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Vol. 47. Núm. 3.
Páginas 132 (Mayo - Junio 2012)
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Perfiles genéticos, longevidad y análisis estadístico
Genetic profiles, longevity and statistical analysis
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Silvia González Díeza, Javier Velasco Montesb,
Autor para correspondencia
javier_velasco_montes@hotmail.com

Autor para correspondencia.
a Centro de Salud de Oyón, Álava, España
b Servicio de Medicina Interna, Hospital Santa Marina, Bilbao, Vizcaya, España
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Sr. Editor:

Hemos leído con interés el trabajo de Elcoroaristizabal X et al. donde se describe un proyecto de investigación sobre perfiles genéticos de longevidad y envejecimiento saludable en nonagenarios en el País Vasco1. Queremos hacer notar algunas dudas sobre el diseño descrito, por las posibles limitaciones que presenta y su influencia sobre la validez de los resultados obtenidos.

En el análisis preliminar de las características demográficas de los sujetos participantes (tabla 2) se describe que el 75% de los sujetos presentan una puntuación inferior a 21 puntos en el MMSE (examen Mini-Mental). Sin embargo, en la misma tabla se recoge que solo el 34% de los pacientes tiene demencia (cifra no concordante con lo anterior).

Por otro lado, los autores describen el valor de p<0,05 como significativo: sin embargo, tal consideración puede acarrear un error tipo I (encontrar asociaciones falsas), motivado por la realización de comparaciones múltiples: cuando se efectúa más de un contraste estadístico en el análisis de datos, aumenta la probabilidad de que alguno sea estadísticamente significativo solamente por azar (se analizan 64 SNP en el referido trabajo). El valor de significación nominal (convencionalmente 0,05) debe de ser ajustado en función del número de hipótesis ejecutadas. Una corrección inadecuada para pruebas múltiples puede derivar en dos resultados igualmente indeseables: a) incremento de falsos positivos o error tipo I (debido a una corrección débil); o b) la no detección de los efectos reales de los marcadores sobre el fenotipo o error tipo II (debido a una corrección demasiado severa). Existe un debate en cuanto al método más correcto para controlar el error de los test múltiples en los estudios de validación de hipótesis. Las correcciones de tipo Bonferroni son claramente sobre-conservadoras, debido a que en el proyecto de investigación de los autores no se eligen SNP aleatorios independientes a través del genoma. Sin embargo, algunos autores recomiendan como adecuado el empleo de valores de p<0,01 como «altamente sugestivos» de asociación, como se menciona en otros estudios de asociación de enfermedades poligénicas2.

Bibliografía
[1]
X. Elcoroaristizabal, F. Gómez, I. Artaza, J. Barroso, J. Goicoechea, V. Ortiz de Murua, et al.
Perfiles genéticos de longevidad y envejecimiento saludable en nonagenarios del País Vasco.
Rev Esp Geriatr Gerontol, 46 (2011), pp. 217-222
[2]
D.H. Xiong, H. Shen, L.J. Zhao, P. Xiao, T.L. Yang, Y. Guo, et al.
Robust and comprehensive analysis of 20 osteoporosis candidate genes by very high-density single-nucleotide polymorphism screen among 405 white nuclear families identified significant association and gene-gene interaction.
J Bone Miner Res, 21 (2006), pp. 1678-1695
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