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Endocrinología, Diabetes y Nutrición 63 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición MISCELÁNEA
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63 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Endocrinología y Nutrición
Las Palmas De Gran Canaria, 26 - 28 octubre 2022
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21. MISCELÁNEA
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338 - IDENTIFICACIÓN DE FACTORES COMUNES IMPLICADOS EN ENFERMEDAD CARDIOVASCULAR Y ENFERMEDAD DE ALZHEIMER

C. García-Fontana1,4,6, F. Andújar-Vera1,3,5, R. Sanabria-de la Torre1,2, S. González-Salvatierra1,2,6, L. Martínez-Heredia1,2, I. Iglesias-Baena7, N. Cabrera-Gómez2, M. Muñoz-Torres1,2,4 y B. García-Fontana1,4,6

1Unidad de Endocrinología y Nutrición. Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada. 2Departamento de Medicina. Universidad de Granada. 3Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Universidad de Granada. 4CIBERFES. Instituto de Salud Carlos III. Madrid.5Aplicaciones tecnológicas. Andalusian Research Institute in Data Science and Computational Intelligence (DaSCI Institute). 6Unidad de Endocrinología y Nutrición. Hospital Universitario Clínico San Cecilio. Granada. 7Unidad de Endocrinología y Nutrición. Fundación para la Investigación Biosanitaria de Andalucía Oriental-Alejandro Otero (FIBAO).

Introducción: El envejecimiento es uno de los principales factores implicados en el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer (EA) y la enfermedad cardiovascular (ECV), ambas con una elevada incidencia. Así, la ECV, es la principal causa de muerte, ocasionando cada año, más de 17,5 millones de muertes a nivel mundial. Por su parte, la EA afecta actualmente a unos 34 millones de personas en todo el mundo. La evidencia científica muestra que, a parte del envejecimiento, existen factores comunes implicados en desarrollo de ECV y EA a nivel clínico, genético y terapéutico.

Objetivos: Identificación de nuevos factores implicados en el eje ECV/EA para profundizar en las vías moleculares comunes en el desarrollo de ambos trastornos.

Métodos: Se utilizaron datos genómicos de muestras de arteria femoral calcificada y no calcificada para identificar genes diferencialmente expresados (DEGs), que se utilizaron para generar una red de interacción proteína-proteína, donde se identificó un módulo relacionado con la EA el cual se enriqueció con las proteínas funcionalmente más cercanas y se analizó mediante diferentes algoritmos de centralidad para determinar las principales dianas en el eje ECV/EA. La validación se realizó mediante análisis proteómicos y de minería de datos.

Resultados: Las proteínas identificadas con un papel importante en el eje ECV/EA fueron la apolipoproteína E y la haptoglobina como DEGs, con un fold change de aproximadamente +2 y -2, en arteria femoral calcificada vs. arteria sana respectivamente, y la clusterina y la alfa-2-macroglobulina como interactores cercanos que coincidieron en nuestro análisis proteómico.

Conclusiones: Las proteínas identificadas en el eje ECV/EA podrían actuar como biomarcadores tempranos de estos trastornos permitiendo estratificar el riesgo en la población afectada, lo que permitirá el establecimiento de estrategias terapéuticas tempranas.

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