Feocromocitoma, Acromegalia Cardiofaciales Sde. Noonan, Lentiginosis Neuromusculares y neurológicas Ataxia de Friedreich, DM Duchenne-Becker, DM Emery-Dreifuss, Distrofia miotónica, Neurofibromatosis, Esclerosis tuberosa Déficits nutricionales Beriberi, pelagra, escorbuto, selenio, carnitina, kwashiorkor Autoinmunes / colágeno Lupus eritematoso sistémico, Dermatomiositis, Artritis reumatoide, Esclerodermia, Poliarteritis nodosa Trastornos electrolíticos Terapia anticáncer Antraciclinas, Ciclofosfamida, Radiación DM: Distrofia muscular; Enf.: enfermedad; MAVD: miocardiopatía arritmogénica ventrículo derecho; MCD: miocardiopatía dilatada; MCH: miocardiopatía hipertrófica; MCR: miocardiopatía restrictiva; SBr: Síndrome de Brugada; SQTC: Síndrome QT corto; SQTL: Síndrome QT largo; TVPC: taquicardia ventricular polimórfica catecolaminérgica. Introducción 21 Tabla 3. Clasificación de las miocardiopatías según la Sociedad Europea de Cardiología Miocardiopatías MCH MCD MAVD MCR Sin clasificar familiar / genética defecto genético desconocido subtipo miocardiopatía no familiar / no genética idiopática subtipo miocardiopatía Más recientemente, en 2014, se propone otro sistema de clasificación más preciso y dirigido al diagnóstico clínico denominado MOGE(S) [79]. En él, los autores describen las miocardiopatías como “desórdenes caracterizados por un miocardio morfológica y funcionalmente anormal en ausencia de cualquier otra enfermedad que sea suficiente por sí misma para causar el fenotipo observado”. Con este sistema se individualiza cada caso de miocardiopatía asignando un código de letras y subíndices que describen las características fisiopatológicas y genéticas de la enfermedad, en cada caso particular. MOGE(S) define cinco características principales: M, Morfofuncionales, O: compromiso de Órgano, G: herencia Genética o familiar, E: definición Etiológica y (S) (opcional): estadío (Stage) de insuficiencia cardíaca. Esta clasificación está poco extendida debido a su complejidad. En los siguientes apartados, nos centraremos las bases genéticas y moleculares de las miocardiopatías de origen genético relacionadas con la MSC: MCH, MCD, MCA (miocardiopatía arritmogénica), MCR y MCNC (miocardiopatía no compactada); y en los trastornos arritmogénicos o canalopatías: SQTL, SQTC, SBr y TVPC. 3.1 Miocardiopatías estructurales Dentro de las cardiopatías familiares, las miocardiopatías estructurales son enfermedades primarias del músculo cardiaco. Tienen base genética y son la causa principal de la MSC en individuos menores de 40 años. Se caracterizan por un marcado solapamiento clínico y genético que muchas veces dificulta su diagnóstico. Habitualmente son enfermedades que cumplen herencia mendeliana autosómica dominante, aunque también se han descrito formas recesivas, ligadas al X y de herencia mitocondrial. Recientemente, sin embargo, se baraja la posibilidad de que algunas de sus formas sean compatibles con herencia poligénica u oligogénica. La utilización de la secuenciación masiva ha permitido detectar la presencia de genotipos complejos, con dos o más alteraciones genéticas que modifican el fenotipo y que podrían explicar la penetrancia incompleta y expresividad variable inter e intrafamiliar. Saber interpretar dichas variantes y conocer su papel causal en la enfermedad es un nuevo reto que se presenta. 3.1.1 Miocardiopatía hipertrófica La MCH se define por la presencia de aumento del grosor de la pared del ventrículo izquierdo (VI) que no se puede explicar únicamente por condiciones de carga anómalas. Esta definición es aplicable a niños y adultos, y a priori no hace presunción de etiología o patología miocárdica. En relación con la localización, la hipertrofia suele ser asimétrica (distribuida de forma desigual a lo largo del septo), aunque también puede ser simétrica o apical. La MCH, además, puede ser obstructiva o no obstructiva, según haya o no una obstrucción del tracto de salida del VI. A MARINA MARTÍNEZ MATILLA 22 nivel celular, los miocardiocitos están hipertrofiados, desorganizados (disarray) y separados por zonas fibrosas intersticiales [73][74]. La manifestación de la hipertrofia depende de la edad, de forma que aproximadamente la mitad de los pacientes con mutación conocida la desarrollan en la década de los 30 años [80],[81]. Dada la expresión dependiente de la edad de las mutaciones, también la prevalencia está relacionada con la edad, estimándose en personas adultas una prevalencia de 1/500 que disminuye de manera significativa en menores de 25 años [82]. Semsarian et al. sugieren una prevalencia mayor pudiendo llegar a 1/200 combinando factores como mutaciones genéticas, historia familiar y técnicas de imagen de alta resolución [39]. En edades pediátricas, se desconoce la prevalencia, pero se calcula una incidencia de 0,3-0,5/100 000 según los estudios poblacionales publicados [83], [84]. Es común que los pacientes con MCH sean asintomáticos y se descubra su patología en revisiones rutinarias o por un screening familiar. La MCH es una de las principales causas de MSC en individuos jóvenes y deportistas [82], [85]. Aunque no es frecuente, la MSC puede ser la primera manifestación clínica de la enfermedad, afectando al 0,5-1% de los pacientes, especialmente a menores de 25 años [82]. Actualmente la estratificación del riesgo de MSC en pacientes con MCH se realiza valorando los marcadores clínicos que requiere la calculadora de riesgo de la ESC [86]. Existe un número considerable de etiologías en la MCH, pero se calcula que en hasta un 60% de los casos la enfermedad es causada por mutaciones en genes sarcoméricos. Del resto, aproximadamente un 5-10% corresponden a otras causas genéticas o no genéticas (fenocopias), como: trastornos metabólicos (por ejemplo, enfermedad de Fabry, por mutaciones en el gen GLA, o enfermedades de almacenamiento de glucógeno, como enfermedad de Danon por mutaciones en el gen LAMP2 o enfermedad de Pompe, causada por mutaciones en el gen GAA), enfermedades mitocondriales, enfermedades neuromusculares, síndromes malformativos (síndrome de Noonan o síndrome de Leopard, por ejemplo), enfermedades infiltrativas, trastornos endocrinos o fármacos; mientras que un 25-30% son de causa desconocida [77]. La similitud de estas fenocopias con la MCH puede dificultar su diagnóstico y se recomienda excluirlas de la atención de pacientes con cardiopatías familiares por tener un curso clínico y un tratamiento diferentes [87]. Los criterios diagnósticos estandarizados y las recomendaciones de procedimientos a seguir en la MCH vienen recogidos en Elliott et al., 2014 [77]. Las bases moleculares de la MCH sarcomérica son complejas puesto que intervienen un gran número de mecanismos diferentes. En un 30-60% de los pacientes se identifican mutaciones patogénicas en genes sarcoméricos, de las cuales aproximadamente la mitad se detectan en los genes MYH7 y MYBPC3, un 10% en los genes TPM1, TNNT2 y TNNI3 y una minoría MYL2, MYL3, ACTC1, CSRP3, JPH2 y TNNC1, (Tabla 4) ([88]–[94]). Se han descrito mutaciones en muchos otros genes en casos esporádicos o familias pequeñas, sin embargo, en muchos casos aún está por confirmar su papel causal [95]. En el último consenso publicado por la AHA se recomienda el estudio de los genes con evidencia de causalidad definitiva o moderada (en el caso de genes no sindrómicos) asociados con MCH basándose en los resultados publicados por Ingles et al. en 2019 [96],[97]. En este estudio, los autores evaluaron la información publicada de estudios genéticos, clínicos y experimentales en torno a 57 genes previamente asociados a MCH, 24 de ellos asociados a síndromes que incluyen hipertrofia del VI; establecieron cinco categorías según la evidencia que apoyaba la asociación del gen con MCH: evidencia definitiva, fuerte, moderada, limitada o sin evidencia, concluyendo que solo ocho genes (MYBPC3, MYH7, TNNT2, TNNI3, TPM1, ACTC1, MYL2 y MYL3) contaban con evidencia definitiva y tres genes con evidencia moderada (CSRP3, TNNC1 y JPH2). De los Introducción 23 genes asociados con síndromes, 12 se clasificaron como definitivos asociados con hipertrofia del VI aislada. Las mutaciones en genes sarcoméricos son, en su mayoría, compatibles con un patrón de herencia autosómico dominante; aunque se han observado formas recesivas o ligadas al X, son poco frecuentes [98]–[100]. También se ha descrito posible herencia digénica y oligogénica, así como la presencia de posibles variantes genéticas de efecto “moderado” [101]–[106]. Aproximadamente un 5-10% de pacientes con MCH, sobre todo casos esporádicos y familias pequeñas, presentan dos o más mutaciones en el mismo gen o genes diferentes asociando normalmente fenotipos más graves [77]. En la MCH es difícil establecer una correlación genotipo-fenotipo entre mutaciones en el mismo gen, incluso en la misma región, ya que pueden producir fenotipos con distinta edad de inicio, distinta gravedad o diferente pronóstico [107], [108]. Esto es debido, en parte, a interacciones complejas de: mutaciones de gran efecto, variantes genéticas de efecto pequeño o moderado, factores epigenéticos o factores ambientales. Las mutaciones de gran efecto son las responsables de la MCH autosómico dominante monogénica y suelen cosegregar con el fenotipo en la familia, son prerrequisito y el determinante mayoritario del fenotipo; las variantes de efecto moderado influyen en el fenotipo, pero presentan penetrancia incompleta, no cosegregan claramente con la enfermedad y sus defectos dependen de otros factores genéticos o ambientales; se cree que son las responsables de la penetrancia incompleta de la MCH. Finalmente, la variantes de efecto pequeño no causan MCH monogénica y se caracterizan por influir en el fenotipo aunque modestamente [109]. Establecer el papel causal de las variantes de efecto pequeño o moderado es tremendamente difícil, no solo por la falta de cosegregación y baja penetrancia, también por lo difícil que es discernir si son cambios de la propia diversidad genética individual o específicos de una familia o una población concreta [110]. Los distintos mecanismos por los que las mutaciones explicarían la patogénesis de la MCH sarcomérica no se conocen con exactitud. Estos mecanismos, además, podrían coexistir y complementarse [111]. Por un lado, estudios previos sugieren que las mutaciones nonsense (codón de terminación prematuro) en MYBPC3 causarían haploinsuficiencia produciendo proteínas truncadas que no llegan a incorporarse al sarcómero [112], [113]; las mutaciones missense en los genes sarcoméricos sí permiten la incorporación de la proteína mutada y reducen la expresión de la proteína de manera leve, pero la eficiencia de la incorporación de dichas proteínas mutadas en el sarcómero varía según la mutación y el miocardiocito [114]. Se cree que esta heterogeneidad podría explicar en parte la expresividad variable de MCH. Ambos mecanismos alterarían la función contráctil del sarcómero característica de la MCH [115], [116]. Como mecanismo fisiopatológico principal que afecta a la hipercontractilidad y disfunción diastólica de la MCH sarcomérica, se propone la alteración de la relajación del sarcómero. En este sentido, se ha demostrado que mutaciones en MYBPC3, MYH7, MYL2 y MYL3 podrían alterar IHM implicado en las interacciones entre proteínas sarcoméricas durante la relajación. Dichas mutaciones disminuirían la proporción de miosinas en estado de superrelajación y aumentarían las miosinas en relajación desordenada, aumentando las interacciones de actina-miosina. Se ha propuesto también que mutaciones missense (cambio de un aminoácido por otro) en MYBPC3 disminuyen la fuerza contráctil de los miocardiocitos e inducen a una mayor sensibilidad al calcio [36], [117], [118]. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 24 Tabla 4. Genes principales y sus proteínas asociados a miocardiopatía hipertrófica. Gen Proteína Genes de la sarcómera Filamento grueso MYBPC3 Proteína C de unión a miosina MYH7 Cadena pesada de miosina ß MYL2 Cadena ligera de miosina reguladora MYL3 Cadena ligera de miosina esencial Filamento fino ACTC1 Actina α cardiaca TNNC1 Troponina C cardiaca TNNI3 Troponina I cardiaca TNNT2 Troponina T cardiaca TPM1 Tropomiosina α Disco Z ACTN2 Actinina α2 CSRP3 Proteína LIM muscular FLNC Filamina C Genes no sarcoméricos Transporte Ca+2 JPH2 Junctofilina 2 PLN Fosfolambán Otros genes CACNA1C Cav1.2 DES Desmina FHL1 Four-and-a-half LIM domains 1 GLA α-galactosidasa A LAMP2 Proteína 2 de membrana asociada a lisosomas PRKAG2 Proteína quinasa dependiente de AMP (AMPK) PTPN11 Proteína tirosina fosfatasa no receptor tipo 11 RAF1 RAF serín/treonín quinasa RIT1 RIT1 TTR Transtiretina ALPK3 α-quinasa 3 En la tabla se han incluido los principales genes sindrómicos y no sindrómicos asociados con MCH aislada. Por otro lado, mutaciones en genes del complejo sensible a calcio troponina-tropomiosina (TPM1, TNNI3, TNNT2, y TNNC1) muestran hipersensibilidad al calcio, es decir, a concentraciones de calcio típicas de la relajación, los miofilamentos seguirían produciendo contracción; mutaciones en otros genes sarcoméricos también podrían compartir este mecanismo [112]–[117]. Sin embargo, el hecho de que mutaciones en genes que codifican Introducción 25 proteínas reguladoras del calcio produzcan fenotipo arritmogénico con poca o ninguna hipertrofia cuestiona la hipersensibilidad al calcio como mecanismo fisiopatológico inicial. Cabe destacar el efecto pleiotrópico de las mutaciones en los genes sarcoméricos. Es decir, mutaciones en estos genes se asocian con distintos fenotipos que, a menudo, solapan, como MCH, MCD, MCR o MCNC [118]–[120]. Esta pleiotropía puede deberse a la localización de las mutaciones en diferentes dominios de la proteína de forma que, dependiendo dónde se localice la mutación, el efecto podrá alterar distintas funciones y tendrá distintas consecuencias. Por ejemplo: alteración la interacción con otras proteínas, cambios en la actividad ATPasa y la sensibilidad al calcio, conformación de la proteína durante la contracción, etc [121]–[123]. El rendimiento diagnóstico del estudio de genes sarcoméricos depende del tipo de MCH, se ha visto que en las formas clásicas con patrón típico de hipertrofia septal asimétrica el rendimiento puede ser de hasta un 70%, mientras que en formas atípicas (morfología sigmoide o hipertrofia apical o con patrón neutro) se detectan mutaciones sarcoméricas en un 10-50% de los pacientes [77], [124], [125]. 3.1.2 Miocardiopatía restrictiva La MCR se caracteriza por un aumento de rigidez ventricular, volúmenes ventriculares normales o casi normales, a veces reducidos, y grosor de pared ventricular normal o ligeramente aumentado. Aunque existe función sistólica normal, la rigidez de los ventrículos impide el llenado ventricular y altera la función diastólica. Es también característica la dilatación de las aurículas. Puede afectar a uno de los ventrículos o a ambos causando insuficiencia cardiaca [73], [74] . La MCR es la miocardiopatía menos común y de prevalencia desconocida por la gran variedad de causas y manifestaciones clínicas que dificultan su diagnóstico. Se trata de una miocardiopatía de origen genético o adquirido cuya causa puede ser una enfermedad o una combinación de ellas. Además, dicha prevalencia varía geográficamente según la causa subyacente. Por ejemplo, la fibrosis endomiocárdica, una de las formas más comunes de MCR, es endémica en zonas tropicales, sobre todo en África [126]. En individuos de menos de 30 años, la forma más común de MCR es de origen genético con aumento de fibrosis, depósito de hierro, proteínas o glucógeno, mientras que en personas de más de 65 años, las causas más comunes son la amiloidosis cardiaca, el exceso de hierro y la forma inducida por radiación [127]. En niños, en la mayoría de casos la MCR es idiopática [128]. Aunque la manifestación inicial más común es la insuficiencia cardíaca, aparecerán diferentes signos clínicos característicos dependiendo de la etiología. Las alteraciones de la conducción y las arritmias son frecuentes, pudiendo acabar en MSC. La MCR tiene hallazgos morfológicos distintivos basados en técnicas de imagen y hemodinámica con patrón característico de dip-plateau que indica el aumento de rigidez de las paredes del ventrículo, pero no se han establecido unos criterios de diagnóstico estandarizados [129]. Esto se debe, sobre todo, a que muchas patologías, como la MCH y la MCD, solapan clínica e histológicamente con el patrón restrictivo, por lo que resulta difícil definir unos criterios específicos para el diagnóstico de MCR. Se conoce poco sobre las bases moleculares de la MCR debido a la gran cantidad de casos idiopáticos. Mayoritariamente es compatible con herencia autosómica dominante, aunque también se ha descrito herencia recesiva, ligada al cromosoma X y mitocondrial. Se han descrito mutaciones en distintos genes comunes con otras miocardiopatías, por ejemplo estudios recientes en pacientes con MCR han identificado mutaciones patogénicas en hasta el 54 - 60% MARINA MARTÍNEZ MATILLA 26 de los casos, principalmente en los genes sarcoméricos TNNI3 y MYH7; también se han identificado mutaciones en genes que codifican proteínas del citoesqueleto o el disco-Z (Tabla 5) [130]–[138]. Tabla 5. Genes y sus proteínas asociados con miocardiopatía restrictiva Gen Proteína Genes de la sarcómera Filamento grueso MYH7 Cadena pesada de miosina ß MYL3 Cadena ligera de miosina esencial Filamento fino ACTC1 Actina α cardiaca TNNC1 Troponina C cardiaca TNNI3 Troponina I cardiaca TNNT2 Troponina T cardiaca TPM1 Tropomiosina α Disco Z TTN Titina MYPN Miopaladina BAG3 BLC2-asociado a athanogene 3 Genes no sarcoméricos Citoesqueleto CRYAB Alfa beta cristalina DES Desmina FHL1 Four-and-a-half LIM domains 1 Otros genes GLA α-galactosidasa A LAMP2 Proteína 2 de membrana asociada a lisosomas TTR Transtiretina LMNA Lamina AGL Enzima desramificadora del glucógeno GAA Proteína α-glucosidasa ácida GBA β-glucocerebrosidasa Se han detectado mutaciones en DES y CRYAB que causan desminopatías, enfermedades muy raras que se presentan frecuentemente como MCR y arritmias o trastornos de la conducción cardiaca [139]–[141]. Las guías internacionales más recientes para el estudio genético de las miocardiopatías recomiendan descartar la amiloidosis cardiaca debida a mutaciones en el gen TTR en pacientes con MCR ya que hasta un 10% de los pacientes afroamericanos mayores de 65 años son portadores del cambio p.Val142Ile y estos pacientes requieren un manejo clínico diferente con un tratamiento específico [97], [142]. Dichas guías recomiendan, además, considerar el estudio de los genes asociados con MCH y MCD en pacientes con MCR a causa del alto grado de solapamiento entre las miocardiopatías. La MCR se considera una enfermedad monogénica, pero se piensa que pueden existir factores moduladores como polimorfismos o segundas mutaciones, factores epigenéticos o medioambientales que explicarían la expresividad variable del fenotipo en distintos individuos de la misma familia con la misma mutación patogénica. Aproximadamente el 30% de las MCR son familiares y se ha observado que es muy común que coexistan MCH y MCR, incluso fenotipos mixtos, en una familia con la misma mutación [143]. Estudios in vitro y en modelos Introducción 27 murinos sugieren que la alteración de la sensibilidad al calcio puede jugar un papel importante en el desarrollo de esta miocardiopatía [144], [145]. 