La predisposición genética es un factor de riesgo importante para el cáncer colorrectal (CCR), como lo demuestra la elevada frecuencia de esta enfermedad en las familias afectadas. Además de las diversas mutaciones conductoras conocidas de los genes clave implicados en la tumorogénesis, también existen polimorfismos genéticos comunes implicados en el CCR. Cada uno de estos polimorfismos confiere un pequeño aumento en el riesgo, pero la concurrencia de múltiples alelos de riesgo en una persona define un riesgo relevante que puede estar sujeto a un cribado personalizado. El descubrimiento de estos polimorfismos requiere estudios a gran escala, y se ha demostrado que a medida que aumenta el tamaño de la muestra, se hacen nuevos descubrimientos. El equipo de investigación del Dr. Víctor Moreno forma parte de los grandes consorcios internacionales GECCO (Genetics and Epidemiology of Colorrectal Cancer Consortium) y CORECT (Estudio transdisciplinario de cáncer colorrectal) que buscan variaciones genéticas en todo el genoma, importantes para dilucidar los factores de riesgo heredados y su interacción con los factores de medio ambiente.

El Dr. Moreno y la Sra. Henar Alonso de ICO-IDIBELL, UB y CIBERESP contribuyeron con casi 2.000 sujetos a este gran esfuerzo del consorcio para llevar a cabo un extenso Estudio de Asociación del Genoma (GWAS), con un total de 165.315 sujetos analizados. Los resultados, publicados en el Journal of the National Cancer Institute, describen 11 nuevas variantes asociadas con CCR a p <5 × 10-8, que constituyen el aumento del 14.7% en el riesgo relativo familiar explicado por los alelos de riesgo común (del 10.3% al 11.9 %). Para llegar a estos resultados, el estudio realizó GWAS en casos y controles de CCR de descendencia europea, utilizando un diseño de replicación de descubrimiento, seguido de las pruebas de hallazgos novedosos en una muestra multiétnica. Este estudio proporciona un conocimiento de la arquitectura de la variación genética común que contribuye a la etiología del CCR y mejora la predicción del riesgo para el cribado individualizado.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29917119

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