TDAH y comorbilidad3) Explicación del modelo AM: Un ejemplo práctico

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Joaquín Díaz Atienza

PRESENTACIÓN

Es mi intención desarrollar este artículo de tal forma que pueda ser útil para aquellos interesados en realizar una investigación utlizando el modelo de Aleatorización Mendeliana (AM) y no sean especialmente expertos en el tema. 

Para ello, utlizaremos una investigación real¹ sobre la que iremos explicando aquellos pasos y términos que puedan resultar confusos. Por tanto, nuestro objetivo no es solo presentar los contenidos y resultados de la publicación – a la que se puede acceder gratuitamente – sino también ejercer nuestro empeño didáctico que espero tenga éxito.

Seguiremos paso a paso el índice del artículo que comentaremos. Todos aquellos conceptos que sean poco familiares serán explicados con notas al pie del artículo para lo que se realizarán las llamadas correspondientes. 

ANÁLISIS DE LA INVESTIGACIÓN DE YANWEI GUO et al (2024)

INTRODUCCIÓN

Se investiga la causalidad entre el TDAH y cinco trastornos psiquiátricos (Véase la Figura 1). Se conoce que los mismos genes participan en varios trastornos mentales diferentes. También conocemos que muchos genes están interconectados. Por tanto, como sucede con la gran mayoría de los trastornos psiquiátricos, también se sabe que la variación genética en el TDAH es inespecífica, aunque algunos factores genéticos del TDAH se superpongan con otros problemas psiquiátricos graves.

La aleatorización mendeliana presenta como objetivo el investigar si existe una relación causal entre dos factores, utlizando como variables instrumentales a la variabilidad genética que existe entre individuos. Por su accesibidad,son los SNP (Polimorfismo de un Solo Nucleótido) los más utilizados. Otra razón, aún más importante, es que los SNPs se constituyen durante el desarrollo embrionario a través de mutaciones puntuales en el ADN que surgen de forma aleatoria durante la replicación del ADN y son independientes del entorno. Por tanto, son considerados ideales para la aletarización mendeliana que a su vez minimiza la confusión residual¹ y la causalidad inversa.²

MATERIAL Y MÉTODO

Lo primero que debemos diseñar es el plan de nuestra investigación. En este caso se trata de estudiar la relación de causalidad que pueda existir entre el TDAH y cinco tratortornos psiquiátricos que la literatura científica los ha presentado habitualmente como comorbilidades: El Trastorno del Espectro Autista (TEA), el Retraso Mental (RM), trastorno de tics,esquizofrenia, trastorno del estado de ánimo y trastorno de ansiedad. 

Plan de investigación

En la Figura 1 se expone la planificación que diseñaron los investigadores del artículo que comentamos.

Figura 1. Diseño de la investigación

Fuente de datos

Tabla 1. Bases de datos de donde se obtiene la información para cada trastorno y la potencia para cada asociación entre el TDAH y los otros tratornos psiquiátricos

En esta investigación se utiliza como método estadístico principal la varianza ponderada inversa (en iglés, IVW)³

Se obtienen estudios de asociación de todo el genoma (GWAS). Estos datos son accesibles públicamente.

• Para el TDAH

Los datos de exposición para el TDAH fueron obtenidos de la base datos IBI de donde se obtuvieron los SNP relacionados con el TDAH y que, a su vez, se obtuvieron de un metaanálisis integral del GWAS. Comprende a 21.738 casos y a 36.548 controles

• Para la comorbilidad

Se buscó en la base de datos MRC-IEU.