3.1.3 Miocardiopatía arritmogénica Recientemente se ha publicado un documento consenso de expertos sobre evaluación, estratificación de riesgo y manejo de la Miocardiopatía arritmogénica (MCA) [78]. En ella se introducen nuevos conceptos en torno al término MCA ya que se describe como un término inclusivo que contempla trastornos arritmogénicos del miocardio caracterizados por arritmia sintomática y/o bien documentada (arritmia auricular, ventricular o trastorno de la conducción) como rasgo distintivo, no explicada por isquemia, miocardiopatía hipertensiva o enfermedad valvular. Se considera un término que incluye un amplio espectro de enfermedades genéticas, sistémicas, infecciosas e inflamatorias. Entre otras, abarca: MAVD/VI, amiloidosis cardiaca, sarcoidosis, enfermedad de Chagas y MCNC. La MCA se propone como un tipo de enfermedad con “vías finales comunes”, con heterogeneidad genética, pero fenotipos similares [146]. Es decir, los fenotipos estarían causados por alteraciones en genes que codifican proteínas con funciones similares o que participan en una vía común y dichas vías comunes pueden interaccionar solapándose. De estas interacciones entre vías comunes pueden surgir fenotipos complejos como, por ejemplo, la miocardiopatía dilatada arritmogénica. Es frecuente que el fenotipo solape con la dilatada, pero puede solaparse también con otras miocardiopatías, como la hipertrófica o restrictiva, cuya vía común es el sarcómero, o con la miocardiopatía no compactada, cuyas vías comunes serían el sarcómero y el citoesqueleto. Las alteraciones genéticas más comunes en la MCA se recogen en la Tabla 6 [78]. Tabla 6. Alteraciones genéticas más comunes y el fenotipo asociado en la miocardiopatía arritmogénica. Gen / Grupo de genes Fenotipo asociado Genes desmosomales MAVD/MAVI LMNA Laminopatías SCN5A SBr y MCD PLN MCH, MCD, MAVD/VI, arritmias ventriculares TMEM43 MCD, MAVI FLNC MCD, MCH RBM20 Forma arritmogénica de MCD DES MCD, desminopatías (patrón restrictivo y arritmias), MAVD y miopatía esquelética MAVI: Miocardiopatía arritmogénica del ventrículo izquierdo. En el consenso publicado en 2019 se destaca también la importancia del estudio genético en la MCA. Está recomendado priorizar el estudio de un listado (provisional) de 15 genes en pacientes y fallecidos con diagnóstico de MCA: BAG3, DES, DSC2, DSG2, DSP, FLNC, JUP, LDB3, LMNA, NKX2-5, PKP2, PLN, RBM20, SCN5A y TMEM43 [78]. En torno al 3-6% de los pacientes presentan dos o más mutaciones que contribuyen en el fenotipo asociando mayor MARINA MARTÍNEZ MATILLA 28 gravedad [147]–[149]. También se han detectado variaciones en el número de copias (CNV) en aproximadamente un 5% de los pacientes [150]. La MAVD y MAVI se consideran subtipos de la MCA. La MAVD se caracteriza por afectación preferencial o exclusiva sobre el ventrículo derecho (VD) con bloqueo de rama izquierda, taquicardia ventricular y reemplazamiento del tejido miocárdico del VD por tejido fibroso o fibroadiposo a nivel histológico. En ella coexiste una alteración funcional y estructural del VD (disfunción y dilatación del VD). Inicialmente se describió con afectación exclusiva de VD (forma clásica), pero con los años se ha visto que puede afectar también a los dos ventrículos (forma biventricular) o incluso de forma preferencial o exclusiva al VI [78]. Se propuso utilizar el término “ALVC” (MAVI, en inglés Arrhythmogenic left ventricular cardiomyopathy) para reconocer la miocardiopatía arritmogénica con afectación inicial del VI y diferenciarla de MAVD [151], [152]. La MAVD es una miocardiopatía con alta variabilidad geográfica cuya prevalencia se estima en 1/2000 - 5000 individuos dependiendo del área estudiada [153], [154]. Aunque se piensa que en algunos casos puede estar infra o sobrediagnosticada por la dificultad de su diagnóstico [155]. Es una causa reconocida de muerte súbita en el individuo joven, siendo responsable de aproximadamente el 17% de las MSC en el adulto joven. Cobra especial importancia en deportistas ya que es una de las principales causas de MSC durante la práctica deportiva llegando a causar la muerte en un 11-22% en deportistas [156]–[158]. La penetrancia de la MCA está relacionada con la edad, por lo que es raro que se manifieste en la infancia o adolescencia ya que en fases tempranas de la enfermedad puede pasar desapercibida; suele ser más evidente a partir de la segunda a cuarta década de vida [159]–[161]. Las manifestaciones clínicas son muy variadas y consisten, generalmente, en arritmias frecuentes que varían desde extrasistolia ventricular hasta taquicardia o fibrilación ventricular. En ocasiones, la primera manifestación de la enfermedad es el paro cardiaco, principalmente durante el esfuerzo. Asimismo, se ha descrito que la enfermedad puede pasar por distintas fases [162]: 1. Fase preclínica u “oculta”: normalmente tiene lugar hasta los 30 años; los individuos son asintomáticos, las alteraciones estructurales no se manifiestan, pero existe riesgo de arritmias ventriculares durante las cuales puede ocurrir la MSC, especialmente durante la práctica de deporte. 2. Fase de arritmias o de manifestación de trastorno eléctrico: suele ocurrir a partir de los 40–50 años, aproximadamente; en esta fase aparecen frecuentemente arritmias ventriculares, habitualmente relacionadas con práctica deportiva. 3. Fase de fallo del VD: a partir de los 50 años; la función mecánica del VD se ve comprometida, pueden observarse arritmias y signos de insuficiencia cardiaca derecha. 4. Fase de fallo biventricular: aparece dilatación, emulando MCD, fallo biventricular e insuficiencia cardiaca; las arritmias pueden ser polimórficas. El diagnóstico es uno de los más difíciles dentro de las miocardiopatías familiares debido a la ausencia de criterios diagnósticos específicos, la gran variabilidad en la expresión fenotípica y la penetrancia incompleta [78], [152]. El pronóstico de la MAVD/VI para el manejo y tratamiento de pacientes se realiza mediante una estratificación del riesgo de arritmias ventriculares (optimizado para la forma clásica; https://arvcrisk.com/) [163]. Introducción 35 3.2.1 Síndrome QT largo El SQTL incluye diferentes tipos de enfermedades caracterizadas por: retraso en la repolarización del miocardio reflejado en prolongación del intervalo QT en el electrocardiograma, anomalías morfológicas en las ondas T y susceptibilidad a desarrollar taquicardia ventricular polimórfica o Torsades de Pointes (TdP) (Ilustración 7). TdP normalmente termina espontáneamente causando síncope, pero algunas veces puede degenerar en fibrilación ventricular y muerte súbita cardiaca si no hay desfibrilación. Por ello, el SQTL se asocia con mayor riesgo de muerte súbita cardíaca en corazones estructuralmente normales, principalmente ante emociones, deportes, estímulos auditivos o durante el sueño [231], [232]. La prolongación del intervalo QT puede ser hereditaria o adquirida, esta última principalmente inducida por fármacos. Ilustración 7. Síndrome de QT largo. Representación simplificada comparando el potencial de acción y el electrocardiograma (ECG) sin alteraciones (A) y en pacientes con síndrome de QT largo (B). Adaptado de Abrams et al., 2014 [233]. Se estima una prevalencia global de 1/2500, siendo de 1/2000 en población caucásica para SQTL autosómico dominante y 1/200 000 para SQTL autosómico recesivo, de acuerdo a datos epidemiológicos del norte de Europa [234], [235]. El SQTL puede llegar a ser responsable del 15-20% de SADS y 10% de SIDS; alrededor del 5% de los pacientes no tratados presenta MSC como primera manifestación del síndrome [52]. El intervalo QT se acorta cuanto más alta es la frecuencia cardiaca, por ello, para el diagnóstico de SQTL, se utiliza el intervalo QT corregido por la frecuencia cardiaca o QTc en un ECG de 12 derivaciones usando la fórmula de Bazett [236]. Se diagnostica SQTL cuando el MARINA MARTÍNEZ MATILLA 36 paciente tiene QTc ≥ 480ms (470ms en hombres), una mutación patogénica confirmada (independientemente de la duración del QT) y cuando la puntuación de riesgo es > 3, siendo este valor la suma de puntos asignados a un listado de criterios electrocardiográficos, de la historia clínica y de la historia familiar [237]. Los pacientes con intervalos de QTc ≥ 460ms – 470ms (450ms en hombres) se considera que tienen probabilidad intermedia de diagnóstico de SQTL, sin embargo, QTc ≥ 460ms se considera criterio diagnóstico de SQTL en presencia de síncope inexplicable (en ausencia de causas secundarias de prolongación del QT) [237]. No obstante, el diagnóstico se complica teniendo en cuenta que el intervalo QT varía con la edad, el sexo (las mujeres tienen intervalos de aproximadamente 10ms más que los hombres) y el tiempo (es dinámico) e incluso puede ser normal en pacientes con síncopes previos o en presencia de mutaciones patogénicas [238], [239]. Por eso, hay un rango de duraciones que se consideran intervalo QT límite o borderline, que van desde QTc = 440 ms – 450 ms en hombres y 450ms – 470ms en mujeres, teniendo en cuenta que en torno al 15% de la población general estaría en el rango borderline [239]. Hasta el momento se han descrito 17 subtipos o formas de SQTL (resumidas en la Tabla 9), cada una de ellas relacionada con un gen: KCNQ1, KCNH2, SCN5A, ANK2, KCNE1, KCNE2, KCNJ2, CACNA1C, CAV3, SCN4B, AKAP9, SNTA1, KCNJ5, CALM1, CALM2, CALM3 y TRDN [240]. Se han descrito también variantes en otros genes que aún no han sido asociados a ninguna forma específica de SQTL, como SCN1B, RYR2, TRPM4 o, recientemente, RNF207 [241][242]. Se identifica mutación causal en aproximadamente un 50 - 86% de los casos de SQTL, siendo tres genes responsables de hasta el 75% de los casos positivos: KCNQ1, que codifica el canal de potasio Kv7.1 (corriente IKs) y representa aproximadamente el 30 - 35% de los casos (forma SQTL1); KCNH2, que codifica el canal de potasio Kv11.1 (IKr; SQTL2) y representa el 25 – 40%; y SCN5A, que codifica el canal Nav1.5 (INa; SQTL3) responsable del 5 – 10% de los casos. El resto de genes suma menos de un 5% de los casos [240], [243]. La presencia de CNV en pacientes con SQTL también se ha estudiado y es relativamente alta ya que aquellas clasificadas como patogénicas se han detectado en torno a un 1 – 11,5% de los casos, todas en los genes KCNQ1, KCNH2 y KCNE1. Cabe destacar, sin embargo, que KCNQ1 y KCNH2 son los genes donde más estudios de CNV se han realizado [150]. La alteración de las corrientes iónicas IKr, IKs e INa son los tres mecanismos fisiopatológicos principales de SQTL (Ilustración 7) [242]. La prolongación de la duración del potencial de acción está causada frecuentemente por la disminución de las corrientes IKs o I Kr de repolarización, o por la entrada persistente de sodio (INa) que se extiende en la fase 2 del PA; la corriente de Ca+2 puede verse también afectada, aunque es menos frecuente. Una pérdida de la función IKs o IKr o una ganancia de INa predispone a los miocardiocitos ventriculares a PPP o PPT, que podrían subyacer en la generación de Torsades de Pointes [244]. Cada subtipo de SQTL se relaciona con la alteración de una corriente, como puede verse en la Tabla 9 [245]. Aunque se ha descrito herencia autosómica recesiva, la mayoría se caracteriza por herencia autosómica dominante. Las formas recesivas se asocian, principalmente a los genes KCNQ1 y KCNE1, dando lugar al síndrome de Jervell y Lange-Nielsen, con QT largo y sordera congénita, y a TRDN (triadina) que solapa con TVPC [2], [246]. Algunas formas como SQTL7 y SQTL8 cursan con manifestaciones cardiacas y extracardiacas. Por ejemplo, el SQTL7 o AndersenTawil está causado por mutaciones en KCNJ2 y se caracteriza por la tríada clínica: intervalo QT prolongado, dismorfismo facial y parálisis hipere hipocalémica. El SQTL8 o síndrome Timothy, por mutaciones de ganancia de función en el gen CACNA1C (afectando a ICa,L), presenta prolongación del QT, sindactilia, malformaciones cardiacas, desórdenes del espectro autista y dismorfia facial [247]. Introducción 37 Tabla 9. Bases genéticas y moleculares del síndrome de QT largo Gen Proteína Corriente Efecto Prevalencia (subtipo SQTL) Mayoritarios KCNQ1 Kv7.1 ↓ IKs pérdida de función ⋍40% (SQTL1) KCNH2 Kv11.1 (hERG) ↓ IKr pérdida de función ⋍30% (SQTL2) SCN5A Nav1.5 ↑ INa ganancia de función ⋍10% (SQTL3) Minoritarios ANK2 anquirina B ↑ ICaL alteración intercambiadores Na+/K+ y Na+/Ca+2|interacción IP3 <1% (SQTL4; Sd. Anquirina-B) KCNE1 minK ↓ IKs pérdida de función <1% (SQTL5) KCNE2 MiRP1 ↓ IKr pérdida de función <1% (SQTL6) KCNJ2 Kir2.1 ↓ IK1 pérdida de función <1% (SQTL7; Sd. Andersen -Tawil, manifestaciones extracardiacas) CACNA1C Cav1.2 ↑ ICaL ganancia de función <1% (SQTL8; Sd. Timothy, manifestaciones extracardiacas) CAV3 caveolin-3 ↑ INa |↓ IK1 cambios en la expresión de la membrana de Nav1.5/Kir2.1 <1% (SQTL9) SCN4B Navβ4 ↑ INa ganancia de función <1% (SQTL10) AKAP9 proteína de anclaje A-quinasa 9 (yotiao) ↓ IKs alteración Kv7.1/interacción PKA <1% (SQTL11) SNTA1 α1-sintrofina ↑ INa alteración Nav1.5/interacción compleja NOS-PMCA4b <1% (SQTL12) KCNJ5 Kir3.4 (GIRK4) ↓ IK,Ach pérdida de función <1% (SQTL13) CALM1 calmodulina (CaM) ↑ ICaL alteración Cav1.2 <1% (SQTL14) CALM2 calmodulina (CaM) ↑ ICaL alteración Cav1.2 <1% (SQTL15) CALM3 calmodulina (CaM) ↑ ICaL alteración Cav1.2 <1% (SQTL16) TRDN triadina ↑ ICaL reducción inactivación ICaL <1% (SQTL17) TRPM4 canal potencial de receptor transitorio melastatina 4 pérdida de función <1% SCN1B Navβ1 ↑ INa ganancia de función <1% RYR2 receptor de la rianodina 2 (RyR2) desconocido <1% RNF207 proteína Ring Finger 207 desconocido <1% ↑: aumenta la corriente; ↓: disminuye la corriente. Sd.: síndrome. Adaptada de García-Elías y Benito, 2018 [240]. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 38 Independientemente del subtipo, la magnitud de la prolongación del intervalo QT es un importante factor de riesgo de sufrir eventos arritmogénicos: QTc > 470ms es un factor predictivo de síntomas, mientras que QTc > 500ms es indicativo de mayor riesgo de sufrir arritmias malignas. Se consideran también personas con alto riesgo de MSC aquellas con mutaciones en KCNH2 y SCN5A, pacientes menores de 40 años, inicio de síntomas con menos de 10 años y pacientes con paro cardiaco o síncopes previos [243]. En el manejo de pacientes con SQTL, discernir el subtipo y la mutación causal es importante para el manejo del paciente y para determinar posibles factores de riesgo o desencadenantes de la arritmia y establecer una estratificación de riesgo de MSC [2]. Por ejemplo, un alto porcentaje de pacientes con SQTL1 tendrían más riesgo de sufrir arritmias por estrés o durante la actividad física en deportes como natación o buceo; las emociones o los sobresaltos como la estimulación auditiva (la alarma del despertador, por ejemplo) son factores desencadenantes frecuentes en pacientes con SQTL2; mientras que aquellos con SQTL3 sufren la mayoría de los eventos arritmogénicos durante el sueño [248]. También el sexo femenino y el embarazo son otros factores de riesgo de desarrollo de arritmias en pacientes con SQTL, o el sexo masculino en caso de adolescentes con SQTL1. En las formas más frecuentes (SQTL1-3), además, se ha propuesto una correlación entre la localización de la mutación en KCNQ1, KCNH2 y SCN5A y un mayor riesgo de sufrir arritmias [248]. Entre el 5 y el 10% de los pacientes con SQTL presentan varias mutaciones en el mismo gen o en genes diferentes. Generalmente, mutaciones bialélicas y mutaciones patogénicas en genes diferentes se asocian con fenotipos más graves, mayor prolongación de intervalo QT y más frecuencia de eventos arritmogénicos [249], [250]. Recientemente, Lahrouchi et al. investigaron el papel de las variantes comunes de bajo efecto en la susceptibilidad del SQTL mediante GWAS (estudio de asociación de genoma completo, por sus siglas en inglés, Genome Wide Association Study) [229]. Sus resultados mostraron que las variantes comunes son responsables de aproximadamente el 15% de la variabilidad en la susceptibilidad de SQTL. Concretamente, encontraron tres loci asociados con SQTL en NOS1AP, KCNQ1 y KLF12 y la variante missense p.Asp85Asn en KCNE1. Además, los resultados indican la existencia de arquitectura poligénica del SQTL en pacientes sin mutación en los genes KCNQ1, KCNH2, SCN5A, CALM1, CALM2, CALM3 y TRDN. El SQTL adquirido se asocia, principalmente, a fármacos que bloquean o inhiben el canal hERG. Este canal, codificado por el gen KCNH2, es responsable de la corriente IKr y puede ser modulado por fármacos. El riesgo de sufrir SQTL inducido por fármacos es multifactorial y se está estudiando la contribución de los factores genéticos en este tipo de eventos (ver apartado 4.2.1.1 Síndrome de QT largo inducido por fármacos (SQTL-IF)). 3.2.2 Síndrome de QT corto El síndrome de QT corto (SQTC) es un trastorno arritmogénico caracterizado por una reducción de la repolarización cardiaca, presentando un intervalo QT corto con onda T alta y picuda e intervalo entre el pico y el final de la onda T no prolongado (Ilustración 8). Se diagnostica en presencia de (1) QTc ≤ 340 ms o (2) QTc ≤ 360 ms y además uno o más de los siguientes criterios (a) mutación patogénica identificada; (b) historia familiar de SQTC; (c) historia familiar de MSC antes de 40 años de edad; y (d) supervivencia a un episodio de TV/fibrilación ventricular en ausencia de enfermedad cardiaca [2]. Introducción 39 Ilustración 8. Síndrome de QT corto. Representación simplificada de un ECG (A) y potencial de acción (B) normales (negro) y típicos de síndrome de QT corto (rojo). Adaptado de Wilde A. y Bezzina C, 2005 [251]. Es un síndrome reciente, descrito por primera vez el año 2000 y reconocido como causa familiar de MSC en 2003. Se han identificado unas 150 familias en todo el mundo y su prevalencia se estima en 0,02 – 0,1% en adultos y 0.05% en edad pediátrica [252]. Es la canalopatía con mayor riesgo de arritmias letales puesto que hasta un 30% de los pacientes con SQTC sufren MSC. Se cree que la baja prevalencia puede deberse, bien a que está infradiagnosticado ya que hay pacientes asintomáticos que nunca experimentarán síntomas, o bien a que en ocasiones pueda no ser compatible con la vida. Hay estudios que sugieren que existen dos picos de riesgo alto de MSC, uno es el primer año de vida, que podría explicar algunos casos de SIDS ya que a esa edad un 4% de los pacientes presentan eventos arritmogénicos; el otro es a los 20 - 40 años en el que se estima que un 40% de los casos presenta síncopes a los 40 años, siendo frecuentemente la primera manifestación de la enfermedad [253]. Se caracteriza por una gran variabilidad clínica, los síntomas varían desde mareos, síncopes, arritmias ventriculares malignas hasta MSC [254][255]. La estratificación del riesgo de MSC en pacientes con SQTC aún es un reto debido a los pocos pacientes diagnosticados hasta la fecha. En general, el acortamiento del intervalo QT vendría dado por la repolarización temprana debida a la reducción de corrientes iónicas de repolarización de entrada y el aumento de corrientes de repolarización de salida. Esto predispone a mecanismos de reentrada que producen fibrilación o taquicardia ventricular. Debido a los pocos casos identificados hasta ahora, los mecanismos por los que la mayoría de las mutaciones causan SQTC aún se desconocen. Aproximadamente un 80% de los casos de SQTC son familiares, de ellos en torno el 20-30% se identifica la causa genética. Se considera de penetrancia alta y patrón de herencia autosómico dominante. Hasta el momento se han descrito 8 genes asociados a SQTC, no sin cierta controversia: CACNA1C, CACNA2D1, CACNB2, KCNH2, KCNJ2, KCNQ1, SCN5A y SLC4A3 (Tabla 10) [256]. La mayoría de estos genes están también asociados a otras canalopatías. Tres genes acumulan la mayoría de las mutaciones descritas hasta el momento: KCNH2 (SQTC tipo 1), responsable del 15% de los casos, KCNQ1 (SQTC tipo 2) del 5% y KCNJ2 (SQTC tipo 3) de otro 5% de los casos. Los tres genes codifican canales de salida de potasio y se asocian con mutaciones de ganancia de función (Tabla 10) [255][240]. Mutaciones en SCN5A y genes que codifican canales de calcio (CACNA1C, CACNB2, CACNA2D1) se asocian con un fenotipo MARINA MARTÍNEZ MATILLA 40 mixto de síndrome de Brugada e intervalo QT corto, pero sin diagnóstico de SQTC [257]. Sin embargo, la reclasificación de algunas de las variantes en variantes inciertas o incluso benignas (en CACNA2D1), ha puesto en duda la causalidad de estos genes [256]. En los genes CACNB2 (SQTC tipo 5), CACNA2D1 (SQTC tipo 6) y SCN5A (SQTC tipo 7) solo se ha descrito una variante en cada uno de ellos asociada a SQTC [257]–[259]. Por último, muy recientemente se identificó una variante en el gen SLC4A3 como causa genética de SQTC tipo 8 [260], pero su asociación con el SQTC está también por confirmar. Tabla 10. Bases genéticas y moleculares del síndrome de QT corto Gen Proteína Corriente Efecto Prevalencia (subtipo SQTC) Mayoritarios KCNH2 KV11.1/hERG ↑ IKr ganancia de función ⋍15% (SQTC1) KCNQ1 KV7.1 ↑ IKs ganancia de función 1-5% (SQTC2) KCNJ2 Kir2.1 ↑ IK1 ganancia de función 1-5% (SQTC3) Minoritarios CACNA1C CaV1.2 ↓ ICaL pérdida de función <1% (SQTC4; fenotipo mixto acortamiento QT + SBr) CACNB2b Cavβ2b ↓ ICaL pérdida de función <1% (SQTC5; fenotipo mixto acortamiento QT + SBr) CACNA2D1 Cavα2δ1 ↓ ICaL pérdida de función <1% (SQTC6; fenotipo mixto acortamiento QT + SBr) SCN5A NaV1.5 ↓ INa pérdida de función <1% (SQTC7; fenotipo mixto acortamiento QT + SBr) SLC4A3 intercambiador Cl, HCO3 (AE3) pérdida de función <1% (SQTC8) ↑: aumenta la corriente; ↓: disminuye la corriente. Adaptada de García-Elías y Benito, 2018 [240]. 