Un equipo del Institut Pasteur de Montevideo y de la Facultad de Medicina de la Udelar, liderado por Lucía Spangenberg y Víctor Raggio, publicó en Orphanet Journal of Rare Diseases los resultados del primer programa de medicina genómica para enfermedades raras del Uruguay.
Todos los años llegaban a una oficina en Cambridge, Massachusetts, unas setenta carpetas. Eran propuestas de investigación en enfermedad renal y competían por diez becas de cincuenta mil dólares al año. Casi todas venían del norte.
Contarlas era parte de mi trabajo. Genzyme, la biotecnológica donde trabajaba entonces, había creado el programa GRIP (Genzyme Renal Innovations Program) en 2001, y si bien no era parte explícita de mi tarea, noté un desbalance y lo empecé a revisar de cerca. Año tras año las propuestas venían de Estados Unidos, Japón, Canadá y Europa. El resto del mundo, sencillamente, casi no aparecía. La respuesta no era el talento. Era el termociclador, necesario para amplificar y estudiar fragmentos de ADN, que costaba igual que un auto. Eran los reactivos que además de carísimos exigían meses de trámites aduaneros para llegar al laboratorio. La biología molecular tenía un costo de entrada altísimo, y ese costo variaba según el punto del mapamundi.
El mismo mapa había ordenado, unos años antes, el Proyecto Genoma Humano. Los centros que secuenciaron el primer genoma humano estaban en Estados Unidos, Reino Unido, Japón, Francia, Alemania y China. Ninguno en América Latina, no por exclusión premeditada sino por el enorme precio de entrada. No olvidemos que, en 2001, cuando se publicó el primer borrador del genoma humano, secuenciarlo completo costaba unos 95 millones de dólares. Hoy cuesta alrededor de 500.
En mayo de 2008, ya reinstalada en Latinoamérica, recibí uno de los mails más memorables de mi vida profesional. Entre los ganadores de ese año se anunciaba al segundo latinoamericano en obtenerlo y al primer hispanohablante: el uruguayo José Luis Badano, del Institut Pasteur de Montevideo. Había vuelto el año anterior desde Baltimore para montar un laboratorio en un instituto que tenía un año de vida. Trabajaba sobre ciliopatías, enfermedades causadas por fallas en la cilia, un apéndice celular que funciona como una pequeña antena y le permite a la célula sensar lo que ocurre afuera. Ese mail todavía lo tengo guardado.
Casi dieciocho años después, un equipo del Institut Pasteur de Montevideo y de la Facultad de Medicina de la Udelar, liderado por Lucía Spangenberg y Víctor Raggio, publicó en Orphanet Journal of Rare Diseases los resultados del primer programa de medicina genómica para enfermedades raras del Uruguay. Doscientos tres pacientes del sistema público. Ciento setenta y dos exomas, veintinueve genomas, once estudios de ADN mitocondrial. Casi todos, niños.
El programa arrancó con un acuerdo del BID entre Uruguay y Corea, un financiamiento binacional gestionado por Hugo Naya, responsable de la Unidad de Bioinformática del instituto desde su apertura en 2006. Con eso se transformó la famosa odisea diagnóstica de la que ya hemos hablado, reduciendo tiempos y costos para llegar a un diagnóstico.
Cuando un laboratorio busca la causa genética de una enfermedad rara, lo primero que hace es descartar. Toma las miles de variantes que encuentra en un paciente y saca de la lista las frecuentes en la población, porque algo que tiene mucha gente difícilmente explique algo que tiene casi nadie. Para decidir qué es frecuente, se consulta una base de datos internacional.
Este equipo hizo lo que casi nadie hace: construyó su propia base de datos con las frecuencias de su propia gente.
Encontró que, entre las variantes que las bases globales clasifican como raras, entre un 15% y un 20% eran, en Uruguay, comunes. Esto no es un detalle técnico. Si el ADN de un paciente del Cono Sur se manda a estudiar afuera, contra una base donde no está representado, una variante que acá es común puede volver informada como de significado incierto. O peor, señalada como sospechosa solo porque nadie la había visto antes. La misma muestra, leída en dos lugares distintos, puede devolver dos respuestas distintas.