Selección de variable instrumentales (VI)

Las variables genéticas instrumentales para la exposición se obtuviero de la base de datos IBI. Los criterios de selección que siguieron los investigadores fueron los siguientes:

1. Que el nivel de significación entre SNP y TDAH fuera al menos de p< 10ˆ8
2. Los SNP se identificaron y posteriomente se agruparon para desequilibrio del ligamento (LD) ⁴  a través de programa PLINK ⁵ con un corte estricto de agrupamineto R2= 0,001 dentro de una ventana de 10.000kb.
3. La fuerza de la variable instrumental se calculó mediante el estadístco F [efn-note]El estadístico F, en el contexto del desequilibrio de ligamiento, se utiliza para medir la asociación entre alelos en loci diferentes. Se basa en la diferencia entre la frecuencia observada de un haplotipo (conjunto de genes que se heredan de un solo progenitor) y la frecuencia esperada si los alelos fueran independientes. Un valor alto de F indica una fuerte asociación, mientras que un valor cercano a cero sugiere independencia o ausencia de desequilibrio de ligamiento.[/efn_note] . Todos fueron >10 lo que evita un sesgo de VI débil.  Se recopiló infromación para cada SNP . Posteriomente se armonizaron los conjuntos de datos de exposición y resultado eliminando  las variantes palindrómicas⁶  y  las VI débiles. Los SNP restantes fueron los que se utilizaron en el análisis MR.
4. Se utilizó el PhenoSacanner⁷ para ver si existían factores de consfusión entre los SNP seleccionados en la relación del TDAH con los cinco trastornos psiquiátricos en estudio.

Análisis estadístico

Los análisis estadísticos que requiere un proyecto de investigación con aleatorización medeliana en psiquiatría es bstante complejo, aunque accesible si nos empecinamos con motivación en conseguirlo. Realmente, hay que romper con la metodología clásica de los estudios de casos/ controles y de cohorte.  Aquí explicamos los procedimientos estadísticos empleados por Yanwei Guo y sus colaboradores por considerarla muy bien explicada.

1.  Los autores utilizaron el paquete estadísticoTwoSampleMR (versión 0.5.7) para R (versión 4.3.1), ambos disponibles gratuitamente.
2. Se utilizaron como técnicas estadísticas la Variable Inversa Ponderada (veas nota al pie), MR-Egger⁸, mediana ponderada, y modelo ponderado para el análisis  con valor p<0,05.
3. El método de análisis que se mostró más apropiado fue el IVW. Este método incluye tanto efectos fijos, como aleatorios. Cuando existe heterogeneidad se utiliza el IVW de efectos aleatorios. Los resultados del análisis lo veremos gráficamente en una gráfica de bosque.
4. La metodología empleada fue la regresión ponderada de la que se excluye el término de interección.
5. La identificación pleiotrópica se evaluón con MR-Egger
6. La heterogeneidad se evaluó con el estadístico Q de Cochran, p<0,5.⁹.
7. Para el análisis de la senibilidad se eliminaron individualmente cada SNP y se valoró el impacto que su eliminación en la asociación entre la exposición y el resultado.
8. Como los autores investigaron exposiciones múltiples los vaolres de la IVW los ajustaron mediante la técnica FDR (corrección de la tasa de falsos descubrimientos)¹⁰
9. Finalmente, se calculó la OR y su IC95%.

RESULTADOS

Presentamos únicamente el diagrama de bosque con algunas modificiones aclaratorias respecto al original. Solo se encontró relación causal positiva del TDAH con la esquizofrenia y los TEA (trastorno del espectro autista):

Como puede observarse en el diagrama de bosque, los resultados sobre las comorbilidades asociadas al TDAH no aparecen positivas en todos los modelos estadísticos utilizados.

Análisis de sensibilidad

Se evalaluó la heterogeneidad con el análisis de regresión MR-Egeer de Cocrhan  y análisis IVWQ, no observándose entre el TDAH y ninguno de los trastornos comórbidos evaluados , excepto entre TDAH y retraso mental, aunque solo con la técnica estadística IVW p= 0,044). 

DISCUSIÓN

Nos limitaremos a exponer algunas observaciones que realizan los autores, tanto en sus aspectos positivos como en sus limitaciones. Por mi parte, próximamente, escribiré otro post acerca de los pros y contras de la aplicación del modelo AM en psiquiatría.