3.2.3 Síndrome de Brugada El síndrome de Brugada (SBr) se describió por primera vez en 1992, sin embargo, hasta cuatro años después no se acuñó el término de Brugada [261], [262]. Se caracteriza por un patrón en el ECG que consiste en elevación del segmento ST de tipo abovedado (≥ 2mm) seguida de una onda T negativa en una o más derivaciones entre las precordiales derechas V1 y/o V 2 posicionadas en el segundo, tercer o cuarto espacio intercostal (Ilustración 9); puede ocurrir de manera espontánea o inducida mediante la administración intravenosa de fármacos bloqueadores de los canales de sodio (ajmalina, flecainida, procainamida o pilsicainida) [2]. Dicha morfología de la elevación se denomina patrón de Brugada tipo 1 y es la única que se considera criterio diagnóstico de SBr [263]. Este patrón fluctúa con el tiempo, por lo que no siempre se muestra en el ECG basal y puede alternarse con los patrones de repolarización tipo 2 y 3 que no se consideran diagnóstico. El SBr se asocia a un mayor riesgo de fibrilación ventricular y MSC sin alteración estructural, aunque diferentes estudios han revelado que las Introducción 41 alteraciones estructurales a nivel tisular y molecular podrían pasar desapercibidas y ser más comunes de lo que se creía en un principio [264]–[267]. Ilustración 9. Síndrome de Brugada. Patrón de ECG tipo 1 de síndrome de Brugada detectado en un paciente. a) Elevación punto J; b) Elevación del segmento ST de tipo abovedado; c) Onda T negativa; d) La elevación del segmento ST no es constante, desaparece en el siguiente latido; e) Onda P bifásica y prolongación de onda P. Adaptado de Chen y Priori, 2008 [268]. El SBr puede presentarse con síncope, convulsiones, palpitaciones, arritmias o taquicardia ventricular polimórfica y fibrilación ventricular que pueden acabar en MSC. Se caracteriza por expresión clínica variable y penetrancia incompleta dependiente de la edad y el sexo. Se estima que la prevalencia del SBr varía entre 1/5000 y 1/2000, aunque es difícil de calcular debido a la fluctuación del patrón del ECG y a la presencia de individuos asintomáticos [269], [270]. Esta prevalencia varía, además, según la región geográfica, siendo más prevalente en las regiones del Este y el sudeste asiático, donde es endémico y alcanza la prevalencia de 15-20 en 10 000;[271] y según el sexo ya que es de ocho a diez veces más prevalente en hombres que en mujeres. Se considera que el SBr es responsable del 4-12% de todas las muertes súbitas y hasta un 20% de muertes súbitas con corazón estructuralmente normal [272]. La muerte súbita se produce principalmente durante el sueño o en situaciones vagales [273]. Aproximadamente un 4,6% de pacientes sufre MSC como primera manifestación de SBr, pudiendo manifestarse a cualquier edad, con un pico a los 40 años [274]. Además, hay factores moduladores que desenmascaran o acentúan el patrón de SBr pudiendo dar arritmias letales, como: la fiebre elevada, los polimorfismos genéticos, la bradicardia, las drogas o determinados fármacos bloqueantes de canal de sodio, antidepresivos tricíclicos, fluoxetina, etc. (ver 4.2.1.2 Síndrome de Brugada inducido por fármacos) [275], [276]. Esto se achaca a los efectos moduladores de estos factores sobre las corrientes iónicas, pero aún no se sabe con exactitud si subyace una susceptibilidad genética que aumenta la disfunción del canal iónico y facilita que estos eventos ocurran [276], [277]. También se han descrito fenocopias de los patrones 1 y 2 de SBr provocadas por otras patologías como isquemia, miocarditis o MCA [278]. Para explicar los mecanismos electrofisiológicos que subyacen en el SBr se barajan dos hipótesis principales basadas en 1) la alteración de la repolarización y 2) la alteración de la despolarización. Sin embargo, no se descarta que el síndrome de Brugada sea el resultado de MARINA MARTÍNEZ MATILLA 42 distintos mecanismos funcionales y estructurales cooperando entre ellos [279]. La primera hipótesis explica el SBr como un trastorno de repolarización basado en la expresión desigual de Ito en el epicardio y otras capas transmurales. Según esta teoría, el desequilibrio de las distintas corrientes iónicas que ocurren en la fase 2 del potencial de acción produce un balance de carga positivo hacia el exterior Ito provocando la pérdida del “domo” o “meseta” que, al expresarse de manera desigual (más en el epicardio que endocardio), produce una dispersión transmural de la repolarización dando el patrón ECG típico de elevación del ST. El desequilibrio de las corrientes iónicas es debido a mutaciones de pérdida de función en el canal Nav1.5 codificado por SCN5A que disminuyen INa, en los canales de calcio, disminuyendo ICaL, o variantes en los canales de potasio que aumentan Ito. La dispersión y heterogeneidad de la repolarización facilitan que ocurra un mecanismo de reentrada en la fase 2 que explicaría el desarrollo de arritmias. La segunda hipótesis se basa en la alteración de la despolarización debida al retraso de la conducción en el tracto de salida del VD con respecto al ventrículo derecho [279]. Tiene un papel importante también el conexoma ya que la interacción entre sus componentes, los canales de sodio y las uniones gap, es imprescindible para la generación y propagación del potencial de acción. La explicación radica en la presencia de una alteración estructural (fibrosis) subclínica que junto al retraso de la conducción hace al ventrículo derecho más vulnerable de sufrir una activación de reentrada provocando las arritmias ventriculares. Las variantes de pérdida de función en SCN5A producirían una disminución de la corriente de entrada de sodio INa durante la fase 0, lo que retrasaría la generación de potencial de acción, pudiendo desencadenar arritmias ventriculares. En relación a la genética, el SBr es mayoritariamente autosómico dominante, excepto la forma ligada al cromosoma X por mutaciones en el gen KCNE5 y algunos casos descritos con herencia autosómica recesiva [280], [281]. Aproximadamente se identifica mutación causal en el 30% de los pacientes, la mayoría en el gen SCN5A, el único recomendado por las guías actuales para el diagnóstico genético de SBr [282][97]. Se han descrito también variantes patogénicas en: CACNA1C, GPD1L, HEY2, PKP2, RANGRF, SCN10A, SCN1B, SCN2B, SCN3B, SLMAP y TRPM4, que en total representan un 2 – 5% de los pacientes [183], [257], [283]–[286]. Se han propuesto otros genes potenciales, como ABCC9, CACNA2D1, CACNB2, FGF12, HCN4, KCND2, KCND3, KCNE3, KCNE5, KCNH2, KCNJ8, LMNA, LRRC10, SEMA3A, TMEM168, TPM1 (Tabla 11), sin embargo, su causalidad está aún pendiente de confirmar [287], [288][289]. En algunos casos, un mismo gen se asocia a distintas canalopatías o, incluso, miocardiopatías (PKP2 y SCN5A, por ejemplo), y una misma mutación con diferentes fenotipos en una misma familia [221]. Recientemente se ha relacionado, por primera vez, el gen MYBPC3 con SBr. Los autores describen una familia en la que los tres portadores de la mutación en el gen MYBPC3 presentaban distintos fenotipos: MCH el padre y SBr los dos hijos [290]. Estos resultados sugieren que podrían existir mecanismos comunes entre SBr y algunas miocardiopatías [289]. Sin embargo, el papel de estos genes en la patología de SBr aún está bajo debate [289]. SCN5A es el gen principal, responsable de aproximadamente un 25 - 30% de los casos de SBr. Este gen codifica la subunidad α formadora de poro del canal de sodio Nav1.5. La mayoría son mutaciones de pérdida de función que reducen la corriente de sodio INa durante la fase 0 del potencial de acción. Se han descrito mutaciones termosensibles que podrían facilitar la arritmogénesis en casos de fiebre o ejercicio intenso [275]. Las mutaciones de ganancia de función del canal se asocian a SQTL3 y SIDS, en cambio, otros fenotipos como MCD o fibrilación auricular están asociados a mutaciones de ganancia y pérdida [291]. Algunos autores han propuesto recientemente el síndrome de Brugada como una entidad oligogénica, donde varios hits genéticos juntos contribuirían en el fenotipo [284], [289], [292]. Introducción 43 Tabla 11. Bases genéticas y moleculares del síndrome de Brugada Gen Proteína Corriente Efecto Prevalencia (subtipo SBr) Mayoritarios SCN5A Nav1.5 ↓ INa Pérdida de función ⋍25% (SBr1) Minoritarios GPD1L glicerol-3-P-DH-1 ↓ INa Interacción con NaV1.5 <1% (SBr2) CACNA1C CaV1.2 ↓ ICaL Pérdida de función 1-2% (SBr3; fenotipo mixto acortamiento QT + SBr) CACNB2b Cavβ2b ↓ ICaL Pérdida de función 1-2% (SBr4; fenotipo mixto acortamiento QT + SBr) SCN1B Navβ1 ↓ INa Pérdida de función <1% (SBr5) KCNE3 Mirp2 ↑ Ito Ganancia de función <1% (SBr6) SCN3B Navβ3 ↓ INa Pérdida de función <1% (SBr7) HCN4 canal dependiente de nucleótidos cíclicos activado por hiperpolarización 4 ↓ If Pérdida de función <1% (SBr8) KCND3 KV4.3 ↑ Ito Ganancia de función <1% (SBr9) KCNJ8 Kir6.1 ↑ IK-ATP Ganancia de función <1% (SBr10) CACNA2D1 Cavα2δ1 ↓ ICaL Pérdida de función <1% (SBr11; fenotipo mixto acortamiento QT + SBr) KCNE5 MiRP4 ↑ Ito Ganancia de función <1% (SBr12) RANGRF MOG1 ↓ INa Interacción con NaV1.5 <1% (SBr13) KCND2 KV4.2 ↑ Ito Ganancia de función <1% (SBr14) TRPM4 canal potencial de receptor transitorio melastatina 4 Ganancia/pérdida de función <1% (SBr15) SCN2B Navβ2 ↓ INa Pérdida de función <1% (SBr16) PKP2 placofilina-2 ↓ INa Cambio expresión NaV1.5 en discos intercalares <1% (SBr17) ABCC9 SUR2 ↑ IK-ATP Ganancia de función <1% (SBr18) SLMAP proteína asociada al sarcolema ↓ INa Interacción con NaV1.5 <1% (SBr19) KCNH2 KV11.1 (hERG) ↑ IKr Ganancia de función <1% (SBr20) SCN10A NaV1.8 ↓ INa Pérdida de función 1-10% (SBr21) FGF12 factor crecimiento fibroblastos 12 ↓ INa Interacción con NaV1.5 <1% (SBr22) SEMA3A semaforina-3A ↑ Ito Ganancia de función <1% (SBr23) HEY2 CHF1 ↑ Ito Interacción con KCNIP2 <1% KCNAB2 Kvβ2 ↑ Ito Ganancia de función <1% TPM1 α-tropomiosina Desconocido <1% MYBPC3 proteína C de unión a la miosina cardiaca Desconocido <1% TMEM168 ↓ INa Disminución Nav1.5 <1% LRRC10 Desconocido <1% ↑: aumenta la corriente; ↓: disminuye la corriente. Adaptada de García-Elías y Benito, 2018 MARINA MARTÍNEZ MATILLA 44 3.2.4 Taquicardia ventricular polimórfica catecolaminérgica La TVPC es un trastorno arritmogénico caracterizado por electrocardiograma normal en reposo y taquicardias ventriculares polimórficas y bidireccionales inducidas por adrenérgicos que pueden acabar en MSC. Las catecolaminas liberadas durante el estrés físico o emocional activan el receptor β-adrenérgico, provocando liberación patológica de calcio durante la diástole, causando arritmias, síncope y MSC en individuos con corazón estructuralmente normal [2][293]. Se estima una prevalencia de 1 en 5000 a 1 en 10 000 individuos dependiendo la población estudiada, pero puede estar infradiagnosticada porque los pacientes con TVPC tienen ecocardiograma y ECG en superficie normales [294]. Generalmente, se manifiesta en la primera década de vida provocado por actividad física o estrés emocional. Existe penetrancia incompleta ya que alrededor de un 15% de los pacientes son asintomáticos, sin embargo, esta canalopatía es una de las más agresivas atendiendo al riesgo de eventos arritmogénicos: alrededor de un 80% de los pacientes sin tratamiento sufre arritmias (45% en pacientes con tratamiento) y hasta un 30 - 50% sufre MSC. En torno a un 15% de las autopsias negativas se atribuyen a TVPC [295], [296]. Se han descrito dos mecanismos que causan la arritmogénesis en TVPC: el aumento de salida de calcio del retículo sarcoplásmico durante la diástole en respuesta a la estimulación adrenérgica, lo que produce PPT y arritmias ventriculares [297][298]; también se ha demostrado recientemente la implicación de la red cardiaca de Purkinje en la iniciación de las taquicardias características de la TVPC [299]. Aproximadamente en un 60-65% de los pacientes se identifica mutación causal. Se han descrito varios genes asociados a TVPC, todos ellos codifican proteínas que forman parte del complejo de salida de calcio del retículo sarcoplásmico (Tabla 12) [300]. La mayoría de las mutaciones se identifican en el gen RYR2 que codifica el receptor de la rianodina. Es autosómico dominante y responsable de la mayoría de los casos (~60% de todos los pacientes) [301], [302]. Las mutaciones en RYR2 causan ganancia de función del canal de liberación de calcio receptor de rianodina, RyR2, de forma que los canales se vuelven permeables y se produce una liberación de calcio durante la diástole. La mayoría de las mutaciones en RYR2 detectadas en los pacientes se encuentran en cuatro regiones descritas como hot spot en aminoácidos más conservados que las variantes que identifican en población control [303]. Además, recientemente, Olubando et al. comprobaron que todas las variantes no clasificadas como benignas en individuos que fallecieron o sufrieron un paro cardiaco durante el sueño se encontraban en el extremos C-terminal de la proteína, excepto una que se encontraba en el dominio central [303]. Así y todo, la interpretación de las variantes en RYR2 tiene que realizarse con cautela puesto que alrededor de un 3 % de individuos aparentemente sanos son portadores de variantes raras en este gen [304]. Las mutaciones en el gen CASQ2 son responsables de <5 % de los casos de TVPC con mutación conocida [305]. El gen CASQ2 codifica la proteína calsecuestrina cardiaca, el mayor reservorio de calcio del retículo sarcoplásmico. Cuando esta proteína está mutada, su expresión disminuye y aumenta el calcio libre en el retículo sarcoplásmico. Este aumento de calcio activará prematuramente RyR2 y se producirán liberaciones de calcio espontáneas y prematuras hacia el sarcómero durante la diástole [306]. Aunque la mayoría de casos son compatibles con herencia autosómico recesiva, también se han descrito casos de herencia autosómico dominante [307]. Se han detectado también mutaciones en el gen TRDN que codifica la triadina. Dichas mutaciones provocan la degradación de la triadina y la fuga de calcio del retículo sarcoplásmico Introducción 51 Los factores genéticos que pueden alterar la variabilidad de la respuesta a fármacos afectan, principalmente, a las vías farmacodinámica y farmacocinética del fármaco (Ilustración 10) [362]. Sin embargo, aún no se conoce en qué medida la predisposición genética contribuye en la arritmogénesis inducida por fármacos. Ilustración 10. Variabilidad genética en la respuesta a fármacos. [C]: concentración plasmática del fármaco; t: tiempo. 4.2.1 Factores genéticos que influyen en la vía farmacodinámica La farmacodinamia estudia la acción de los fármacos sobre la diana, su efecto, la consecuencia visible de dicha acción y su mecanismo de acción a nivel molecular. La mayoría de los fármacos actúan sobre dianas terapéuticas primarias, moléculas endógenas con las que interaccionan y mediante las cuales llevan a cabo su acción. Estas moléculas endógenas pueden ser: enzimas, moléculas transportadoras, canales iónicos o receptores. En el contexto de eventos arritmogénicos inducidos por medicamentos, el mecanismo más ampliamente aceptado para explicar cómo los fármacos producen proarritmia es la modulación de las corrientes iónicas cardiacas, principalmente I Na , I Ca e I K [276]. 4.2.1.1 Síndrome de QT largo inducido por fármacos (SQTL-IF) La diana molecular más común en la mayoría de los casos de SQTL-IF es el canal hERG/Kv11.1. Este mecanismo ha sido uno de los más estudiados en SQTL-IF por su MARINA MARTÍNEZ MATILLA 52 asociación con el SQTL congénito. También otras corrientes iónicas importantes, como INa, ICa e IKs, pueden ser moduladas por los fármacos e inducir STQL-IF [244], [363], [364]. Gran parte de los fármacos que prolongan el intervalo QT bloquean la corriente IKr [365]. Este bloqueo de IKr pueden realizarlo de forma directa (la mayoría) o indirecta. En el bloqueo directo de IKr, el fármaco se une a la cavidad central hidrofóbica de Kv11.1 en estado abierto y evita la permeabilización del potasio, impidiendo el paso de los iones a través del canal; en el bloqueo indirecto, el fármaco altera el tráfico de las proteínas del canal desde el retículo endoplásmico a la membrana celular, reduciendo el número de canales activos en la membrana [366][367]. Ambos mecanismos reducen la entrada de iones de potasio en el interior celular y aumentan la duración del potencial de acción, alargando la fase de repolarización y, por tanto, el intervalo QT. Esto puede dar lugar a PPP, arritmias y muerte súbita cardiaca. La mayoría de los antidepresivos producen un bloqueo mixto de canales, es decir, inhiben tanto las corrientes de salida (IKr) como de entrada (INa e ICa) (Tabla 16). La inhibición de INa e ICa limita los efectos inhibitorios de IKr para prolongar el QT, por lo que cuando un fármaco bloquea las tres corrientes a la vez, baja la correlación entre el grado de inhibición de IKr y la prolongación de QT. Los antipsicóticos, producen más inhibición de las corrientes de salida IKr que los antidepresivos y por ello suelen asociar más frecuentemente SQTL-IF [368], [369]. Algunos estudios sugieren la participación concomitante del canal NaV1.5 como modulador del QTc cuando los antipsicóticos bloquean IKr [370]. Tabla 16. Efecto de antidepresivos y antipsicóticos sobre las corrientes iónicas IKr, ICa, INa  IKr ICa INa Antidepresivos Amitriptilina x x x Imipramina x x x Fluoxetina x x Citalopram x Antipsicóticos Clorpromazina x Clozapina x Haloperidol x Sertindol x Tioridazina x Adaptado de Sicouri y Antzelevich, 2018 [276]. Sin embargo, los fármacos que bloquean esos canales no producen proarritmia en todos los pacientes. En este sentido, se han reportado en la literatura portadores de mutaciones patogénicas en genes de los canales iónicos que son asintomáticos hasta que, en presencia de determinados fármacos, desarrollan SQTL o TdP [371], [372]. Estos hallazgos se podrían explicar con el concepto de “reserva de repolarización” mediante el cual se propone que se necesitan múltiples factores de riesgo para alterar los mecanismos compensatorios (de reserva o redundancia) que mantienen una repolarización ventricular normal [320]. Esta reserva de repolarización puede estar disminuida por variantes genéticas raras o comunes que inducen una alteración subclínica de la repolarización. Pero, en presencia de un factor externo, como un Introducción 53 fármaco o hipopotasemia, se desenmascararía el fenotipo e, incluso, causaría una prolongación exagerada del intervalo QT, arritmias y TdP [363], [373]. Varios estudios demuestran que una parte significativa de la reserva de repolarización en individuos aparentemente sanos tiene base genética y proponen el SQTL congénito subclínico como factor de riesgo en eventos TdP-IF [374], [375]. Además, se estima que aproximadamente el 35% de la duración del intervalo QT es heredado y que, familiares de pacientes con diagnóstico de SQTL congénito tienen mayor riesgo de manifestar SQTL-IF. También Kannankeril et al., 2005 evidenciaron la base genética del SQTL-IF [376]; sus resultados mostraron que familiares de primer grado de pacientes que habían sufrido SQTL-IF mostraban mayor prolongación del intervalo QT que familiares de pacientes que no habían mostrado SQTL-IF con la administración de antiarrítmicos durante un periodo largo de tiempo [377], [378]. El diseño de los estudios publicados para abordar la susceptibilidad genética en la vía farmacodinámica es muy heterogéneo. La mayoría se basa en el estudio de genes candidatos, principalmente en genes de SQTL congénito, genes que codifican canales que intervienen en la repolarización y despolarización cardiacas o genes previamente identificados en GWAS posiblemente asociados con prolongación del QT inducida por fármacos [372], [379]–[381]. Aunque los resultados de las primeras investigaciones sobre la base genética de SQTL-IF señalaban KCNH2 por su papel en la repolarización regulando IKr, hasta ahora no se ha encontrado una asociación consistente con un gen concreto [381]–[383]. Otras investigaciones han identificado variantes genéticas raras en genes que codifican proteínas de los canales iónicos en hasta un 10 – 15% de los pacientes con TdP-IF y variantes de efecto moderado o polimorfismos que podrían contribuir modestamente a la prolongación del QT con efecto acumulativo, como K897T en KCNH2, T8A en KCNE2, S1103Y en SCN5A o D85N en KCNE1 [379]–[381], [384]–[387]. Strauss et al. demostraban, recientemente, que un conjunto de 61 SNPs previamente asociados con el intervalo QT explicaban hasta un 27% de la variabilidad del intervalo QT; estos SNPs, además, se correlacionaban con la prolongación de QT inducida por fármacos y, según los autores, representaban un importante predictor de TdP-IF [375]. En esta misma línea, Lahrouchi et al., en 2020, concluyen que aproximadamente el 15% de la variabilidad en la predisposición a SQTL vendría dada por variantes comunes, pero con mayor efecto en pacientes con SQTL sin mutaciones en los genes: KCNQ1, KCNH2, SCN5A, CALM13 y TRDN, y replican la asociación del cambio D85N en KCNE1 como variante de susceptibilidad en SQTL en la población general [229]. También se han descrito variantes en el gen NOS1AP, asociadas con SQTL-IF [388]; este gen codifica una proteína citosólica (proteína adaptadora de óxido nítrico sintasa 1) que participa en la homeostasis del calcio y la contracción cardiaca. nNOS inhibe los canales de calcio L-type implicados en la repolarización y propagación del impulso cardiaco [389]; según los resultados de varios estudios, el gen NOS1AP está relacionado con la duración del intervalo QT [390], [391]. La asociación de este gen con prolongación del QT inducida por fármacos ha sido replicada en otros estudios [392]. De nuevo el gen KCNE1 se replicaba en un estudio de exoma completo llevado a cabo por Weeke et al. En este caso, investigaron 65 casos y 148 controles y demostraron la implicación de KCNE1 y ACN9 en la prolongación del intervalo QT inducido por antipsicóticos y antiarrítmicos. Señalan, además, que múltiples variantes raras en genes de SQTL congénito en un mismo paciente aumentaría la susceptibilidad de sufrir SQTL-IF [383]. Otro tipo de aproximación para abordar el estudio de la predisposición genética a sufrir SQTL-IF son los estudios GWAS, que se utilizan para buscar variantes comunes de pequeño efecto en grandes cohortes. Los resultados de este tipo de estudios que se han realizado hasta ahora son heterogéneos y señalan genes con funciones muy diversas, la mayoría relacionadas con el miocardio, por ejemplo: en la prolongación de QT por iloperidona, los genes SLCO3A1 MARINA MARTÍNEZ MATILLA 54 (transportador), NUBPL (implicado en el funcionamiento de la cadena respiratoria mitocondrial), NRG3 (neuregulina 3, implicada en la embriogénesis del desarrollo cardiaco, entre otros tejidos) o PALLD (participa en la organización del citoesqueleto de actina), entre otros; el gen SLC22A23 (transportador) en SQTL inducido por quetiapina, etc [392], [393]. En cambio, el trabajo de Behr et al. no encontró asociaciones que alcanzaran significancia estadística en 216 casos de SQTL-IF y 771 controles [394]. 