Research Article - (2018) Volume 14, Issue 1
1Grupo de Investigación Hematopatología Molecular, Escuela de Microbiología Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia
2Escuela de Microbiología Universidad de Antioquia, Facultad de Medicina Universidad Cooperativa de Colombia, Medellín, Colombia
Fecha de recepción: December 15, 2017, Fecha de aceptación: February 05, 2018, Fecha de publicación: February 12, 2018
Introducción: Los microRNA intervienen en procesos como crecimiento, proliferación, diferenciación y muerte celular; su utilidad en la patogénesis, diagnóstico, seguimiento y evaluación de tratamientos en leucemia ha sido poco estudiada.
Objetivo: Identificar y caracterizar los estudios relacionados con las aplicaciones de los microRNAs en las leucemias, a partir de estudios reportados en la literatura científica.
Métodos: Revisión sistemática de la literatura en cinco bases de datos, con seis estrategias de búsqueda, garantizando exhaustividad y reproducibilidad en las fases de identificación, tamización, elección e inclusión de la guía PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses). Se realizó síntesis cualitativa de los resultados con distribuciones de frecuencias en SPSS 24.0®.
Resultados: Se incluyeron 322 investigaciones con 28.240 pacientes, en quienes se estudiaron 257 microRNAs siendo miR155, miR223, miR15a, miR181a y miR16- 1 los más frecuentes. Se identificaron 331 genes blanco, los más frecuentes fueron BCL2, KIT, CDK6, ABL-BCR y TP53. El mayor número de publicaciones fue de China con un 23% (n=74), Estados Unidos 14,3% (n=46), Italia 8,7% (n=28), Alemania 5,6% (n=18) y España 5,0% (n=16); no se encontraron estudios en África, Centro y Suramérica, con excepción de Brasil y México. El principal tipo de leucemia fue la mieloide aguda con un 43,5% (n=140), seguido de la linfoide crónica con un 23,6% (n=76). Los principales usos de la medición de microRNA en leucemias ha sido el estudio de la patogénesis con el 56,7% (n=182) y pronóstico con 21,7% (n=70). Más del 90% usó Q-RT-PCR y/o microarreglos, sólo 20,2% (n=65) usó muestras de medula ósea y sangre periférica y la principal propiedad estudiada en los microRNA en leucemias fue su expresión.
Conclusión: La elevada heterogeneidad de los microRNAs identificados, así como sus variados usos en los diferentes tipos de leucemia, pone de manifiesto la necesidad de mejorar la investigación en este campo, previo a su incorporación en la práctica clínica; al tiempo que consolida hipótesis para optimizar los esfuerzos investigativos en este campo.
Keywords
Leukemias; MicroRNAs; MiRNA; Small temporal RNA; stRNA; Systematic review
Introducción
La leucemia es un desorden clonal de la médula ósea, caracterizada por la proliferación anormal de precursores sanguíneos de origen mieloide o linfoide [1]. Según GLOBOCAN, entre todos los tipos de cáncer registrados en el ámbito mundial en el 2012, las leucemias ocuparon la décimo tercera posición, con una incidencia de 4,7 y mortalidad de 3,4 por cada 100.000 habitantes [2] y un total de 10,6 millones de Años de Vida Potencialmente Perdidos Ajustados por Discapacidad, lo que representan cerca de 0,5% de la carga mundial de enfermedad [3]. En Colombia ocupó la novena posición entre todos los tipos de cáncer, con una incidencia de 5,8 y mortalidad de 4,1 por cada 100.000 habitantes [2].
Debido a la relevancia epidemiológica, de salud pública y clínica de las leucemias, la Organización Mundial de la Salud ha realizado múltiples esfuerzos para validar e implementar un sistema de clasificación que permita su correcto diagnóstico, como base para orientar un tratamiento precoz y mejorar el pronóstico y la calidad de vida de los pacientes; dicho sistema incluye aspectos morfológicos, citoquímica, inmunofenotipo, genética y clínica [4]. Sin embargo, esta clasificación aún es imprecisa, pues no permite dirigir terapias adecuadas cuando los pacientes presentan características moleculares particulares; lo que ha derivado en la necesidad de realizar la detección de biomarcadores y descubrir nuevos blancos terapéuticos, que complementen los aspectos anteriormente mencionados, y se pueda lograr un diagnóstico, tratamiento y pronóstico más asertivos [5].
En este contexto, uno de los biomarcadores que están siendo estudiados en la actualidad son los microRNA (miRNAs), moléculas de ARN no codificantes pequeñas (aproximadamente 22 nucleótidos) que participan en la regulación genética y son capaces de alterar la expresión de sus genes blanco [6]. Entre las características de los miRNAs que los han convertido en un blanco de gran interés para la investigación en áreas clínicas está su participación en la regulación de la traducción de alrededor del 60% de genes que codifican para proteínas humanas, son altamente conservados entre especies [7], intervienen en varios procesos celulares como crecimiento [8], proliferación [9], diferenciación [10] y muerte celular [11].
Dado lo novedoso de este marcador, vale precisar que sus genes son transcriptos por ARN polimerasa II y III en el núcleo, para dar lugar a un miRNA primario (pri-miRNA), el cual es posteriormente procesado por enzima Drosha para formar un pre-miRNA (70 nucleótidos), el cual es trasportado a citoplasma por la exportina 5, donde es procesado por la enzima DICER, para formar miRNA duplex de 22 nucleótidos. Una de las cadenas del dúplex interactúa con el complejo inducido para el silenciamiento (RISC) para unirse al ARN Mensajero del cual es blanco, impidiendo la traducción de este [12].
