El BSC crea un método computacional que revela conexiones hasta ahora ocultas entre enfermedades

El cuerpo humano es un sistema complejo e interconectado, donde las alteraciones provocadas por una enfermedad pueden favorecer la aparición de otras. A esta tendencia de algunas enfermedades a aparecer juntas, más allá de lo que se esperaría por azar, se le llama coocurrencia. Así, aunque hay enfermedades con una coocurrencia ampliamente conocida en ciertos grupos de pacientes, como la enfermedad de Crohn y el desarrollo de úlceras, muchos de los mecanismos moleculares que las explicarían eran, hasta ahora, desconocidos.  

Un estudio del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) ha analizado, gracias al desarrollo de un nuevo método computacional, datos moleculares de más de 4.000 pacientes y 45 enfermedades. Esta investigación representa el mayor esfuerzo hasta la fecha para explicar científicamente las asociaciones clínicas entre enfermedades. Los resultados demuestran que el 64 % de las conexiones conocidas a nivel médico se relacionan por similitudes en la expresión de los genes, y aportan pistas relevantes sobre los mecanismos biológicos que las vinculan.

A través de datos de secuenciación de RNA, una tecnología que permite leer qué genes están activos en cada paciente, los investigadores han podido trazar las relaciones que hay entre enfermedades complejas, observando interacciones positivas en las que la presencia de una enfermedad favorece la aparición de otras, como ocurre con el asma y el párkinson; o negativas, en las que algunos pacientes de una enfermedad parecen estar protegidos frente al desarrollo de otras, como entre el cáncer y enfermedades neurodegenerativas como el huntington.

“Sabemos desde hace años que los pacientes con enfermedad de Huntington desarrollan menos tumores sólidos, como los del cáncer de pulmón o de mama, de lo que cabría esperar por azar. Este estudio aporta una posible explicación molecular a este fenómeno, al revelar que muchos de los procesos biológicos asociados al huntington siguen rutas opuestas a las del cáncer. Ahora podemos investigar esos mecanismos y aprender de ellos”, ha afirmado Beatriz Urda, investigadora del BSC y autora principal del estudio.

Los resultados indican que el sistema inmune actúa como eje central de estas interacciones, ya que se han detectado alteraciones comunes en vías inmunológicas en el 95% de las enfermedades clínicamente relacionadas. Además, el estudio identifica nuevas posibles asociaciones, como el síndrome de Down y el lupus, lo que podría mejorar el diagnóstico de algunas enfermedades y el desarrollo de nuevas estrategias terapéuticas.

Grupos de pacientes y medicina personalizada

Sin embargo, muchas de esas coocurrencias solo han podido ser detectadas al dividir a los individuos con una misma enfermedad en subgrupos según sus perfiles moleculares, es decir, haciendo grupos de pacientes que tengan activos o inactivos los mismos genes. Así, se ha observado que, por ejemplo, algunos subgrupos de pacientes de cáncer de mama presentan conexiones moleculares con el autismo o el trastorno bipolar, mientras que otros muestran una interacción negativa que les podría proteger de la esclerosis múltiple.

“El estudio ha revelado que muchas asociaciones solo emergen en ciertos pacientes, lo que explicaría por qué dos personas con la misma enfermedad pueden tener trayectorias clínicas completamente distintas. Este enfoque nos permite identificar asociaciones potencialmente subdiagnosticadas y proponer mecanismos moleculares para explicar vínculos clínicos hasta ahora poco comprendidos”, ha señalado Urda.

Esta nueva metodología, además, podría ser especialmente útil para el estudio de enfermedades raras, “que suelen ser más difíciles de caracterizar debido a la escasez de datos clínicos. A pesar de estas limitaciones, el método computacional presenta una capacidad de detección de interacciones comparable a la de enfermedades más comunes y podría abrir la puerta a una mejor comprensión de estas patologías minoritarias”, destaca Alfonso Valencia, profesor ICREA, líder del estudio y director del Departamento de Ciencias de la Vida del BSC.

La investigación no solo ayuda a explicar fenómenos clínicos observados desde hace décadas, sino que también abre nuevas vías para anticipar qué enfermedades podría desarrollar un paciente y adaptar los tratamientos de forma más preventiva y personalizada. Subraya así el potencial de integrar información clínica y genómica para entender mejor las enfermedades, no como entidades aisladas, sino como parte de un sistema interconectado por sus características moleculares subyacentes.

Con todos los datos recogidos y todas las interacciones estudiadas, el equipo científico del BSC ha puesto en marcha una plataforma web abierta al público y la comunidad científica que permite explorar de forma interactiva las asociaciones positivas y negativas entre numerosas enfermedades, así como los posibles mecanismos moleculares detrás de cada vínculo.
 

Referencia: B. Urda-García, J. Sánchez-Valle, R. Lepore, & A. Valencia, Patient stratification reveals the molecular basis of disease co-occurrences, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 122 (35) e2421060122, https://doi.org/10.1073/pnas.2421060122 (2025).

Plataforma web: https://disease-perception.bsc.es/rgenexcom/