4.2.1.2 Síndrome de Brugada inducido por fármacos (SBr-IF) La disminución de las corrientes INa e ICa y el aumento de Ito son los mecanismos más comunes que conducen a la arritmogénesis en SBr-IF [395]. En consecuencia, los fármacos asociados con SBr-IF se podrían agrupar en tres grupos según el mecanismo por el cual inducen el fenotipo: - Fármacos que bloquean los canales de sodio (INa): algunos autores defienden la hipótesis de que estos fármacos pueden provocar o exagerar la elevación del segmento ST de la precordial derecha reduciendo la corriente de sodio, ya de por sí afectada por variantes en el gen SCN5A, que codifica el canal Nav1.5. Los ATC, como la amitriptilina, desipramina o imipramina, y antidepresivos tetracíclicos actúan bloqueando el canal de sodio; también ISRS (citalopram, fluvoxamina, paroxetina o fluoxetina) y neurolépticos como las fenotiazinas (clorpromazina, haloperidol, loxapina, etc.) [276], [396]; otros fármacos como litio, antihistamínicos, anestésicos, antiepilépticos, antiarrítmicos (propafenona, ajmalina, flecainida...) o drogas de abuso como la cocaína, el alcohol o el cannabis se asocian también al SBr-IF mediante el bloqueo de los canales de sodio [396]. - Fármacos que bloquean los canales de calcio (ICa): ICa es esencial en la formación del domo del potencial de acción. Los fármacos que bloquean esta corriente y los fármacos β-bloqueantes (propranolol) desenmascaran el fenotipo de SBr disminuyendo las corrientes ICa-Ltype. Algunos ejemplos son: los nitratos, la trifluoperazina, la terfenadina, la fluoxetina o el alcohol [395]. - Fármacos que abren el canal de potasio: estos fármacos aumentan las corrientes de salida IK,ATP, Ito e IKr, lo que puede causar la pérdida del domo del potencial de acción. Pinacidil y nicorandil son dos fármacos que pertenecen a este grupo [396]. En SBr-IF las variantes genéticas en genes asociados con SBr congénito podrían contribuir a la aparición de este fenotipo, aunque la evidencia publicada es limitada [397]. En 2002, Splawski et al. propusieron la variante S1103Y en el gen SCN5A, presente en un 13–19% de la población afroamericana, como un marcador de susceptibilidad a arritmias en presencia de otros factores de riesgo como fármacos o hipopotasemia [398]. Bezzina et al. estudiaron un haplotipo formado por seis SNPs en el gen SCN5A como modulador del riesgo de arritmia que explicaría hasta un 48% de la variabilidad de la respuesta a fármacos que bloquean el canal de sodio; este haplotipo tenía una frecuencia alélica del 22% en población asiática, pero estaba ausente en otras poblaciones [397]. Recientemente, se identificó la variante p.V1328M en el gen SCN5A en un paciente con SBr inducido por pilsicainida, fármaco antiarrítmico capaz de bloquear los canales de sodio; los autores demostraron mediante estudios electrofisiológicos in vitro que esta variante aumentaba el efecto del fármaco sobre la corriente de sodio, concluyendo que variantes en el gen SCN5A podrían tener un efecto subclínico que predispone a ciertas personas a sufrir SBr adquirido [399]. Introducción 55 4.2.2 Factores genéticos que influyen en la vía farmacocinética. La farmacocinética estudia la evolución temporal del fármaco en el organismo. Se divide en varios procesos conocidos con el acrónimo LADME: liberación (L) de la sustancia activa, su absorción (A) para alcanzar la circulación sanguínea; distribución (D) por la sangre para acceder a los órganos y los tejidos diana; metabolismo (M), para su biotransformación en una forma química distinta y así facilitar su eliminación; y, por último, excreción (E), mediante la cual el fármaco o sus metabolitos son eliminados del organismo. La Ilustración 11 esquematiza los procesos de LADME. Ilustración 11. Procesos de la vía farmacocinética. Esquema de los procesos básicos de ADME. Adaptada de www.eupati.com. La concentración de un fármaco en el lugar de acción depende de las fases ADME. Sin embargo, los factores que alteran la eliminación (M + E) son la causa principal de la variabilidad individual en la respuesta a un fármaco y condicionan la elección del fármaco adecuado y su ajuste de dosis. Concretamente, las diferencias en el metabolismo son las que más contribuyen a que la misma dosis dé diferentes concentraciones plasmáticas del fármaco en diferentes individuos [400]. El metabolismo es la biotransformación de un fármaco en otra forma química o metabolito mediante conversión enzimática para facilitar su eliminación. La mayoría de los fármacos se metabolizan a metabolitos activos o inactivos, pero este paso puede dar lugar también a la activación de un profármaco o la modificación de la acción o toxicidad. Además, algunos fármacos sufren metabolismo de primer paso, es decir, parte del fármaco se metaboliza y se elimina antes de llegar a la circulación sistémica para llevar a cabo su acción (Ilustración 11). Factores como el hábito tabáquico, la edad, la dieta, las patologías hepáticas, coadministración de otros fármacos o las alteraciones genéticas pueden modificar el metabolismo. [400]. Las reacciones de biotransformación tienen lugar en dos fases: I y II. - Reacciones de fase I: son reacciones de oxidación, reducción o hidrólisis que aumentan la polaridad de la molécula; pueden producir su desactivación, cambiar su acción, dar un metabolito activo con actividad farmacológica o producir toxicidad. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 56 - Reacciones de fase II: eliminan la actividad farmacológica (con alguna excepción) mediante conjugación con sustratos endógenos para aumentar el tamaño de la molécula, convertirlos en derivados hidrofílicos y facilitar su excreción. El citocromo P450 (CYP, por sus siglas en inglés Cytochrome P450) es un complejo enzimático encargado de la biosíntesis y metabolismo de compuestos endógenos; es el principal responsable del metabolismo de fase I (principalmente reacciones de oxidación) de los xenobióticos (compuesto químico que no forma parte de la composición del organismo). Se trata de una superfamilia de hemoproteínas que se encuentran fundamentalmente en hígado e intestino y en menor proporción en otros órganos (riñón, pulmones, piel...) (Ilustración 12). Intervienen en el metabolismo de hasta un 80% de los fármacos usados en clínica [401]. Su expresión está regulada por factores fisiopatológicos, genéticos y ambientales, como: edad, sexo, hormonas, polimorfismos genéticos, interacciones entre fármacos, determinadas enfermedades, etc [402], [403]. Estas enzimas son polimórficas y poco específicas puesto que actúan sobre muchos sustratos e intervienen en muchas reacciones. Este hecho facilita que ocurran interacciones entre los compuestos que metabolizan, como fármacos o incluso elementos de la dieta, como la conocida interacción con el zumo de pomelo. Estas interacciones pueden inducir una reacción enzimática o inhibirla (la mayoría por inhibición competitiva con otro compuesto), alterando el metabolismo de un fármaco y, por tanto, sus concentraciones plasmáticas. Si se induce la reacción enzimática, la velocidad de metabolización aumenta, el compuesto permanece menos tiempo en la sangre y el efecto es menor del esperado o menos duradero [400]. Si se inhibe la reacción: disminuye la velocidad de metabolización, el compuesto permanece más tiempo en el torrente sanguíneo, se acumula, aumenta su exposición y el riesgo de toxicidad y de reacciones adversas graves. También puede ocurrir que un fármaco inactivo (profármaco) se convierta en un producto activo mediante la biotransformación que ocurre durante el metabolismo. En estos casos y en casos de fármacos con metabolitos activos, puede haber una pérdida de eficacia si existe inhibición enzimática [400]. Muchos pacientes con alteraciones neuropsiquiátricas o pacientes de edad avanzada están polimedicados, lo que incrementa el riesgo de interacciones farmacológicas y reacciones adversas. Con el agravante de que algunos fármacos presentan márgenes estrechos de seguridad como, por ejemplo, los ATC y algunos antipsicóticos [356], [404]. Ese hecho es importante, sobre todo, cuando el riesgo de TdP-IF es dependiente de dosis. Por ejemplo, la coadministración de ATC y fluoxetina o paroxetina, fuertes inhibidores de CYP2D6, podría aumentar los niveles plasmáticos de los ATC, cuya vía de metabolización predominante es CYP2D6, y dar lugar a prolongación del QT o TdP [405]–[407]. Por ello, los mecanismos (genéticos o no) que contribuyan a aumentar las concentraciones de fármaco en plasma podrán ser factores de riesgo de TdP-IF. La investigación de la variación genética en el metabolismo de los fármacos se ha enfocado, en gran parte, en las enzimas CYP que componen el citocromo P-450 (Ilustración 12) ya que las variantes alélicas que tienen estas enzimas pueden determinar su actividad metabólica. Dependiendo de la actividad de la enzima y el proceso en el que actúe el CYP, habrá una menor respuesta a fármaco o a un mayor riesgo de toxicidad. La capacidad metabólica de un CYP o fenotipo metabolizador, a su vez, puede ser modificado por factores como fármacos (inhibidores, por ejemplo) o enfermedades; a este fenómeno se le ha denominado fenoconversión y puede dar situaciones en las que, por ejemplo, un paciente con un genotipo compatible con fenotipo metabolizador normal para CYP2D6 manifieste un fenotipo de metabolizador pobre [401]. Por ello, en la práctica, el genotipo no siempre se correlaciona bien con el fenotipo [408]–[410]. Introducción 57 Ilustración 12. Nomenclatura de las enzimas que componen el citocromo P-450. La nomenclatura de estas enzimas se basa en su secuencia de aminoácidos, de forma que: comienzan son las siglas CYP, seguidas de un número que indica la familia, una letra que identifica la subfamilia y otro número que designa el gen, por ejemplo: CYP2C19 o CYP2D6. Pertenecen a una misma familia las enzimas con una homología en la secuencia de aminoácidos mayor del 40% y a una misma subfamilia aquellas cuya secuencia de aminoácidos tiene una similitud mayor del 55%. Dentro de cada subfamilia, son enzimas individuales aquellas cuyas secuencias difieran más de un 3%. Además, cada enzima puede tener variantes alélicas identificadas con un asterisco, según los criterios establecidos por Pharmacogene Variation (PharmVar) Consortium (https://www.pharmvar.org/), que recoge todas las variantes conocidas de los CYP. Con este sistema se agrupan haplotipos y sus subvariantes o subalelos en función de los cambios en la secuencia nucleotídica o cambios estructurales [411]. 4.2.2.1 CYP relacionados con la prolongación del intervalo QT inducida por antipsicóticos y antidepresivos Un gran número de fármacos asociados con SQTL-IF, TdP-IF y SBr-IF son metabolizados por los CYP, entre otros, prácticamente todos los antidepresivos y antipsicóticos [412]. Con relación a la prolongación del QT inducida por fármacos los CYP más estudiados son CYP2D6 y CYP2C19. El CYP2D6 fue la primera enzima metabolizadora documentada como polimórfica en 1977 [413]. Se expresa principalmente en el hígado y en menor proporción en otros tejidos extrahepáticos, como el cerebro, el riñón o intestino [414]. Aunque solo representa del 2 al 6% del contenido de CYP hepáticos total, es una de las enzimas más importantes en el metabolismo de la fase I ya que cataliza un gran número de reacciones metabólicas y está involucrada en el metabolismo de aproximadamente un 20% de los medicamentos aprobados Tabla 17 [413], [415], [416]. Por ello y por la gran variabilidad interindividual de su actividad metabólica, es una de las enzimas más estudiadas en relación con la repuesta a fármacos. Esta enzima participa, además, en el metabolismo de un gran número de fármacos relevantes en la práctica clínica tanto por su frecuencia de uso como por sus efectos terapéuticos y/o reacciones adversas, como β-bloqueantes, opiáceos, antidepresivos, antipsicóticos, etc [417]. Su actividad puede ser inhibida, principalmente por otros fármacos, como la fluoxetina, la paroxetina o el bupropión, sin embargo, los inductores tienen poco impacto sobre su actividad [418]. El gen CYP2D6 se encuentra en la región 22q13 del cromosoma 22, está formado por nueve exones y se han descrito dos pseudogenes, CYP2D7 y CYP2D8, con los que comparte más de un 90% de homología de secuencia [419]. Se trata de un gen altamente polimórfico en el que se han descrito, hasta ahora, más de 140 variantes alélicas [411]. La manera más exacta de conocer el fenotipo metabólico de una enzima es medir in vivo su actividad metabólica en un momento determinado [410]. Sin embargo, la actividad enzimática de CYP2D6 puede estimarse según la combinación de los alelos que presente el gen CYP2D6. Se han descrito cuatro fenotipos según la capacidad metabolizadora: metabolizadores pobres (PM), intermedios (IM), normales (NM) M ARINA M ARTÍNEZ M ATILLA 58 y ultrarrápidos (UM) (por sus siglas en inglés: poor, intermediate, extensive y ultrarapid metabolizers, respectivamente) (Ilustración 13) [417]: - Fenotipo PM: la capacidad metabólica de la enzima es muy baja, prácticamente nula, por lo que se acumularán altas concentraciones del fármaco y será más frecuente la aparición de efectos adversos. - Fenotipo IM: la capacidad metabólica está reducida, por lo que las concentraciones del fármaco serán ligeramente superiores; esto puede dar lugar a una respuesta terapéutica exagerada y mayor probabilidad de efectos adversos. - Fenotipo NM: la actividad metabólica se considera normal, por lo que se esperan concentraciones terapéuticas del fármaco y una adecuada respuesta al tratamiento. - Fenotipo UM: la actividad metabólica de la enzima es alta (mayor que el fenotipo NM), lo que dará lugar a concentraciones infraterapéuticas y poca o ninguna respuesta al fármaco. La extrapolación de genotipo a fenotipo viene esquematizada en la Ilustración 13 [420]. Ilustración 13. Esquema del paso de genotipo a fenotipo de CYP2D6. 1) Definir qué variantes hay en un alelo; 2) asignar la función al alelo (normal, incrementada, disminuida o sin función); 3) asignar un valor de actividad a cada alelo: no tiene función=0; función disminuida=0.5, función normal=1; en caso de CNV, el valor de actividad del alelo se multiplica por su número de copias); 4) establecer un score de actividad o AS (del inglés, activity score), suma de los valores de actividad; 5) inferir el fenotipo según dicho score. Las personas con AS = 0 son PM, AS = 0 < x < 1.25 son IM, AS = 1.25 ≤ x ≤ 2.25 son NM y AS > 2.25 son UM. Estos valores para inferir el fenotipo de CYP2D6 se han publicado recientemente por Caudle et al., 2020 como un consenso entre CPIC (https://cpicpgx.org/) y DPWG (http://upgx.eu/guidelines/) con el objetivo de estandarizar el paso de genotipo de CYP2D6 a fenotipo y evitar discordancias entre laboratorios [420]. La frecuencia de los fenotipos metabólicos de CYP2D6 presenta variabilidad interétnica. Según un estudio reciente llevado a cabo por Gaedigk et al. la mayor frecuencia de fenotipos PM extrapolados a partir del genotipo de CYP2D6 se detecta en población europea (5,4%) y judía Ashkenazi (6%), mientras que en el caso de UM se detecta mayor frecuencia en Oceanía (21.2%) y en población judía Ashkenazi (11,2%). Estas frecuencias aumentan, sin embargo, si se comparan con los estudios fenotípicos in vivo ya que la predicción del fenotipo a partir del genotipo depende en gran medida de las variantes alélicas presentes en una población y los alelos estudiados [410]. La variación genética de CYP2D6 se ha asociado con prolongación de QT en pacientes que tomaban risperidona e iloperidona, sin embargo, no se asoció con haloperidol y los resultados con tioridazina son contradictorios [421]–[426]. La pimozida (antipsicótico), vortioxetina (antidepresivo) o aripripazol (antipsicótico) son ejemplos de fármacos con ajuste de dosis en pacientes PM para CYP2D6 [427], [428]. Un estudio con paroxetina y dextrometorfano Introducción 59 concluyó que la magnitud de las interacciones entre ambos es diferente en individuos NM homocigotos de alelos funcionales y heterocigotos de variante funcional y variante no funcional. Estos resultados sugieren que individuos NM para CYP2D6 pueden no representar una población homogénea ante las interacciones entre fármacos, dando importancia a conocer el genotipo además del fenotipo en la rutina clínica [407]. Tabla 17. Antidepresivos y antipsicóticos metabolizados por CYP2C19 y CYP2D6. Antipsicóticos Antidepresivos CYP2D6 Aripiprazol Clozapina Haloperidol Olanzapina Perfenazina Pimozida Risperidona Tioridazina Zuclopentixol Amitriptilina Clomipramina Desipramina Fluoxetina Nortriptilina Paroxetina Trazodona Venlafaxina Imipramina CYP2C19 Clozapina Amitriptilina Citalopram Clomipramina Doxepina Escitalopram Imipramina Sertraline Trimipramina CYP2C19 es una enzima que se expresa principalmente en el hígado [429]. Esta enzima tiene también gran relevancia clínica ya que metaboliza en torno a un 7% de fármacos utilizados habitualmente en clínica, como inhibidores de la bomba de protones, antidepresivos, antiplaquetarios, anticoagulantes, etc [401]. El gen CYP2C19, que codifica esta enzima, se encuentra en la región q23.33 del cromosoma 10 y, como en el caso del CYP2D6, está compuesto por nueve exones y es altamente polimórfico [430]. Hasta ahora se han descrito más de 30 variantes alélicas en función de distintas combinaciones de SNPs [411]. Como en el caso de CYP2D6, el estudio de las variantes alélicas del gen CYP2C19 se está utilizando ampliamente para medir indirectamente la capacidad metabólica de la enzima CYP2C19. La asignación de fenotipo en base a su genotipo se basa también en la funcionalidad de los alelos, asignando una puntuación a cada alelo, de manera similar a CYP2D6, describiéndose también: PM, IM, NM, RM y UM [411], [431], [432]. La actividad enzimática de CYP2C19 puede verse inhibida por otros fármacos como fluconazol, fluoxetina y fluvoxamina o inducida por efavirenz y rifampicina [430]. CYP2C19 y CYP2D6 son metabolizadores principales de los ISRS, fármacos de uso frecuente para el tratamiento de la depresión. La serotonina, el citalopram y el escitalopram, relacionados con prolongación del QT son metabolizados por CYP2C19, cuyo genotipo se ha MARINA MARTÍNEZ MATILLA 60 descrito que puede influir en su eficacia y toxicidad [433]–[435]. En este sentido, Cui et al. realizaron en 2018 un estudio en ratones cuyos resultados sugieren que la serotonina plasmática podría tener un papel importante en la repolarización cardiaca y, por tanto, en la prolongación del intervalo QT [434], [436]. Por otro lado, la FDA (Food and Drug Administration) y la AEMPS (Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios) recomiendan una dosis máxima de 20mg/día de citalopram en pacientes PM para CYP2C19 (la máxima indicada para NM es de 40mg/día) o en tratamiento con inhibidores de CYP2C19, por el riesgo de prolongación de QT dependiente de dosis [437], [438]. El estudio retrospectivo de Kumar et al. en 2014 de una cohorte de 155 pacientes con citalopram o escitalopram mostró, en cambio, mayor riesgo de prolongación del QT no dependiente de dosis en pacientes IM o PM de CYP2C19 con citalopram frente a NM, que tenían intervalos QT más cortos. Sin embargo, la cohorte incluía un solo PM y la asociación con IM frente a NM no resultó