Los autores destacan los siguientes aspectos postivos:

• Es el primer estudio que evalúa  la asociación génetica entre el TDAH y seis tratstornos psiquiátricos utilizando datos del GWAS a gran escala.
• Se utilizan datos de dos grandes bases de datos como garantía de coherencia.
• Se eliminaron las VI associadas con factores de confusión para evitar la pleiotropía horizontal de la VI genéticas.
• Se evaluó expresamente la heterogeneidad de las VI.
• Se utilizaron varios métodos de análisis estadístico para optimizar la precisión de los resultados.

En cuanto a limitaciones, destacan las siguientes:

• A pesar de utilizar dos bases de datos, IBI y FinnGen, para controlar el sesgo, este no queda totalmente controlado debido al gran tamaño de la muestra y su restricción a  Europa.
• A pesar de las medidas estrictas utilizadas, no se puedo controlar totalmente la pleiotropía horizontal.
• Los métodos de AM son una buena evaluación inicial sobre causalidad, pero no explican completamente los mecanismos fisiopatológicos subyacentes.

En nuestro próximo trabajo profundizaremos en las limitaciones y esperanzas que presentan el Modelo de Variable Instrumental y, más en concreto, la Aleatorización Mendeliana en la investigación de los trastornos psiquiátricos.

BIBLIOGRAFÍA Y NOTAS ACLARATORIAS

1. Yanwei Guo, Junyao Li. Associations between ADHD and risk of six psychiatric disorders: a Mendelian randomization study, BMC Psychiatry 24, 99 (2024). DOI:10.1186/s12888-024-05548-y [↩]

1. presencia e influencia de un factor de confusión en la relación entre dos variables, incluso después de haber aplicado estrategias para controlar dicho factor
2. describe la situación en la que la dirección de la influencia entre dos variables es la opuesta a la que se espera o se cree intuitivamente. En otras palabras, se identifica una relación entre dos fenómenos, pero resulta que el fenómeno que se creía la causa en realidad es el efecto, y viceversa
3. IVW: es una técnica estadística que se utiliza para combinar los resultados de múltiples estudios, especialmente en metaanálisis, asignando pesos a cada estudio basados en la inversa de su varianza. Este método otorga mayor importancia a los estudios con mayor precisión (menor varianza) y menor importancia a los estudios con menor precisión (mayor varianza). Técnica estadística utilizada habitualmente el los metaanálisis
4. El desequilibrio de ligamento (LD) describe la correlación entre variantes genéticas causadas por la proximidad física de las variantes genéticas entre sí
5.   conjunto de herramientas de análisis de asociación del genoma completo, gratuito y de código abierto, diseñado para realizar una variedad de análisis básicos a gran escala de una manera computacionalmente eficiente.
6. secuencia de bases que se leen igual de izquierda a derecha que de derecha a izquierdaen cada una de las cadenas de doble hélice. Significa que una cadena es complementaria de la cadena opuesta
7. El PhenoScanner es un paquete estadístico del programa estadístico R y que se utiliza para evaluar las asociaciones genotipo/fenotipo
8. Este método proporciona: 1) una prueba de pleiotropía direccional (prueba de intersección de MR-Egger), 2) una prueba de efecto causal y 3) una estimación de dicho efecto. Si el término de intersección difiere de cero, las variantes genéticas no son todas variables instrumentales válidas y la estimación estándar (ponderada por la varianza inversa) está sesgada. Si se cumple el supuesto InSIDE (Intensidad del Instrumento Independiente del Efecto Directo), el parámetro de pendiente de MR-Egger proporciona una prueba de efecto causal y una estimación consistente de dicho efecto, incluso si la intersección difiere de cero. Se incluye en el paquete estadístico TwoSampleMR
9. Q de Cochran: La prueba Q de Cochran es una herramienta útil para comparar tratamientos en situaciones donde la variable de respuesta es dicotómica y se quieren controlar las diferencias entre grupos o bloques
10. La corrección de la tasa de falsos descubrimientos (FDR) es un método estadístico para ajustar las pruebas múltiples, que busca controlar la proporción de falsos positivos entre los resultados significativos. Es menos conservador que la corrección de Bonferroni, lo que permite detectar más resultados significativos sin aumentar significativamente el riesgo de falsos positivos