Resumen de Identificación de genes asociados con Nefropatía Diabética regulados por miRNAS: Análisis in sílico.

Rogelio Frank Jiménez Ortega, José Eduardo Justo Frausto, Juan Fernando Montes García, Irene Alva Partida

• español

  Introducción. Albuminuria superior a 300 mg/dL/24h (A1-300mg/g) es una característica de la nefropatía diabética (ND), lo que puede desencadenar en el desarrollo de enfermedad renal crónica avanzada (ERCA).

  Objetivo. Identificar genes regulados por miRNAs asociados con ND a través de un análisis in sílico.

  Material y Métodos. A través del uso de microarreglos y análisis bioinformáticos se identificaron potenciales genes blancos de los miRNAs; hsa-miR-126-3p, miR-320a-3p y miR-1288-3p. Estos genes fueron sometidos a un análisis de vías de señalización para identificar procesos asociados con la patogénesis de la ND.

  Resultados. Se identificaron 57 genes blanco de los miRNAs analizados, los cuales fueron asociados con 14 ontologías genéticas y 7 vías de señalización KEGG. Estos resultados permitieron generar un modelo in sílico en el que se muestra una red de interacción entre genes blanco regulados por miRNAs cuya alteración puede conducir al desarrollo de la ND.

  Conclusiones. En el modelo in sílico la red de interacciones encontradas entre genes blancoregulados por miRNAs podrían contribuir a la comprensión del mecanismo de la ND abriendo el panorama para realizar nuevas investigaciones sobre genes y miRNAs que podrían ser evaluados como marcadores en la detección temprana de la ND

• English

  Introduction. Albuminuria greater than 300mg/dL/24h (A1-300mg/g) is a characteristic of diabetic nephropathy (DN), which can trigger the development of advanced chronic kidney disease (ACKD).

  Objective. Identify genes regulated by miRNAs that are associated with DN through an in-silico analysis.

  Material and methods. Through the use of microarrays and bioinformatic analysis, potential miRNA target genes were identified: hsa-miR-126-3p, miR-320a-3p, and miR-1288-3p. These genes were subjected to signaling pathway analysis to identify processes associated with DN pathogenesis.

  Results. 57 target genes were identified from the analyzed miRNAs, which were associated with 14 genetic ontologies and 7 KEGG signaling pathways. These results allowed the generation of an in-silico model showing an interaction network between target genes regulated by miRNAs whose alteration can lead to the development of ND.

  Conclusions. In the in-silico model, the network of interactions found between target genes regulated by miRNAs could contribute to the understanding of the DN mechanism, opening the panorama for new research on genes and miRNAs that could be evaluated as markers in the early detection of DN.