significativa [439]. El fenotipo PM para CYP2C19 también ha sido descrito como factor de riesgo asociado a cardiotoxicidad inducida por sertralina [440]. En la literatura se ven resultados contradictorios en cuanto a la utilidad de CYP2C19 y CYP2D6 como biomarcadores para predecir la respuesta o las reacciones adversas y mejorar el tratamiento con antidepresivos. Solomon et al., en su revisión de 2019, señalan que los resultados hasta el momento son inconsistentes y que, entre otras razones, puede deberse al pequeño tamaño de muestra, a lo heterogéneos que son los diseños o a que no se han tenido en cuenta factores como la medicación concomitante [441]. Gaedigk et al. sugiere que la presencia de variantes raras en los CYP puede influir en el fenotipo metabolizador, sin embargo, no se tienen en cuenta en la mayoría de los trabajos [410]. Otros CYP relevantes estudiados con relación a la prolongación del QT son CYP3A4 y CYP2C9. El CYP3A4 metaboliza más del 60% de los fármacos de clínicamente relevantes. Interviene en el metabolismo de dos de los psicofármacos más importantes: quetiapina y ziprasidona. La expresión de este CYP puede verse alterada por multitud de moléculas, lo que hace que, por el momento, su genotipo sea menos predictivo y menos útil para la práctica clínica [442], [443]. El genotipo de este CYP3A4 se ha relacionado con aumento de riesgo de prolongación de QT o TdP inducidos por determinados antibióticos [444]. El CYP2C9 se estima que participa en el metabolismo de un 15% de los fármacos metabolizados por el citocromo P450, como acenocumarol, warfarina, fenitoína, losartán, antibióticos, sulfoniureas, antiinflamatorios, etc. Las variantes alélicas de este CYP se han asociado con un aumento de riesgo de prolongación de QT o TdP inducido por antibióticos (excepto quinolonas) y, recientemente, con un acortamiento del intervalo QT ante la exposición de sulfonilureas [445]. No se asoció, sin embargo, con prolongación de QT en pacientes con risperidona [446]. El CYP1A2 es también relevante en el metabolismo de antipsicóticos y antidepresivos. Esta enzima metaboliza fármacos usados habitualmente en la práctica clínica como omeprazol, rifampicina o carbamazepina, algunos antidepresivos como la fluoxetina, la fluvoxamina y los ATC. Además, es el principal responsable del metabolismo de la clozapina y la olanzapina. Recientemente una revisión sistemática de la evidencia del impacto de las variantes alélicas de este CYP sobre la farmacocinética de los antipsicóticos concluía que el genotipo de CYP1A2 no tendría implicaciones clínicas. El café o el tabaco son factores que tienen fuerte influencia sobre este CYP hasta llegar a enmascarar los efectos genéticos [447], [448]. Por todo esto, la evidencia obtenida hasta ahora no respalda su utilización en guías clínicas como biomarcador para el establecimiento o modificación de dosis. El gen ABCB1 (o MDR1) ha sido también investigado en la variabilidad de la respuesta a fármacos y prolongación de QT. Este gen codifica la glicoproteína-P (Gp-P), una bomba de Introducción 67 Cuando se autoriza un nuevo fármaco, la información de seguridad es relativamente limitada debido, entre otros factores, a cohortes pequeñas, criterios de inclusión muy estrictos, estudios en subpoblaciones o condiciones restrictivas del tratamiento. Por ello las reacciones adversas graves y poco comunes pueden no aparecer hasta después de la autorización, cuando la población expuesta al fármaco aumenta. Identificar las variantes genéticas que aumentan el riesgo de sufrir dichos eventos puede aumentar la eficacia de los fármacos y disminuir los efectos secundarios [503]. De hecho, las compañías farmacéuticas están optando por incorporar nuevos biomarcadores en las fases precoces de investigación y desarrollo de fármacos, ante los problemas de seguridad, eficacia y farmacocinética que presentan algunos fármacos. La investigación de la variación genómica que influye en la respuesta a fármacos y sus efectos adversos está liderada principalmente por la Pharmacogenomics Research Network (PGRN; https://www.pgrn.org/) y Royal Dutch Association for the advancement of PharmacyPharmacogenetics Working Group (DPWG; http://upgx.eu/guidelines/). La PGRN es una sociedad científica que cuenta con distintos recursos y proyectos que colaboran entre sí: PharmGKB (http://www.pharmgkb.org), CPIC (Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium; https://cpicpgx.org/) y PharmVar [411]. PharmGKB es una base de datos que engloba información sobre el impacto de la variación genética en la respuesta a fármacos, incluyendo datos clínicos, como: pautas de dosificación, etiquetas de medicamentos, farmacogenes potencialmente accionables y relaciones fenotipo-genotipo; incluye además las recomendaciones de las agencias reguladoras: FDA y EMA. CPIC es un consorcio internacional que elabora guías de práctica clínica para comprender cómo optimizar la terapia en función del fenotipo, el genotipo y el fármaco, según la evidencia científica publicada; y PharmVar es un consorcio cuya base de datos es el repositorio de la variación alélica de los genes implicados en el metabolismo, distribución y respuesta a fármacos. Otra asociación relevante en el campo de la farmacogenética es Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety (CPNDS; http://cpnds.ubc.ca/), que también publica guías clínicas de dosificación de fármacos basadas en asociaciones gen-fármaco. En cuanto a las recomendaciones terapéuticas entre las guías de las distintas asociaciones, algunas coinciden, pero hay ciertas discrepancias, principalmente de metodología. La investigación sobre la farmacogenética y farmacogenómica es extensa y, actualmente, se están dedicando muchos esfuerzos para centralizar las evidencias y salvar la discordancia entre recomendaciones de distintas guías para su implementación en la rutina clínica [504]–[506]. Existen multitud de investigaciones en el campo de la farmacogenética y cada vez hay más biomarcadores validados por las agencias reguladoras EMA y FDA, pero es necesaria más evidencia para explorar nuevos biomarcadores y validar los ya conocidos. Para agilizar el proceso de validación, la EMA y la FDA han creado grupos de trabajo específicos que se encargan de validar la evidencia científica y aprobar biomarcadores validados para incorporarlos a la ficha técnica del medicamento. Estos estudios de validación para establecer nuevos regímenes de dosificación son generalmente ensayos clínicos, controlados y aleatorizados cuya ejecución es limitada [507]; son muy costosos y es difícil conseguir los tamaños de muestra que se requieren para probar un beneficio clínico en subpoblaciones de pacientes y, además, replicar los resultados, teniendo en cuenta que algunos efectos estudiados son muy poco frecuentes (las reacciones adversas graves, por ejemplo). Otro de los aspectos que ha ralentizado la validación de los biomarcadores en farmacogenética ha sido la falta de estandarización a la hora de establecer la capacidad metabólica de los CYP en función de su genotipo [508]. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 68 La transferencia de los resultados de la investigación clínica a la práctica asistencial avanza despacio y su uso es aún limitado. Requiere una regulación estricta para su implantación en la práctica asistencial, pero actualmente no existe un marco legal que regule e imponga un uso homogéneo de estas pruebas. Un avance hacia políticas regulatorias serían nuevos estudios que demuestren beneficios cuantificables en el paciente, tanto económicos como clínicos, del uso de paneles de farmacogenes en distintas áreas terapéuticas [504]. Van Driest et al., 2014 demostraron el potencial de las interacciones gen-fármaco cuando detectaron que un 91% de pacientes genotipados de una cohorte de 10 000 era portador de, al menos, uno de los cinco genotipos accionables estudiados (CYP2C19 para clopidogrel, SLCO1B1 para simvastatina, CYP2C9 y VKORC1 para warfarina, TPMT para tiopurinas y CYP3A5 para tacrolimus) [509]. Varias iniciativas (PREDICT, IGNITE Network, FARMAPRICE, PREPARE, etc.) estudian la implementación en la clínica y están incorporando información genómica en la historia electrónica de los pacientes para facilitar la toma de decisiones en función de variantes farmacogenéticas con niveles altos de evidencia y de una manera coste-eficiente [504], [510]– [514]. No obstante, solo unos pocos biomarcadores se usan de forma habitual en la rutina clínica: HLA-B*57:01 en el tratamiento con el antirretroviral abacavir para evitar hipersensibilidad, las variantes G551D y F508del en el gen CFTR en el tratamiento con ivacaftor o ivacaftor/lumacaftor, respectivamente, en pacientes con fibrosis quística; el estudio de mutaciones en el gen K-RAS en cáncer de colon para detectar no respondedores; y varios biomarcadores en fármacos antitumorales en pacientes en los que se autoriza el tratamiento si son portadores de determinadas variantes genéticas en el tumor, por ejemplo: la terapia con crizotinib está autorizada en pacientes con cáncer de pulmón de células pequeñas en pacientes con reordenamientos en el gen ALK o vemurafenib y la combinación de dabrafenib/trametinib en pacientes con melanoma avanzado portadores de la variante V600E en el gen BRAF [515]. Actualmente, la FDA cuenta con una tabla de 431 biomarcadores farmacogenómicos (para 282 fármacos) que están incluidos en la ficha técnica del fármaco, entre los que se encuentran variantes germinales o somáticas, alteraciones funcionales de origen genético, diferencias en la expresión de los genes y alteraciones cromosómicas [437]. En febrero de este mismo año (2020), la FDA publicaba, por primera vez, un cuadro de asociaciones farmacogenéticas gen-fármaco a) con evidencia que respalda recomendaciones de manejo terapéutico (51 asociaciones), b) asociaciones con impacto potencial en la seguridad o respuesta al fármaco (19) y c) asociaciones cuya evidencia demuestra impacto potencial solo en las propiedades farmacocinéticas (37) [427]. Estas asociaciones están relacionadas con variantes en genes que codifican enzimas metabolizadoras, proteínas transportadoras y genes relacionados con la predisposición de determinados eventos adversos. En paralelo, la EMA ha aprobado también numerosos biomarcadores farmacogenéticos; sin embargo, no cuenta con una lista a la que se pueda acceder fácilmente y hay que acudir a la base de datos PharmGKB, que recoge la información publicada por la EMA sobre los medicamentos autorizados. No coinciden todas las recomendaciones de las dos agencias reguladoras y tampoco con las de CPIC y DPWG. La secuenciación masiva como técnica de estudio genético en las cardiopatías familiares tiene como objetivo, generalmente, identificar variantes raras (muchas veces no descritas previamente). En cambio, el estudio de biomarcadores farmacogenéticos en clínica se aborda mediante el análisis de variantes ya conocidas, con alta evidencia científica y consecuencias que permiten tomar una decisión clínica beneficiosa para el paciente. Para el análisis farmacogenético, entre las técnicas más utilizadas destacan los microarrays y métodos basados en minisecuenciación (electroforesis o espectrometría de masas). Introducción 69 Los biomarcadores farmacogenéticos afectan principalmente a las vías farmacocinéticas y farmacodinámicas del fármaco y se relacionan con la eficacia terapéutica (respondedores/no respondedores) y/o la seguridad del fármaco (toxicidad o aparición de efectos adversos). Las proarritmias, aunque son efectos adversos raros, pueden comprometer la salud de los pacientes por lo que, habitualmente, son objeto de estudio. En la vía farmacocinética, dos farmacogenes principales aparecen en las guías clínicas asociados a un mayor riesgo de prolongación del QT: CYP2D6 y CYP2C19 [427]. Estas asociaciones cuentan con evidencia alta y, muchas veces, cambio de la pauta de dosificación o de medicamento (Tabla 19). Ambos genes codifican enzimas responsables del metabolismo de fármacos; esto es compatible con que, en muchos casos, la prolongación del QT dependa de la concentración plasmática (Cp) del fármaco. La mayoría de las asociaciones se dan en subpoblación de pacientes PM según el fenotipo extrapolado de los haplotipos en cada uno de los genes [411]. Varios test farmacogenéticos comerciales incluyen el estudio de polimorfismos funcionales en CYP2D6 y CYP2C19 [516]. Tabla 19. Selección de asociaciones farmacogenéticas de la FDA cuya evidencia respalda recomendaciones de manejo terapéutico. Fármaco Gen Población Interacción gen-fármaco Aripiprazol CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica ↑ riesgo de RAM Aripiprazol Lauroxil CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica Brexpiprazol CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica Citalopram CYP2C19 PM ↑ concentración sistémica ↑ riesgo de RAM (prolongación QT) Clozapina CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica Deutetrabenazina CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica ↑ riesgo de RAM (prolongación QT) Eliglustat CYP2D6 PM, IM, NM /UM PM/IM/NM: Altera concentración sistémica, efectividad y RAM (prolongación QT) UM: Puede no alcanzar concentración terapéutica Iloperidona CYP2D6 PM ↑concentración sistémica ↑ riesgo de RAM (prolongación QT) Pimozida CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica Tioridazina CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica ↑ riesgo de RAM (prolongación QT) (efecto basado en la experiencia con inhibidores de CYP2D6) Valbenazina CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica del metabolito activo ↑ riesgo de RAM (prolongación QT) Venlafaxina CYP2D6 PM Altera concentración sistémica del fármaco y del metabolito activo Vortioxetina CYP2D6 PM ↑ concentración sistémica Esta selección recoge medicamentos antipsicóticos y antidepresivos y/o interacciones gen-fármaco relacionadas con la prolongación del intervalo QT con recomendaciones de manejo terapéutico. Estas recomendaciones (ajuste de dosis, suspensión de la terapia, etc.) no se han incluido en esta tabla. Están disponibles en la web de la FDA: https://www.fda.gov/medical-devices/precision-medicine/table-pharmacogenetic-associations (Consultado el 1 de septiembre de 2020). RAM: reacción adversa medicamentosa. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 70 Gran parte de las asociaciones gen-fármaco relacionadas con prolongación de QT se publican para tratamientos de psiquiatría con antipsicóticos y antidepresivos, pero también se han validado asociaciones con fármacos de otras áreas, por ejemplo: para defectos congénitos del metabolismo (eliglustat), neurología (deutetrabenazina, valbenazina), cardiología (propafenona, antiarrítmico clase 1C), etc. (Tabla 19) [427]. La psiquiatría es una de las áreas con más estudios para explorar nuevos biomarcadores farmacogenéticos por las resistencias al tratamiento y por los efectos adversos que conllevan los antipsicóticos y antidepresivos. Las interacciones gen-fármaco que alcanzan mayor evidencia se dan, principalmente con CYP2D6 y CYP2C19 y los inhibidores de ISRS o los ATC (Tabla 19) [517], [518]. Más de 30 antidepresivos y antipsicóticos tienen información farmacogenética relacionada con CYP2D6 y CYP2C19 en su ficha técnica según las recomendaciones de la FDA [437]. Ambos CYP son responsables de la biotransformación de un gran número de antidepresivos y antipsicóticos y están incluidos en muchos paneles comerciales dirigidos al tratamiento con estos fármacos. Sin embargo, su uso en clínica es mínimo a pesar de que su influencia en la variabilidad de la respuesta y las reacciones adversas ha sido demostrada en pacientes con antidepresivos y en las reacciones adversas en relación con antipsicóticos, aunque no se ha demostrado un beneficio significativo en eficacia para antipsicóticos [517], [519]. Las variantes farmacogenéticas asociadas con SQTL-IF y TdP-IF en la vía farmacodinámica están aún en fase de descubrimiento. Aunque hay evidencia de que determinados factores genéticos predisponen a estos eventos adversos, actualmente no se utilizan en la práctica clínica para evaluar el riesgo en pacientes [520]. Una de las razones es que las guías más recientes de la ACMG/AMP para la interpretación y clasificación de variantes genéticas están dirigidas a trastornos típicamente mendelianos y no incluyen recomendaciones de cómo reportar variantes comunes que modifican el fenotipo o causan enfermedad bajo determinadas condiciones, como es el caso de muchas variantes relacionadas con proarritmias [520]. Esto hace que muchas variantes potencialmente proarrítmicas relativamente comunes se excluyan de los informes de estudio genético a pesar de su importancia a la hora de tomar decisiones clínicas. El gen KCNH2 aparece en el listado de genes VIP Tier 2 (Very Important Pharmacogenes) elaborado por PharmGKB, pero no requiere ninguna acción clínica ni recomendación de manejo terapéutico [521]. Este listado incluye todos los farmacogenes considerados “muy importantes” agrupándolos según si la evidencia de la asociación es alta (Tier 1) o limitada (Tier 2), o si son genes importantes en farmacogenómica tumoral (lista cancer genome). La recomendación de KCNH2 especifica dos variantes: K897T, asociada con SQTL-IF, y R1047L, implicada en la sensibilidad a bloqueantes de IKr. A pesar de ello, se están haciendo esfuerzos por reducir las prescripciones de fármacos que prolongan el intervalo QT en pacientes identificados con mayor riesgo de SQTL-IF y TdPIF utilizando la información clínica recogida en el historial médico electrónico [522], [523]. JUSTIFICACIÓN Y OBJETIVOS Justificación y Objetivos 73 JUSTIFICACIÓN Y OBJETIVOS La muerte súbita es un evento trágico e inesperado que resulta devastador en una familia. Las cardiopatías familiares son patologías hereditarias que asocian mayor riesgo de muerte súbita cardiaca englobando la mayoría de las causas de muerte súbita en individuos menores de 40 años [453]. Se caracterizan por tener penetrancia incompleta y heterogeneidad clínica y genética. Con el auge de la secuenciación masiva han surgido multitud de plataformas y estrategias disponibles para el abordaje de estas patologías, lo que ha ayudado a descubrir nuevos genes relacionados y a conocer mejor su etiología y mecanismos fisiopatológicos [477], [490]. A pesar de esto, aún hay un porcentaje relativamente alto de pacientes con sospecha de cardiopatía familiar y causa desconocida. En este contexto, la secuenciación masiva es una herramienta necesaria en el estudio del componente genético de la MSC, tanto en clínica como en forense, para: ayudar a identificar la causa genética, optimizar el diagnóstico y pronóstico de las cardiopatías familiares, estratificar el riesgo arritmogénico de pacientes y familiares y complementar la investigación forense en casos de muerte súbita cardiaca [491]. La MSC puede asociarse también al uso de determinados medicamentos [33]. El desarrollo de arritmias ventriculares malignas inducidas por medicamentos es un importante problema de salud pública que, en algunos casos, se podría evitar si se conocieran los factores desencadenantes. Aunque son eventos raros, son potencialmente peligrosos y pueden producirse a dosis terapéuticas. Actualmente, se conocen más de 170 fármacos en el mercado que prolongan el intervalo QT de los cuales aproximadamente un tercio inducen Torsades de Pointes en determinados individuos [331]. Se ha descrito también un mayor riesgo de MSC en fármacos que inducen un fenotipo muy similar a síndrome de Brugada [524]. Puesto que estos eventos pueden darse en individuos aparentemente sanos, se buscan biomarcadores que permitan identificar a los pacientes que tienen mayor riesgo de proarritmia, siendo el intervalo QT uno de los indicadores de riesgo de arritmias y MSC más utilizados [433]. Este riesgo arritmogénico puede aumentar si coexiste con otros factores de riesgo, como bradicardia, anomalías cardiacas, interacción con otros fármacos, alteraciones electrolíticas, factores genéticos, etc [276]. Dichos fármacos pueden estar actuando sobre los mismos canales iónicos cardiacos alterados en las canalopatías cardiacas hereditarias. Por ello, muchos estudios señalan alteraciones genéticas asociadas a las formas congénitas de SQTL y SBr como factor de riesgo en la aparición de arritmias inducidas por medicamentos [379]. También se relacionan determinados haplotipos de las isoenzimas del citocromo P450 con un mayor de riesgo de cardiotoxicidad [437]. Los resultados en la literatura son heterogéneos, en parte debido a la gran cantidad de variables que influyen en el desarrollo del evento en cada paciente: comorbilidad, fármacos concomitantes, combinación de factores genéticos, dieta, etc [441]. Identificar las posibles variantes genéticas responsables de estos eventos permitiría personalizar los tratamientos y evitar la retirada innecesaria de medicamentos seguros y beneficiosos para determinados pacientes. Sin embargo, hasta el momento, siguen sin estar claros los mecanismos exactos que subyacen en estos eventos cardiacos. Con el objetivo principal de aumentar el conocimiento sobre los factores genéticos que subyacen a la muerte súbita cardiaca como consecuencia de cardiopatías familiares o de arritmias inducidas por fármacos, nos planteamos los siguientes objetivos específicos: MARINA MARTÍNEZ MATILLA 74 1. Evaluación de la secuenciación masiva como herramienta diagnóstica de cardiopatías familiares. Para ello nos planteamos: a. Validar la secuenciación masiva como parte de una nueva estrategia para el diagnóstico genético de síndromes arritmogénicos. b. Hacer una revisión exhaustiva de la secuenciación masiva como herramienta de autopsia molecular en casos de muerte súbita del adulto joven. c. Optimizar el diagnóstico molecular en casos de SUD y SIDS mediante secuenciación masiva. 