¿A qué se debe esto? A que la población uruguaya, estimada sobre una submuestra de 76 pacientes del estudio, mostró una composición de 69% de ancestros europeos, 22,6% indígena y 8,4% africana. El uruguayo promedio, como tal, no existe en ninguna base de datos del hemisferio norte. La definición de frecuente depende de dónde estemos parados, y a quién estemos mirando.
Con ese filtro puesto, el programa llegó a un diagnóstico definitivo o probable en el 46% de los casos. En más de la mitad de ellos cambió algo concreto en el manejo clínico: un seguimiento enfocado en determinados órganos, un riesgo que puede anticiparse, y el tamizaje en cascada, que implica estudiar a un pariente, e incluso conversar sobre riesgos antes de un embarazo.
En Uruguay los estudios genómicos todavía no están incluidos en la canasta básica de prestaciones, y el acceso depende de proyectos de investigación, de filantropía o del bolsillo de la familia. No es una particularidad uruguaya. En la región ni siquiera hay acuerdo sobre qué es una enfermedad rara: algunos países adoptaron el umbral europeo de menos de uno cada dos mil, otros usan umbrales propios, y varios no tienen definición oficial. Es difícil dar cobertura universal a lo que todavía no se terminó de definir.
Un segundo trabajo del mismo grupo, publicado en enero, encuestó a 64 familiares y 56 médicos. Si bien el diagnóstico definitivo lleva en promedio dos años y medio, un tercio de las familias esperó más de cinco. En Uruguay, un exoma cuesta entre 300 y 800 dólares, y casi la mitad de los hogares se endeuda para afrontarlo.
Han pasado casi veinte años desde la revisión de las setenta carpetas en Genzyme y el dinero para investigar enfermedades raras se sigue repartiendo desde el norte. Eso no ha cambiado. Lo que sí cambió es quién lo reparte.
En julio, Anthropic, la empresa de inteligencia artificial que desarrolla Claude, abrió una convocatoria específica para enfermedades genéticas raras: hasta cincuenta mil dólares en créditos de uso de su modelo, por seis meses, en dos carriles, investigación básica por un lado y biotecnológicas en etapa temprana por el otro. El plazo cerró el 2 de agosto. En su anuncio, Anthropic nombró lo que todavía falta: datos, infraestructura diagnóstica, y acceso y geografía.
Acá seamos precisos: no son dólares, son créditos. No pagan un secuenciador, un coordinador de estudio, o la validación clínica que convierte un resultado interesante en evidencia. Pagan tiempo de máquina, pero el cuello de botella que describe el equipo uruguayo, revisar variante por variante hasta decidir cuál explica el cuadro clínico de un paciente, es de los pocos que sí se destraban con eso.
Que estas herramientas ya funcionan no lo probó una empresa, lo probó una madre. Helene Cederroth fundó la Wilhelm Foundation en Suecia después de perder a tres de sus cuatro hijos por una enfermedad que, a la fecha, sigue sin diagnóstico. El “Undiagnosed Hackathon” que impulsó junto a su marido reúne durante cuarenta y ocho horas a clínicos, genetistas y bioinformáticos alrededor de pacientes y sus familias. En el primero, en el Karolinska, cuatro de cada diez familias que llevaban años sin respuesta salieron con un diagnóstico, publicado después en Nature Genetics. El quinto es en Singapur, en septiembre. Cuando hablamos hace unas semanas me dijo una frase que se me quedó grabada: “No soy una persona de la inteligencia artificial, soy una madre buscando respuestas”.
Hoy un equipo en Montevideo continúa construyendo una base de datos genómicos que no existe en ningún otro lado. Además, crece sola, cada vez que entra un paciente nuevo, y su publicación e ingreso a bases globales, las mismas utilizadas para desarrollar medicamentos, contribuirá a que sean más representativas de todos.
Genzyme ya no existe, fue adquirida en 2011 y el programa de becas GRIP se discontinuó hace años. El Institut Pasteur de Montevideo, en cambio, sigue, y con él los laboratorios que se fundaron en aquellos años. Definitivamente, el talento está.
NOTA: la imagen de esta columna fue generada con asistencia de inteligencia artificial. La investigación de fuentes y la verificación de datos contaron con el apoyo de herramientas de IA, bajo revisión y validación final de la autora.