2. Estudio farmacogenético de arritmias y muerte súbita cardiaca inducidas por fármacos a. Explorar potenciales biomarcadores farmacogenéticos en proarritmias. b. Analizar los factores genéticos en vías farmacodinámicas. c. Estudio farmacogenético en vías farmacocinéticas. d. Evaluación conjunta de los distintos factores específicos de fármaco y de paciente que intervienen en la variabilidad de respuesta al fármaco. e. Valoración de la estrategia para su aplicación en la rutina clínica y forense. METODOLOGÍA Y RESULTADOS Metodología y Resultados 91 ARTÍCULO 2: MASSIVE PARALLEL SEQUENCING APPLIED TO THE MOLECULAR AUTOPSY IN SUDDEN CARDIAC DEATH IN THE YOUNG. María Brion, Beatriz Sobrino, Marina Martínez, Alejandro Blanco-Verea, Ángel Carracedo Forensic Sci Int Genet. 18:160-70; 2015 Sep; doi: 10.1016/j.fsigen.2015.07.010 Abstract: Sudden cardiac death in the young is a very traumatic event that occurs often in apparently healthy individuals without an explainable cause of death after a comprehensive medico-legal investigation. Knowledge about the pathologies with a risk of sudden death is increasingly showing a greater underlying genetic heterogeneity, which provides one of the main handicaps for molecular autopsy. On the other hand, the enormous technological advances in sequencing technologies, allow us to analyse as many genes as we want at a cost increasingly reduced. The sum of these two factors (increased knowledge of genetics and available technologies) allow us to make an individualized study of the causes of sudden cardiac death in young adults, through massive sequencing of all potential genes involved in the process. We define this approach as massive genomic autopsy, and with this review we will try to explain the possible scenarios and methods available for its implementation. Resumen: La muerte súbita cardíaca en los jóvenes es un evento muy traumático que ocurre a menudo en individuos aparentemente sanos sin una causa de muerte explicable después de una investigación medicolegal exhaustiva. El conocimiento de las patologías con riesgo de muerte súbita muestra cada vez más una mayor heterogeneidad genética subyacente, lo que supone uno de los principales hándicaps en la autopsia molecular. Por otro lado, los enormes avances tecnológicos en las tecnologías de secuenciación nos permiten analizar tantos genes como queramos a un coste cada vez más reducido. La suma de estos dos factores (mayor conocimiento de la genética y tecnologías disponibles) nos permite realizar un estudio individualizado de las causas de muerte súbita cardíaca en adultos jóvenes mediante la secuenciación masiva de todos los genes potenciales implicados en el proceso. Definimos este abordaje como autopsia genómica masiva y con esta revisión intentaremos explicar los posibles escenarios y métodos disponibles para su implementación. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 92 Contribuciones principales de la doctoranda en el ARTÍCULO 2: ‐ Revisión de las principales cardiopatías familiares asociadas a MSC y los principales genes asociados ‐ Revisión de las bases de datos y criterios publicados para el análisis de resultados de secuenciación masiva (filtrado de variantes, interpretación y clasificación) ‐ Redacción y revisión del artículo. Metodología y Resultados 105 ARTÍCULO 3: MASSIVE PARALLEL SEQUENCING EVALUATION IN THE DIAGNOSIS OF SUDDEN CARDIAC DEATH RELATED DISEASES IN YOUNG ADULTS. María Brion, Marina Martínez-Matilla, Alejandro Blanco-Verea, Eva Ramos-Luis, Gisele Bastos, Rosario Domínguez Crespo Hirata, Thiago Domínguez Crespo Hirata, Marcelo Sampaio, Lara Reinel de Castro, Ángel Carracedo, Mario H Hirata. (En preparación) Abstract: Most of the cardiac inherited diseases with risk of sudden death in young adults are genetically heterogeneous diseases, with a large number of genes and mutations involved. The application of massive sequencing tools that allow quick and cost-effective screening of genes involved have emerged as a strategy of choice for genetic diagnosis of the same. Massive parallel sequencing was applied to a cohort of 81 patients with inherited cardiac diseases, from the region of São Paulo (Brazil). The success of the massive sequencing as a tool for genetic diagnosis was evaluated in terms of genetic variants found and likelihood of pathogenicity of the same. Pathogenic or probably pathogenic genetic variants were found in 26% of patients. However, some differences were found among the inherited diseases considered, being the hypertrophic cardiomyopathy the most successful in the genetic diagnosis with a 33% of the patients showing putative pathogenic mutations. Resumen: La mayoría de las enfermedades hereditarias cardíacas con riesgo de muerte súbita en adultos jóvenes son enfermedades genéticamente heterogéneas, con una gran cantidad de genes y mutaciones involucradas. La aplicación de herramientas de secuenciación masiva que permiten un cribado rápido y coste-efectivo de los genes implicados se ha convertido en una estrategia de elección para el diagnóstico genético de los mismos. Se aplicó secuenciación masiva en paralelo a una cohorte de 81 pacientes con cardiopatías familiares de la región de São Paulo (Brasil). Se evaluó el éxito de la secuenciación masiva como herramienta para el diagnóstico genético en términos de variantes genéticas encontradas y probabilidad de patogenicidad de las mismas. Se encontraron variantes genéticas patogénicas o probablemente patogénicas en el 26% de los pacientes. Sin embargo, se encontraron algunas diferencias entre las enfermedades hereditarias consideradas, siendo la miocardiopatía hipertrófica la cardiopatía con mayor rendimiento diagnóstico con un 33% de los pacientes mostrando mutaciones potencialmente patogénicas. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 106 Contribuciones principales de la doctoranda en el ARTÍCULO 3: ‐ Revisión bibliográfica ‐ Selección de pacientes y actualización de la base de datos ‐ Procesamiento de muestras para su posterior estudio mediante secuenciación masiva, ‐ Análisis e interpretación de variantes ‐ Confirmación de variantes candidatas y estudio de regiones mal cubiertas resultantes de la secuenciación masiva mediante secuenciación Sanger: diseño de primers para regiones diana, amplificación ADN mediante PCR, purificación, secuenciación y análisis de secuencias ‐ Redacción y revisión del artículo. Metodología y Resultados 107 Massive parallel sequencing evaluation in the diagnosis of sudden cardiac death related diseases in young adults Lead author: María Brion Short title: Massive sequencing in sudden cardiac death Word count: 3896 Corresponding author: María Brion, PhD., Instituto Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS), Laboratorio 1. Travesía de Choupana S/N CP: 15706, Santiago de Compostela (A Coruña), Spain. Tel: +34981955310. E-mail: [email protected] María Brion*1,2, Marina Martínez-Matilla1,2, Alejandro Blanco-Verea1,2, Eva Ramos-Luis1,2, Gisele Bastos3, Rosario DC Hirata4, Thiago DC Hirata4, Marcelo Sampaio3, Lara Reinel de Castro3, Ángel Carracedo2,5, Mario H Hirata3,4. 1Xenética de Enfermidades Cardiovasculares e Oftalmolóxicas, Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela, Spain 2Grupo de Medicina Xenómica, Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela - Universidade de Santiago de Compostela - Fundación Pública Galega de Medicina Xenómica, Spain 3Instituto Dante Pazzanese de Cardiologia, São Paulo, Brazil 4Facultade de Farmacia, Universidade de São Paulo, Brazil 5Center of Excellence in Genomic Medicine Research, King AbdulazizUniversity, Jeddah, Saudi Arabia Abbreviations ACMG = American College of Medical Genetics and Genomics; ARVC = arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy; BrS = Brugada syndrome; CPVT = catecholaminergic polymorphic ventricular tachycardia; DCM = dilated cardiomyopathy; HCM = hypertrophic cardiomyopathy; LQTS = long QT syndrome; LVNC = left ventricular non compactation; MPS = massive parallel sequencing; SCD = sudden cardiac death; TAAD = thoracic aortic aneurysm or dissection; VUS = variant of unknown significance. Abstract Most of the cardiac inherited diseases with risk of sudden death in young adults are genetically heterogeneous diseases, with a large number of genes and mutations involved. The application of massive sequencing tools that allow quick and cost effective screening of genes involved have emerged as a strategy of choice for genetic diagnosis of the same. Massive parallel sequencing was applied to a cohort of 81 patients with inherited cardiac diseases, from the region of São Paulo (Brazil). The success of the massive sequencing as a tool for genetic diagnosis was evaluated in terms of genetic variants found and likelihood of pathogenicity of the same. Pathogenic or probably pathogenic genetic variants were found in 26% of patients. However, some differences were found among the inherited diseases considered, being the hypertrophic cardiomyopathy the most successful in the genetic diagnosis with a 33% of the patients showing putative pathogenic mutations. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 108 Keywords Sudden cardiac death; cardiomyopathies; primary arrhythmia syndromes; massive parallel sequencing; genetic diagnosis; genetic variant pathogenicity. Introduction Sudden cardiac death (SCD) in adults is mainly caused by coronary artery disease, while in young people (1 to 35 years old) it has a variety of causes without a clear predominance of any etiology [1]. The most common causes of SCD in pediatric patients and young adults are: (i) cardiomyopathies, such as hypertrophic cardiomyopathy or arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy; (ii) congenital anomalies of the coronary arteries; (iii) myocarditis; (iv) congenital heart disease; and (v) primary arrhythmia syndromes, such as Brugada syndrome or long QT syndrome. SCD is often the first clinical presentation of these conditions, which makes identification, screening, and risk stratification crucial to avoid further deaths [1,2]. SCD is a major cause of death in Western countries and represents 80 to 90% of sudden deaths in adults. Although its incidence varies across different studies and ages, it is estimated that the incidence of SCD in the general population is 40 to 100 per 100,000 individuals, but in young people it has an incidence of 1 to 3 per 100,000 individuals per year [3]. In Brazil, the incidence of SCD in the population of the metropolitan area of São Paulo is 21 thousand people every year [4], so the projection of these findings for the whole Brazilian population would mean about 366,613 cases of SCD per year, an incidence similar to US estimates [5]. In a recent study where 900 Brazilian SCD cases aged between 10 and 80 years were evaluated [6], 21% showed structural heart disease, representing the second most important risk factor for SCD, after systemic arterial hypertension. Taking into account that the incidence of SCD is superior to deaths from all types of cancer and nearly two times higher than deaths from external causes (accidents, poisoning, murder, suicide, etc.), it becomes fundamental to develop specific actions in order to reduce this worrying epidemiological data. Although the incidence in young population is much smaller, many times implies a great impact on families, as often occurs in apparently healthy individuals. Cardiomyopathies and primary arrhythmia syndromes are the most studied entities in young SCD. They are Mendelian diseases, generally showing autosomal dominant inheritance, in which the list of genes and mutations described continues to grow. The genetic basis of SCD was investigated in a sample of the São Paulo population. A massive parallel sequencing (MPS) strategy was used to improve the diagnosis and prevention of inherited diseases at risk of SCD in both, affected patients and their relatives. The success of the strategy in terms of discovery and interpretation of variants is discussed. Metodología y Resultados 109 Methods Patients Patients (n=81) diagnosed of inherited cardiac disease were recruited at the Instituto Dante Pazanesse de Cardiologia in São Paulo city (Brazil). Specifically, patients were diagnosed with hypertrophic cardiomyopathy (HCM, n=42), dilated cardiomyopathy (DCM, n=3), arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC, n=2), left ventricular non compactation (LVNC, n=3), long QT syndrome (LQTS, n=8), Brugada syndrome (BrS, n=12). Eleven cases showed unclear diagnosis but suffered from arrhythmias, dyspnoea or syncope and 2 of them were recovered from a cardiac arrest. Diagnosis and follow-up of patients were based on available guidelines [7,8]. Table 1 shows the studied cases with demographic and clinical data. Data from 34 relatives of 9 index cases were also obtained. The research related to human use has been complied with all the relevant national regulations, institutional policies and in accordance the tenets of the Helsinki Declaration, and has been approved by the authors' institutional review board. Informed consent was obtained from all individuals included in this study. Genomic DNA was extracted from blood using QIAamp DNA blood Maxi kit (Qiagen, Hilden, Germany) following manufacturer’s protocols. Quality and quantity of extracted DNA were assessed with Qubit® dsDNA BR assay (Invitrogen, Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA) and NanoDrop™ 1000 Spectrophotometer (Thermo Fisher Scientific). DNA integrity was determined by 0.8% agarose E-Gel electrophoresis (Invitrogen), although Agilent DNA 7500 Kit and Agilent 2100 Bioanalyzer (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, USA) were used when DNA was more degraded. Gene selection Genes related with cardiac inherited diseases with risk of sudden death were selected to be studied through MPS. We initially started with only primary arrhythmogenic syndrome genes, then we extended to structural cardiomyopathies and as new genes were being described in the literature, the panel of genes was updated to the current version with 96 genes. The distribution of genes in the targeted panels used is shown in Supplementary Table 1. Targeted resequencing Four targeted MPS panels were used according to the diagnosis of the patient and the date on which it was incorporated into the study (Supplementary Material: Table 1 and Table 2). Eleven samples were initially analyzed for 28 genes with the arrhythmogenic panel described by Brion et al [9], 20 samples were analyzed for 81 genes, 45 samples were analyzed for an updated resequencing panel of 86 genes, both described by Santori et al [10], and 5 samples were analyzed for the last version of the resequencing panel with 96 genes. According to the manufacturer, exonic regions were enriched using SureSelectXT Custom Target Enrichment System Kit (Agilent Genomics, Agilent Technologies, Santa Clara, CA, USA) and subsequently sequenced in a 5500xl SOLiD™ System (Applied Biosystems, Foster City, CA, USA), with the exception of the panel of 96 genes which was sequenced in an Ion Proton™ System (Thermo Fisher Scientific). Sanger sequencing by capillary electrophoresis was used as alternative technology to confirm putative causal variants detected by MPS and to perform segregation analysis in family members. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 110 Sequencing data analysis Sequence alignment, base quality score recalibration, local realignment, variant calling and variant annotation were performed as previously described [9,10]. Variant prioritization was performed based on: ‐ Functional impact on the proteinselecting genetic changes in splicing or exonic regions that generate non-synonymous or frameshift variants, or generate loss or gain of a stop codon. ‐ Allele frequency estimatesselecting genetic variants not described in the Exome Sequencing Project (Exome Variant Server, NHLBI GO Exome Sequencing Project, Seattle, WA; URL: http://evs.gs.washington.edu/EVS/) or showing a frequency lower than the prevalence of the disease considered. Available online databases for allele frequency, conservation score, and in silico pathogenic prediction tools, were probed for prediction of pathogenicity of the variants found. The web resource, Atlas of Cardiac Genetic Variation (http://cardiodb.org/ACGV) was used to help in the variant interpretation. Results Study population Clinical data from 81 unrelated index cases are shown in Table 1. Mean age of the patients was 39.9 years and approximately half of them were male (n=43, 53.09%). Most of the index cases showed a clear diagnosis (42 HCM, 12 BrS, 8 LQTS, 3 DCM, 3 LVNC and 2 ARVC) while 11 of them were included in the study because they showed arrhythmias, in some cases with additional symptoms or family history of sudden cardiac death or heart disease. Sixtyfour patients (79.01%) were symptomatic, including 34 (41.97%) who suffered from syncope and 9 (11.11%) who were recovered from a cardiac arrest or SCD. Thirty-seven (45.68%) had a family history of cardiac arrest or SCD. Mutation yield and analysis On target average depth of coverage across samples was 567.53× and average percent of target base-pairs covered at least 20× was 98.53%. Differences among the several targeted gene panels used are shown in Table 2. Overall, 216 putative pathogenic rare variants were identified in 72 patients. Among them, 48 patients showed a total of 78 variants located in genes associated with the pathology or symptoms present in the patient (Supplementary Table 2), representing 59% of the patients with a positive genetic finding in genes related with their own pathology. Table 3 shows the success of the strategy for finding gene-related variants and pathogenic or likely pathogenic variants, according to the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) recommendations [11], in each of the patient groups studied. Looking at the results in depth, if we consider all the gene related variants, the most effective results were obtained with LQTS, where 75% of the patients showed genetic variants that may be responsible for the pathology. However, when we use more stringent filters, such as the ACMG standards and guidelines [11], to consider a variant pathogenic, the greatest diagnostic success was obtained in HCM (14/42 probands) and in DCM (1/3 probands), Metodología y Resultados 111 although the number of patients studied in this last category is very low and therefore not representative. More detailed information about the prioritized variants is shown in Supplementary Table 2, including information about their presence or absence in the major databases, conservation values and in silico prediction values for pathogenicity. All the evidence available for each variant was used for classifying the variants in the five categories proposed by the ACMG: pathogenic, likely pathogenic, uncertain significance (VUS), likely benign and benign. Considering only the prioritized variants, we found 16 likely benign variants, 41 VUS, 3 likely pathogenic variants and 18 variants considered as pathogenic. Within this last category, the majority (11 variants) were found in genes of hypertrophic cardiomyopathy (MYH7 and MYBPC3). Family screening Seven of the index cases with available relatives in the study showed genetic variants associated with their phenotypes, so family screening was carried out in a total of 32 samples belonging to 7 families (Figure 1). Genetic diagnosis was confirmed in 4 of the families (pedigrees 23, 34, 59 and 62), since co-segregation of the genetic variant with the disease was complete. In two of the families (pedigrees 9 and 65) the involvement of the genetic variants found was ruled out due to the lack of co-segregation with the disease; and in one family (pedigree 54) a variant of uncertain significance in the RYR2 gene was left as questionable, because only one non affected relative of the index case, non carrier of the variant was available. Discussion Inherited cardiac diseases represent one of the most important causes of SCD in young adults. This great category includes mainly cardiomyopathies, channelopathies or primary arrhythmia syndromes and aortopathies, most of them showing autosomal dominant inheritance with variable penetrance and expressivity. Progress in genetic technology over the last years revealed an increasingly polygenic basis of these cardiac diseases, some of them showing a direct relationship between the gene or the mutation present and the prognosis or disease development. This advance in knowledge has led to the establishment of international recommendations on genetic studies in inherited cardiac diseases, being in most of them a recommendation of Class I; and, on the other hand, the expansion of the use of panels of genes analyzed by MPS in many laboratories. The latest published guidelines for cardiac genetic screening [12,7,13] recommend genetic testing (Class I recommendation) when there is a clinical diagnosis of HCM, DCM with cardiac conduction disease and /or family history of SCD and diagnosis of familiar thoracic aortic aneurysms or dissections (TAAD), and also when there is a clinical suspicion of LQTS or CPVT. Recommendations also established that genetic testing can be useful (recommendation Class IIa) when there is a clinical suspicion of BrS or a clinical diagnosis of ARVC or LVNC. According to Pua et al [14], coverage of some inherited cardiac diseases genes using whole exome sequencing in not enough for accurate variant calling, while a targeted gene panel optimized and validated would be the strategy of choice for proper detection of variants. The inclusion of a high number of genes in the panel increases probabilities to find variants meeting MARINA MARTÍNEZ MATILLA 118 Table 2. Targeted gene panels and quality metrics. Genes considered in the assay Samples analyzed Mean target coverage % of target bases covered >20X 28 11 934.30 97.18% 81 20 708.55 99.41% 86 45 511.82 98.89% 96 5 260.15 98.89% Metodología y Resultados 119 Table 3. Success of genetic testing in terms of likely causative variants. HCM DCM LVNC ARVC LQTS BrS Arrhythmia Total Probands studied 42 3 3 2 8 12 11 81 Probands with gene related variants (%) 27 (64.29) 2 (66.67) 2 (66.67) 0 (0.00) 6 (75.00) 6 (50.00) 5 (45.45) 48 (59.26) Probands with pathogenic or likely pathogenic variants according to ACMG (%) 14 (33.33) 1 (33.33) 0 (0.00) 0 (0.00) 2 (25.00) 1 (8.33) 3 (27.27) 21 (25.93) Metodología y Resultados 121 ARTÍCULO 4: GENETIC SUSCEPTIBILITY IN PHARMACODYNAMIC AND PHARMACOKINETIC PATHWAYS UNDERLYING DRUG-INDUCED ARRHYTHMIA AND SUDDEN UNEXPLAINED DEATHS. Marina Martínez-Matilla, Alejandro Blanco-Verea, Montserrat Santori, Juan Ansede-Bermejo, Eva Ramos-Luis, Rocío Gil, Ana María Bermejo, Francisco Lotufo-Neto, Mario H. Hirata, Francesca Brisighelli, Mario Paramo, Ángel Carracedo, María Brion Forensic Sci Int Genet. 42:203-212; 2019 Sep;doi:10.1016/j.fsigen.2019.07.010 Abstract: Drug-induced arrhythmia is an adverse drug reaction that can be potentially fatal since it is mostly related to drug-induced QT prolongation, a known risk factor for Torsades de Pointes and sudden cardiac death (SCD). Several risk factors have been described in association to these drug-induced events, such as preexistent cardiac disease and genetic variation. Our objective was to study the genetic susceptibility in pharmacodynamic and pharmacokinetic pathways underlying suspected drug-induced arrhythmias and sudden unexplained deaths in 32 patients. The genetic component in the pharmacodynamic pathway was studied by analysing 96 genes as-sociated with higher risk of SCD through massive parallel sequencing. Pharmacokinetic-mediated genetic susceptibility was investigated by studying the genes encoding cytochrome P450 enzymes using medium-throughput genotyping. Pharmacodynamic analysis showed three probably pathogenic variants and 45 variants of uncertain significance in 28 patients, several of them previously described in relation to mild or late onset cardiomyopathies. These results suggest that genetic variants in cardiomyopathy genes, in addition to those related with channelopathies, could be relevant to drug-induced cardiotoxicity and contribute to the arrhythmogenic phenotype. Pharmacokinetic analysis showed three patients that could have an altered metabolism of the drugs they received involving CYP2C19 and/or CYP2D6, probably contributing to the arrhythmogenic phenotype. The study of genetic variants in both pharmacodynamic and pharmacokinetic pathways may be a useful strategy to understand the multifactorial mechanism of drug-induced events in both clinical practice and forensic field. However, it is necessary to comprehensively study and evaluate the contribution of the genetic susceptibility to drug-induced cardiotoxicity. Resumen: La arritmia inducida por fármacos es una reacción adversa que puede ser potencialmente mortal ya que se relaciona principalmente con prolongación del intervalo QT inducido por fármacos, factor de riesgo de Torsades de Pointes y muerte súbita cardíaca (MSC). Se han descrito varios factores de riesgo asociados a estos eventos, como enfermedades cardíacas preexistentes y factores genéticos. Nuestro objetivo fue estudiar la susceptibilidad genética en las vías farmacodinámicas y farmacocinéticas en 32 pacientes con sospecha de arritmia o muerte súbita inexplicable inducidas por fármacos. El componente genético de la vía farmacodinámica se estudió mediante el análisis de 96 genes asociados con riesgo de MSC mediante secuenciación masiva. La susceptibilidad genética en la vía farmacocinética se investigó mediante el estudio de los genes que codifican las enzimas del citocromo P450 utilizando genotipado de medio rendimiento. El análisis farmacodinámico mostró tres variantes probablemente patogénicas y 45 variantes de significado incierto en 28 pacientes, varias de ellas previamente asociadas con miocardiopatías con fenotipo leve o de inicio tardío. Estos resultados sugieren que las variantes genéticas en los genes de miocardiopatías, además de las relacionadas con canalopatías, podrían ser relevantes en la cardiotoxicidad inducida por fármacos y contribuir al fenotipo arritmogénico. El análisis farmacocinético mostró tres MARINA MARTÍNEZ MATILLA 122 pacientes que podrían tener un metabolismo alterado de CYP2C19 y / o CYP2D6, probablemente contribuyendo al fenotipo arritmogénico. El estudio de variantes genéticas tanto en vías farmacodinámicas como farmacocinéticas puede ser una estrategia útil para comprender el mecanismo multifactorial de los eventos inducidos por fármacos tanto en la práctica clínica como en el campo forense. Sin embargo, es necesario continuar estudiando estos eventos para conocer mejor la contribución de la susceptibilidad genética a la cardiotoxicidad inducida por fármacos. Contribuciones principales de la doctoranda en el ARTÍCULO 4: ‐ Revisión bibliográfica ‐ Definición de criterios de inclusión de casos ‐ Creación y actualización de la base de datos ‐ Revisión, búsqueda y selección de muestras ‐ Extracción de ADN, cuantificación, determinación de grado de pureza y determinación de integridad de ácidos nucleicos ‐ Procesamiento de muestras para su posterior estudio mediante secuenciación masiva y genotipado de medio rendimiento ‐ Análisis e interpretación de variantes de secuenciación masiva y haplotipos resultantes del genotipado ‐ Confirmación de variantes candidatas y estudio de regiones mal cubiertas mediante secuenciación Sanger: diseño de primers para regiones diana, amplificación ADN mediante PCR, purificación, secuenciación y análisis de secuencias ‐ Redacción y posteriores modificaciones del artículo. DISCUSIÓN GENERAL Discusión 147 DISCUSIÓN GENERAL Con base en los objetivos planteados en el presente trabajo, hemos dividido la discusión en dos grandes bloques, uno centrado en la evaluación de la secuenciación masiva como herramienta de estudio y diagnóstica de cardiopatías familiares, tanto en la práctica clínica como en la forense, y otro gran bloque centrado en el abordaje farmacogenético de las arritmias inducidas por fármacos, con especial consideración a las arritmias inducidas por antipsicóticos y antidepresivos. EVALUACIÓN DE LA SECUENCIACIÓN MASIVA COMO HERRAMIENTA DIAGNÓSTICA DE CARDIOPATÍAS FAMILIARES Las técnicas de secuenciación masiva permiten la secuenciación del genoma completo, el exoma completo y amplias baterías de genes de una forma rápida, fiable y coste-efectiva. Esto ha permitido que, en pocos años, la secuenciación masiva se haya implementado en la práctica clínica para estudiar las causas genéticas de enfermedades que requieren analizar un número elevado de genes, como es el caso de las cardiopatías familiares y adquiridas. La rápida evolución de estas técnicas permite, actualmente, estudiar un gran número de loci partiendo de una pequeña cantidad de ADN. Esta particularidad supuso un avance importante también en la patología forense donde, muchas veces, la cantidad de muestra es una parte limitante del proceso. El uso de la secuenciación masiva como herramienta de autopsia molecular se ha convertido en fundamental, principalmente en el estudio de la MSC sin causa identificada en menores de 40 años, ya que las causas principales son cardiopatías familiares con un alto componente genético. Como se ha descrito a lo largo de esta tesis, son muchos los genes asociados con estas patologías y, dada su heterogeneidad y solapamiento clínico y genético, el estudio genético mediante secuenciación Sanger resultaría caro, tedioso e inviable, incluso si el análisis se limitara a los genes recientemente recomendados por las guías internacionales [97]. Muchas cardiopatías familiares son grandes desconocidas, hay que tener en cuenta que, por ejemplo, el síndrome de Brugada se describió en 1992, o que el síndrome de QT corto apenas se ha podido estudiar con grandes cohortes por su baja prevalencia. En paralelo, el rápido avance de las técnicas de secuenciación masiva permite que haya varias alternativas en el mercado que se adaptan según el estudio que quiera llevarse a cabo. Sin embargo, aunque cada vez esté más presente, la secuenciación masiva aún no está disponible en todos los centros y no existe un protocolo internacional avalado para estudios genéticos post mortem. Con la rapidez con la que evoluciona la secuenciación masiva en cuanto a equipos, protocolos de preparación de las muestras, técnicas, etc., es una tarea difícil estandarizar y validar los protocolos de secuenciación masiva, y más en muestras forenses. Por ello, validar distintas estrategias de estudio genético por parte de la comunidad científica es esencial para abordar con éxito el estudio de las bases moleculares que subyacen en la MSC. Esto supone que equipos especializados tengan que dedicar un gran esfuerzo al continuo reciclaje del conocimiento científico sobre ellas, tanto en investigación como en diagnóstico. En este aspecto, el objetivo principal de los ARTÍCULOS 1, 2 y 3, era la evaluación de la secuenciación masiva como herramienta diagnóstica de cardiopatías familiares en el contexto de la MSC. Ya se habían publicado artículos con pequeñas cohortes de individuos fallecidos que demostraban el potencial diagnóstico de las técnicas de secuenciación masiva en la investigación medicolegal de la MSC, sobre todo a la hora de estudiar las posibles causas de MARINA MARTÍNEZ MATILLA 148 muerte en individuos sin causa de muerte identificada, con autopsia blanca y corazón estructuralmente normal. Los resultados eran prometedores ya que, si el estudio genético resultaba positivo, se extendía a familiares y, tras un screening clínico y genético, se podían establecer intervenciones preventivas y aumentar el número de pacientes beneficiados. En 2007, Tester et al. estudiaron ocho genes asociados a SQTL1-8 en 49 casos de SUD, mostrando que alrededor de un tercio de los pacientes tenían variantes en genes que codificaban proteínas de los canales iónicos, lo que sugería que las canalopatías podrían ser causantes de un importante número de muertes súbitas cardiacas sin causa identificada [227]. Hasta el momento, la mayoría de los estudios genéticos en casos de SADS se centraban en el análisis de genes candidatos asociados a canalopatías por su naturaleza puramente arritmogénica, sin huella estructural, descartando a priori el análisis de genes que codifican proteínas estructurales. Solo unos pocos habían incluido los genes de miocardiopatías estructurales en su análisis [525]. En el ARTÍCULO 1 publicamos la validación de una nueva estrategia para el diagnóstico de síndromes arritmogénicos en la que incluimos genes de canalopatías y genes implicados en el desarrollo de MAVD, miocardiopatía estructural incluida por el sustrato arritmogénico que comporta. El estudio se validó en una cohorte de 53 individuos en la que se incluyeron casos post mortem de SUD y SIDS, y casos clínicos con diagnóstico de SQTL, SBr y MAVD. Los resultados fueron exitosos ya que la secuenciación masiva llevada a cabo en la plataforma 5500XL SOLIDTM SYSTEM demostró ser una técnica sensible con una baja tasa de error. Se detectaron todas las variantes de los controles positivos que incluimos y se confirmaron por Sanger todas las variantes interpretadas excepto una, cuya calidad había resultado dudosa con una reducida profundidad de lectura. El estudio simultáneo de muestras forenses y clínicas nos permitía evaluar la estrategia con muestras post mortem, que muchas veces presentan limitaciones de calidad debido a la degradación del ADN. En este aspecto, la fragmentación mecánica nos permitió adaptar el protocolo al perfil de degradación del ADN, en especial de las muestras post mortem; con la captura como sistema de enriquecimiento obtuvimos buenos resultados de cobertura ya que en todas las muestras se obtuvo una profundidad de lectura media que superaba los criterios publicados, sin diferencias entre el grupo de las muestras forenses (más degradadas) y clínicas (de mejor calidad). En la literatura no existe un consenso claro de profundidad de lectura mínima que se necesita para detectar un cambio en el ADN frente a uno de referencia, sin embargo, suelen manejarse márgenes en torno al 20 o 30X, es decir, la posición debería secuenciarse como mínimo 20 o 30 veces para que la técnica fuera sensible y detectara un posible cambio. Solo una muestra mostró una profundidad media <30X (algo de esperar ya que se trataba de una muestra post mortem con un alto grado de degradación), por lo que resultó ser una estrategia útil para el estudio de muestras forenses con ADN parcialmente degradado. El gran reto de trabajar con secuenciación masiva es procesar, almacenar, analizar y trasladar a la clínica la gran cantidad de información que se obtiene (ARTÍCULO 2). Del secuenciador se obtienen los datos “crudos” que se procesan mediante algoritmos informáticos, obteniéndose un listado de cambios con respecto al genoma de referencia (variantes) que se tienen que analizar. El análisis de todos esos datos implica la detección de un enorme número de variantes no relacionadas con el diagnóstico clínico, así como falsos positivos por la baja cobertura o mala calidad de secuenciación en algunas regiones. El primer paso es realizar un proceso de priorización para obtener un listado de variantes candidatas y así eliminar los cambios benignos, falsos o que no van a aportar información clínicamente útil (por ejemplo, variantes intrónicas fuera del sitio de splicing o de regiones reguladoras). Este proceso de priorización es un primer filtrado burdo que se realiza para descartar variantes y trabajar con un listado de variantes candidatas más manejable. En caso de trabajar con un exoma o un panel Discusión 155 población japonesa, pero se considera una variante de baja penetrancia [382], [384], [542], [543]. Incluso varios trabajos demuestran, mediante estudios funcionales, que esta variante disminuye las corrientes de potasio IKr e I Ks [249], [382], [542]. La disminución de estas corrientes podría crear un sustrato susceptible de proarritmia en presencia de un desencadenante o “second hit” como: un conjunto de SNPs implicados en la prolongación de QT, determinadas condiciones fisiológicas o clínicas, una variante genética asociada a SQTL que disminuye la reserva de repolarización o fármacos que bloquean la corriente IKr (muchos ATC), como podría ser el caso de esta paciente [544]. Incorporar este resultado en su historia clínica podría evitar a esta paciente futuros efectos cardiotóxicos. Identificar y reportar las variantes comunes potencialmente proarrítmicas es importante a la hora de establecer el riesgo proarrímico de un paciente. Sin embargo, la mayoría de los laboratorios no las incluyen en los informes de estudio genético cuando estos estudios se llevan a cabo en el ámbito asistencial. Una de las razones es que la mayoría de los laboratorios de diagnóstico genético las clasifica como VUS o probablemente benignas según las guías de la ACMG/AMP, sin reflejar el riesgo proarrítmico real que comportan. Autores como Giudicessi et al. analizan este problema y sugieren un esquema de clasificación que incluya dos nuevas categorías, “alelo de riesgo” y “alelo funcional de riesgo”, según la evidencia que apoye el papel causal de estas variantes (estudios funcionales, epidemiológicos, etc.) [520]. De esta forma quedaría reflejado el riesgo proarrítmico que suponen y esta información estaría disponible en la historia clínica electrónica del paciente. Algo que nos llamó la atención de los resultados obtenidos fue la gran cantidad de variantes detectadas en los genes de miocardiopatías. Hasta el momento, los estudios de genes candidatos se habían basado principalmente en genes que codifican proteínas de canales iónicos cardiacos por su papel en la arritmogénesis (sobre todo los asociados SQTL), genes de proteínas transportadoras y algunos otros genes previamente descritos en estudios de GWAS, como por ejemplo NOS1AP. Para este estudio decidimos ir más allá e incluir el análisis de los genes que codifican proteínas estructurales asociadas a miocardiopatías. Esta decisión fue motivada por los resultados de varios estudios de nuestro grupo en los que se encontraban un gran número de variantes en genes de miocardiopatías estructurales en casos de SADS, SIDS y SUD [483], [529], [545]. Cómo las variantes genéticas en los genes sarcoméricos podrían provocar arritmogénesis sin un fenotipo visible que no pueda distinguirse durante la autopsia o la valoración clínica aún está por resolver. Algunos autores sugieren que puede deberse a cambios subclínicos localizados que no son visibles en una autopsia [458]. Otros autores han observado disminución de INa en ausencia de cambios estructurales visibles en modelos de ratón de MCA desmosomal, por lo que podría ser que estas variantes tuvieran un efecto sobre la función eléctrica cardiaca antes de que se manifieste el fenotipo estructural [485], [486]. Las alteraciones en la homeostasis del calcio juegan un papel importante en la contracción cardiaca y en la patogénesis de las arritmias cardiacas. Estudios genéticos en pacientes con síndromes arritmogénicos familiares han detectado mutaciones en varios canales y transportadores de calcio, implicando directamente la disfunción de estas proteínas en los mecanismos de la enfermedad [546], [547]. Conforme avanza el conocimiento molecular de las cardiopatías familiares, cada vez hay más genes comunes entre síndromes arritmogénicos y miocardiopatías estructurales evidenciando el solapamiento genético. Por ejemplo, aunque el gen SCN5A es el gen más mutado en pacientes con SBr, se han identificado mutaciones en pacientes con SBr en el gen PKP2, que codifica una proteína desmosomal, o en genes sarcoméricos, como MYBPC3, TTN, TPM1 o MYH7, incluso mutaciones dando lugar a fenotipos tan variables como MCH y SBr en distintos miembros de una misma familia con la misma mutación [290], [487]. Mango et al. estudiaron el efecto funcional de la mutación E192K en el gen TPM1 demostrando que MARINA MARTÍNEZ MATILLA 156 alteraba la regulación y señalización del calcio. Estos resultados sugieren que el SBr no siempre se origina como una disfunción de un canal iónico, sino que puede originarse también como una patología del miofilamento que altera la señalización del calcio intracelular. Por tanto, estas alteraciones en genes sarcoméricos o desmosomales podrían alterar la homeostasis del Ca+2 incluso sin alteraciones estructurales evidentes, dando lugar a una especie de canalopatía adquirida y facilitando un sustrato arritmogénico que dé lugar a arritmias y MSC [488]. Ante estos hallazgos, no parecía descabellado que variantes en genes de miocardiopatías pudieran aportar mayor riesgo a sufrir eventos arritmogénicos adquiridos sin patología estructural. Se detectaron un total de 35 variantes en genes de miocardiopatías en 24 pacientes (75%), dos ellas clasificadas como probablemente patogénicas en pacientes con SQTL-IF: p.Asn4539* en el gen TTN y p.V1125M en el gen MYBPC3. La variante p.Asn4539* en el gen TTN se encontró en un paciente con SQTL-IF sin diagnóstico de miocardiopatía, pero con antecedentes familiares de MCD; esta variante aparecía en la literatura asociada con MCD (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/variation/8604/). V1125M en el gen MYBPC3 se detectó en un paciente con una VUS en el gen ANK2, asociado con SQTL. V1125M aparece reportada en la literatura en individuos con MCH con expresividad variable y, en un caso, en heterocigosis compuesta con otra mutación patogénica en el mismo gen; también se ha identificado en individuos con MCD y en un caso de SUD (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar/variation/8604/). Nos sorprendió identificar, además, otras cuatro variantes previamente asociadas con penetrancia incompleta, fenotipos menos graves, atípicos o de aparición tardía, en genes de miocardiopatías (Tabla 3, ARTÍCULO 4). Serían necesario estudios funcionales y análisis de los genes de miocardiopatías en cohortes más grandes para saber qué genes, qué tipo de variantes y en qué medida contribuyen o no al riesgo proarrímico. El gen con más variantes fue MYBPC3, pero se encontraron un total de 12 variantes en genes sarcoméricos, cinco en genes desmosomales y 12 en genes que codifican otras proteínas estructurales. Estas variantes genéticas podrían crear un sustrato arritmogénico haciendo al corazón más vulnerable ante fármacos proarrítmicos. Sin embargo, no podemos descartar que la presencia de estas variantes haya sido por azar y no tengan ninguna significancia en el fenotipo del paciente. Factores genéticos en vías farmacocinéticas En la vía farmacocinética, gran parte de la variabilidad de la respuesta a fármacos depende de las enzimas que componen el citocromo P450, cuya función depende, a su vez, de la combinación de alelos en los genes que codifican cada enzima. Esta combinación alélica da lugar a que haya individuos con fenotipos metabolizadores lentos, normales, rápidos o ultrarrápidos, que influirán en la Cp del fármaco. El hecho de que el riesgo de proarritmia y MSC pueda ser depender de la Cp del fármaco nos motivó a estudiar las variantes alélicas en los CYP en estos pacientes. A diferencia de las variantes genéticas en la vía farmacodinámica, el estudio de la vía farmacocinética se realizó mediante genotipado de medio rendimiento en la plataforma MassARRAY System (Agena Bioscience) con análisis de espectrometría de masas MALDITOF, disponible en el nodo de Santiago de Compostela del Centro Nacional de Genotipado (CEGEN-PRB3). En esta ocasión, el trabajo no se llevó a cabo mediante secuenciación masiva por varias razones: 1) el genotipado es una de las técnicas de elección para estudiar cambios puntuales en el genoma ya que es fiable y eficiente, ahorra tiempo y abarata costes frente a la secuenciación masiva; 2) esta técnica es adecuada para ensayos con muestras forenses muy degradadas, puesto que analiza fragmentos cortos específicos conocidos; 3) el estudio mediante Discusión 157 secuenciación masiva implicaba poner a punto una nueva estrategia para estudiar los genes que codifican las enzimas CYP; estos genes se caracterizan por ser muy polimórficos, tener mucha homología entre ellos, pseudogenes y regiones repetitivas, características que dificultan la secuenciación [548]; 4) alrededor del ~47% de las muestras eran casos de SUD, con cantidad limitada de ADN, en muchos casos parcialmente degradado, lo cual dificultaba el análisis de dichos genes mediante secuenciación masiva. Actualmente, se están realizando investigaciones de la variabilidad genética en CYP mediante secuenciación masiva con la finalidad de encontrar variantes raras que puedan explicar parte de la variabilidad que no se explica con los SNPs conocidos hasta ahora [549], [550]. Se genotiparon aproximadamente 191 SNPs, insercionesdeleciones y CNV presentes en 36 farmacogenes clínicamente relevantes, de los cuales se analizaron los localizados en los cinco CYP metabolizadores de los antipsicóticos y antidepresivos que estaban tomando los pacientes en el momento de la arritmia o, en el caso de SUD, que se detectaron en los estudios toxicológicos como parte de la investigación medicolegal de la muerte. Los resultados arrojaron varios hallazgos relevantes. Por un lado, sugieren que los polimorfismos presentes en CYP2C19 pudieron contribuir en el evento arritmogénico en dos pacientes con SQTL-IF, y los polimorfismos en CYP2D6 en un caso de SUD. En los tres pacientes, la interacción fármaco-gen detectada podría implicar un cambio en la prescripción del fármaco según las agencias reguladoras o alguna de las guías clínicas publicadas por CPIC o DPWG. Sin embargo, recomendaciones entre los distintos organismos no coinciden (Tabla 20). Por ejemplo, uno de los pacientes desarrolló el fenotipo arritmogénico al comienzo del tratamiento con escitalopram, clasificado por CredibleMeds como fármaco con riesgo conocido de Torsades de Pointes (siendo este riesgo dependiente de dosis). Este fármaco es metabolizado mayoritariamente por CYP2C19, para el cual el paciente era IM. Con respecto a la información farmacogenética incluida en la ficha del fármaco, si acudimos a las recomendaciones de la FDA, CPIC y DPWG, la información es confusa. La FDA reconoce la interacción escitalopram-PM CYP2C19 (no IM) como una asociación fármaco-gen que puede aumentar la concentración sistémica del fármaco e incluye esta información en la ficha del fármaco, pero no establece una recomendación específica de cambio de dosis o manejo del paciente. El CPIC, en cambio, reconoce que el metabolismo está reducido en IM, pero solo establece recomendación de reducir la dosis máxima al 50% en individuos PM CYP2C19 y no en IM. Por último, la DPWG, sí recomienda pautas de prescripción para ambos fenotipos por el riesgo de prolongación de QT y TdP que comportan. La recomendación para CYP2C19 PM en este caso sería la misma que CPIC, mientras que para IM recomienda una dosis máxima del 75% de la dosis estándar. Como ya se ha descrito anteriormente, la variabilidad de la respuesta al fármaco es la suma de un conjunto de factores que contribuyen al fenotipo final. En psiquiatría es habitual que los pacientes estén tomando tratamientos complejos con dos o más fármacos proarrítmicos cuyo efecto puede ser aditivo. Por ejemplo, el efecto aditivo de dos fármacos que prolongan el QT o la interacción de dos fármacos que afecta a las enzimas metabolizadoras puede aumentar la probabilidad de sufrir arritmias ventriculares y TdP. En nuestro estudio, el 62,5% de los pacientes estaban polimedicados y tomaban dos o más fármacos previamente relacionados con prolongación del QT o proarritmia. La polimedicación dificulta el estudio de la contribución de las variantes genéticas en el fenotipo final, pero representa la situación actual de los pacientes psiquiátricos en la práctica clínica. MARINA MARTÍNEZ MATILLA 158 Tabla 20. Recomendaciones clínicas de FDA, CPIC, DPWG y AEMPS sobre las interacciones fármaco-gen encontradas en nuestra cohorte. Paciente Fármaco Gen Fenotipo paciente Organismo Recomendación APs_13 Escitalopram CYP2C19 IM/PM FDA PM: accionable, sin recomendación específica CPIC PM: reducir D estánda r al 50% y ajustar según respuesta o cambiar a fármaco no metabolizado por CYP2C19 DPWG IM: no exceder 75% de Dmáx estándar PM: no exceder 50% de Dmáx estándar AEMPS PM: D inicial de 5mg/día durante 2 semanas y aumentar hasta 10mgdía según la respuesta APs_25 Clomipramina CYP2D6 PM* FDA Accionable, monitorizar Cp CPIC Opcional: evitar el uso de clomipramina o reducir D estándar al 50% y monitorizar Cp DPWG Reducir D estándar al 50% y monitorizar Cp de clomipramina y desmetilclomipramina CYP2C19 PM CPIC Opcional: evitar el uso de clomipramina o reducir D estándar al 50% y monitorizar Cp CYP2D6 PM* CPIC Opcional: evitar el uso de clomipramina y monitorizar si no es posible CYP2C19 PM APs_23 Venlafaxina CYP2D6 IM DPWG Cambiar medicamento o reducir D y monitorizar Cp de venlafaxina y Odesmetilvenlafaxina. Los efectos adversos no parecen dependientes de D. D: dosis; Dmáx: Dosis máxima; AEMPS: Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios. *fenotipo inferido por fenoconversión de NM a PM; Cp: concentración plasmática. En dos pacientes (APs_13 y APS_25) con variantes genéticas potencialmente relacionadas con la arritmogénesis en los CYP, se evidenció que el genotipo era solo uno de varios factores de riesgo que fueron claves para el desarrollo de la arritmia/prolongación del QT. El paciente APs_13, en tratamiento con salbutamol y olanzapina, desarrolló SQTL-IF grave (QTc=500ms, 516ms y 486ms), TdP-IF y parada cardiorrespiratoria cuando comenzó a tomar escitalopram [551]. Este fármaco se asocia a un mayor riesgo de prolongación de QT y TdP dependiente de dosis por su capacidad de unirse tanto a los canales hERG abiertos como a los inactivos inhibiendo el tráfico de iones de K+ al interior celular. Estos eventos se dieron en condiciones de hipopotasemia (hipocalemia) e hipomagnesemia, reconocidos como factores de riesgo en Torsades de Pointes. La hipopotasemia pudo ser provocada por salbutamol ya que es uno de sus efectos adversos conocidos. El salbutamol, además, puede ejercer un efecto sobrerregulador en los canales de calcio L-type, produciendo sobrecarga intracelular de calcio. Esta acumulación de calcio intracelular puede dar lugar a PPP y TdP, sobre todo en pacientes con prolongación de QT o en presencia de otros fármacos [552]. La olanzapina, aunque se asocia con poca afinidad por los canales hERG, está clasificada por CredibleMeds como fármaco con riesgo torsadogénico en determinadas condiciones, como niveles bajos de K+ y Mg+ o uso Discusión 159 concomitante con otros fármacos con riesgo de TdP o SQTL-IF [553]. Nuestra hipótesis es que, en este paciente, la función metabolizadora de CYP2C19 estaba reducida y aumentó la Cp de escitalopram. Este aumento provocó prolongación de la repolarización cardiaca dependiente de dosis que, junto al efecto potenciador de la olanzapina en la prolongación de QT y la acumulación de calcio intracelular por salbutamol, facilitó el desarrollo de PPP y TdP en presencia de hipopotasemia e hipomagnesemia. La combinación de estos factores de riesgo simultáneamente pudo ser letal para esta paciente. El paciente APs_25 desarrolló la prolongación del QT con el cambio de dosis de clomipramina. El paciente estaba en tratamiento, además, con clomipramina, olanzapina, clonazepam y fluoxetina. Años antes, había presentado también QT prolongado en presencia de clomipramina, litio, clonazepam y fluoxetina. La clomipramina bloquea los canales hERG con efecto dependiente de concentración y está clasificada como fármaco con riesgo de TdP en condiciones de hipopotasemia, hipomagnesemia, dosis excesiva y uso concomitante con otros medicamentos proarrítmicos [554]. La ruta primaria de metabolismo de la clomipramina es la desmetilación a su metabolito activo N-desmetilclomipramina (DC) llevada a cabo principalmente por CYP2C19 y en menor medida por CYP3A4 y CYP1A2, seguida de la eliminación de ambas a través de hidroxilación mediante CYP2D6. Pacientes PM CYP2D6 pueden tener concentraciones plasmáticas más altas de clomipramina y DC que los metabolizadores normales ante la misma dosis (Tabla 20). En este paciente, aunque el genotipo de CYP2D6 indicara una función normal, su actividad posiblemente era comparable a la de los metabolizadores pobres por la inhibición potente de la actividad de CYP2D6 por parte de la fluoxetina y, en menor medida, por parte de la misma clomipramina. Esta inhibición posiblemente aumentó las concentraciones plasmáticas de la clomipramina y su metabolito activo. Un estudio en población japonesa asoció el genotipo 2*/2* de CYP2C19 (fenotipo PM CYP2C19) a un aumento de la Cp de clomipramina y aumento de la ratio de clomipramina/DC, sin embargo, este estudio se realizó en una cohorte pequeña, por lo que son necesarios más estudios para confirmar esta interacción y saber si este genotipo pudo influir en el riesgo de prolongación de QT [555]. Por otro lado, se considera que olanzapina y fluoxetina aumentan el riesgo de prolongación de QT y TdP en determinadas condiciones. El paciente era portador de una variante incierta en el gen CACNA1C, sin embargo, en este contexto arritmogénico debido a la interacción entre fármacos, es muy complejo valorar el papel de esta variante genética en la prolongación del QT. En este paciente, aunque las variantes genéticas pudieron influir en el fenotipo arritmogénico, la fenoconversión de CYP2D6 de NM a PM por la inhibición de fluoxetina (mayoritariamente) y clomipramina parece que fue clave en la prolongación del QT. Los factores de riesgo que podrían haber contribuido al SQTL-IF fueron: prolongación de QT dependiente de dosis por clomipramina + posible aumento de clomipramina por fenotipo PM CYP2C19 + inhibición potente de CYP2D6 por fluoxetina + inhibición de CYP2D6 por clomipramina + efecto potenciador de olanzapina y fluoxetina. El paciente APs_23 es un caso de SUD cuyo análisis toxicológico detectó concentración terapéutica de venlafaxina en sangre. En este paciente se detectaron también concentraciones terapéuticas de benzodiacepinas en sangre que no tendrían, a priori, un papel relevante en la arritmogénesis. La venlafaxina está clasificada por CredibleMeds como fármaco con posible riesgo de TdP. Las variantes que se detectaron indicaban que el individuo era IM para CYP2D6 y NM o IM para CYP2C19. Mediante CYP2D6, la venlafaxina se transforma en su principal metabolito activo, O-desmetilvenlafaxina (ODV) y, de forma minoritaria, a un metabolito secundario menos activo, N-desmetilvenlafaxina, mediante CYP3A4 y CYP2C19. Ambos metabolitos se metabolizan a un tercer metabolito sin efecto farmacológico a través de CYP3A4, CYP2C19 y CYP2D6. Un fenotipo PM puede alterar las concentraciones de venlafaxina y sus MARINA MARTÍNEZ MATILLA 160 metabolitos, aumentando el riesgo de reacciones adversas. A pesar del papel mayoritario del CYP2D6 en la formación de ODV, se piensa que CYP2C19 podría tener también un papel relevante ya que se han detectado concentraciones plasmáticas de ODV en individuos sin función metabolizadora en CYP2D6 [556], [557]. Se piensa, además, que CYP2C19 podría influir en el metabolismo de venlafaxina en individuos PM e IM CYP2D6, sin embargo, los estudios aún son limitados. Si consideramos la hipótesis de que la venlafaxina pudo influir en el evento arritmogénico fatal y, además, asumimos que el individuo es IM CYP2C19, tendría sentido que el CYP2C19 estuviera implicado en la formación de ODV y explicaría por qué se detecta concentración terapéutica de venlafaxina en la sangre del fallecido. Con la evidencia actual, no podemos saber si la variante incierta p.D359N en el gen LDB3, detectada en la vía farmacodinámica, influyó en la MSC. En los tres casos, los fármacos cuyo metabolismo se veía afectado eran antidepresivos: escitalopram (inhibidor selectivo de la recaptación de serotonina, ISRS), venlafaxina (inhibidor de la recaptación de serotonina y norepinefrina, IRSN) y clomipramina (ATC). Los pacientes psiquiátricos, normalmente prueban varios tratamientos mediante ensayo-error hasta dar con el más adecuado que mejora sus síntomas con los mínimos efectos adversos. Para optimizar el tratamiento se tardan varias semanas, esto supone un desgaste para el paciente y también un coste para los servicios sanitarios. Por ejemplo, probar si un tratamiento funciona o no con antidepresivos normalmente tarda una media de 6 a 8 semanas, tiempo en el que el paciente puede estar tomando un medicamento que no le funciona o sufrir reacciones adversas que pueden resultar peligrosas para la salud. En la medicina personalizada se espera que el análisis farmacogenético ayude a optimizar la respuesta al tratamiento, disminuya las reacciones adversas, aumente la seguridad en la elección del fármaco, mejore la adherencia al tratamiento, aumente la probabilidad de éxito terapéutico y disminuya el coste para los sistemas de salud. En nuestra cohorte el estudio farmacogenético ha permitido identificar en total siete pacientes (21,8%) con variantes genéticas que pudieron influir en el fenotipo arritmogénico, cuatro en la vía farmacodinámica y tres en la vía farmacocinética. El estudio simultáneo de los factores genéticos en la vía farmacocinética y la vía farmacodinámica nos permitía estudiar un posible riesgo acumulado por defectos genéticos en ambas vías, sin embargo, ante la gran cantidad de variantes de significado incierto en la vía farmacodinámica, no ha sido posible valorar dicho alcance. A pesar de ello, cabe destacar que los pacientes con las variantes probablemente patogénicas en la vía farmacodinámica no eran portadores de variantes genéticas en las enzimas metabolizadoras de fármacos. Mediante el estudio de los genes asociados con trastornos arritmogénicos familiares pudimos identificar dos individuos (6,25%) con variantes potencialmente proarrítmicas, uno de ellos con posible SQTL subclínico. Los resultados confirman la importancia de reportar las variantes proarrítmicas comunes y de baja frecuencia que habitualmente son clasificadas como benignas y descartadas del informe genético. Incorporar estas variantes al historial médico del paciente podría ayudar al clínico a identificar pacientes con riesgo proarrítmico antes de un nuevo tratamiento y así evitar nuevas arritmias inducidas por fármacos. En el ámbito forense, estas variantes pueden ayudar a establecer una posible causa de muerte, con estudios de cosegregación de las variantes en la familia en el contexto de la investigación medicolegal de casos de SUD y SADS. Las mutaciones probablemente patogénicas y las variantes “débiles” o con efecto moderado en genes que codifican proteínas estructurales podrían haber influido en el desarrollo de la proarritmia en hasta cinco pacientes. Sin embargo, la implicación de estos genes en el desarrollo de arritmias inducidas por fármacos aún tiene que confirmarse. Discusión 161 Gracias al estudio de la variabilidad genética de las enzimas metabolizadoras de fármacos detectamos tres individuos (9,4%) cuyo metabolismo estaba posiblemente alterado e influyó en el desarrollo de la proarritmia. No podemos saber en qué medida dicha variabilidad contribuyó a la proarritmia, dado el papel relevante de otros factores de riesgo, sobre todo de las interacciones farmacológicas. A pesar de ello, las variantes genéticas encontradas en estos pacientes podrían tener consecuencias directas en su tratamiento ya que las asociaciones farmacogenéticas detectadas en los tres pacientes son accionables o tienen recomendaciones de prescripción en alguna de las guías clínicas publicadas. Sin embargo, la discordancia de las recomendaciones debida a la falta de evidencia que confirme las interacciones fármaco-gen en antidepresivos podría ser una de las razones por las que su uso es limitado en clínica. Para avanzar en la implantación de la farmacogeenética, actualmente se están llevando a cabo grandes estudios en los que se pretende evaluar su impacto en el paciente y su rentabilidad para los sistemas de salud [558]. Sus objetivos son: integrar los resultados de las pruebas farmacogenómicas en la historia electrónica del paciente, implementar las guías ya existentes de CPIC, implementar nuevas asociaciones fármaco-gen y evaluar su utilidad clínica, profundizar en las asociaciones fenotipo-genotipo, formar a los sanitarios en farmacogenómica o utilizar las técnicas de secuenciación masiva para estudios de farmacogenómica, entre otras. El diagnóstico molecular y la farmacogenética son piezas clave en la medicina de precisión. Con el objetivo de optimizar diagnóstico y tratamiento y de predecir el desarrollo de enfermedades, actualmente se están invirtiendo grandes esfuerzos en integrar la información genómica y molecular junto a la información clínica, social y ambiental en el historial médico del paciente [559]. En un futuro, la integración de los datos de las distintas ómicas (genómica, epigenómica, metabolómica, proteómica, etc.) junto a los datos clínicos permitirán profundizar en el conocimiento de los mecanismos fisiopatológicos de las enfermedades, avanzar en su diagnóstico molecular y desarrollar nuevos fármacos más específicos con el objetivo de conseguir una medicina individualizada, más segura, eficiente, preventiva y predictiva. CONCLUSIONES