Recientemente se ha evidenciado que los miRNAs participan en aspectos claves de la hematopoyesis, como la diferenciación de células madre/progenitoras hematopoyéticas y otros procesos que llevan a desórdenes hematológicos como la leucemia [13]; en este orden de ideas, se han descrito alteraciones en la expresión de distintos miRNAs en este tipo de neoplasias. En el año 2002, se evidenció la primera asociación entre miRNA y cáncer por Callin y colaboradores, en un modelo de Leucemia Linfocítica Crónica B (LLC-B), estos investigadores encontraron que miR-15 y miR-16-1 están localizados en el cromosoma 13q14, una región que se encuentra comúnmente con deleciones en LLC-B y como consecuencia, estos miRNAs presentan una baja expresión, es decir, actúan como moléculas supresoras de tumores [14]. Otros miRNAs como miR-155 se encuentran sobre-expresados y actúan como productos oncogénicos que confieren mal pronóstico en el caso de Leucemia Mieloide Aguda [15].
Esta dinámica de expresión en los miRNA, el aumento o disminución de su expresión, se reflejan en cambios fisiológicos a nivel celular [16], lo que ha permitido vincularlos con la patogénesis [17], la progresión [18], el pronóstico [19] e incluso la falla terapéutica en las leucemias [20]. Además, desde los primeros reportes finalizando la década de los 90s, el número de miRNAs descubiertos en diferentes especies ha crecido exponencialmente; en el último reporte de miRBase (junio de 2014), se han registrado 28.645 entradas, las cuales representan precursores miRNA que al ser procesados dan origen a 35.828 miRNA maduros, en un total de 223 especies [21].
Pese al incremento de la producción científica sobre este tema, no se dispone de un estudio que haya sistematizado las publicaciones sobre las aplicaciones de los miRNAs en leucemias. En este sentido, las publicaciones se encuentras atomizadas y los pocos estudios que han intentado resumir la evidencia disponible presentan limitaciones como el centrarse sólo en la familia de los miRNAs-29 argumentado su elección por ser uno de los primeros miRNAs identificados como posible agente terapéutico en malignidades hematopoyéticas [16] o en la validez diagnóstica (centrado en la sensibilidad y especificidad) de algunos miRNAs evaluados en personas con leucemias frente a controles sanos [22].
Los antecedentes expuestos evidencian que la información relacionada con las aplicaciones de los miRNAs en leucemias se encuentra segmentada, los pocos estudios basados en revisión sistemática se focalizan en aspectos concretos como un único miRNA o la validez diagnóstica de otros y, en síntesis, no se ha desarrollado una revisión sistemática que permita disponer de un perfil de publicaciones sobre las aplicaciones en leucemias, que dé cuenta de variables de gran relevancia como la distribución geográfica, el tipo de leucemias más estudiadas, metodologías empleadas para la detección de miRNA, enfoques de diagnóstico, progresión y seguimiento de terapia de las leucemias, entre otras que resultan determinantes para garantizar mayor eficiencia en los esfuerzos investigativos y clínicos.
Es importante que tanto los investigadores, como el personal médico y clínico, puedan acceder a la evidencia disponible sobre los miRNAs en leucemias, para así, encontrar las necesidades de investigación en la temática y se puedan desarrollar estudios posteriores con metodologías y herramientas de mayor solidez; identificar los sitios en donde se debe fortalecer la investigación en estos biomarcadores; localizar los países que, al tener una alta prevalencia de leucemias podrían beneficiarse o invertir más recursos para la investigación en esta área, entre otros efectos positivos. Además, las revisiones sistemáticas tienen ventajas sobre otras modalidades de investigación como el identificar heterogeneidad en los resultados, combinar resultados de un mayor número de pacientes y lugares, aumentar la validez externa de los resultados y consolidar hipótesis [23].
Por lo anterior, el objetivo de este estudio fue identificar y caracterizar los estudios relacionadas con las aplicaciones de los miRNAs en las leucemias, a partir de estudios reportados en la literatura científica.
Métodos
Tipo de estudio: Revisión sistemática de la literatura científica.
Protocolo de identificación y selección de estudios según fases de la guía PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses ) [24]
Identificación: Se realizó una búsqueda por especificidad (basada en tesauros) y sensibilidad (con cosecha de perlas) de artículos de investigación originales en bases de datos multidisciplinarias y especificas del área de la salud: Ovid, Science Direct, Pubmed, Scielo y Virtual Health Library de Lilac. Para la selección de los términos de búsqueda se hizo una consulta en el tesauro DeCS (Descriptores en Ciencias de la Salud) y MeSH (Medical Subject Headings) y una cosecha de perlas para captar otros sinónimos de los miRNAs en publicaciones previas; de esta forma se establecieron seis estrategias de búsqueda combinando el término “Leucemia” con el boolenao AND (&) “non-coding RNA”, “ncRNA”, “Small RNA”, “MicroRNA”, “miRNA” y “miR”, todas en español, inglés y portugués. Los artículos recuperados en la búsqueda fueron exportados al programa ZOTERO, en el cual se eliminaron duplicados.
Tamización: Se aplicaron los criterios de inclusión de contener los términos de búsqueda en título o resumen, ser un estudio original, cuya población fuesen personas con leucemia, cuyos objetivos se relacionan con el estudio de miRNA y ser un estudio con pacientes (no se incluyeron estudios preclínicos que procesaron muestras de pacientes para hacer modelos in vitro o in vivo). No se aplicó limitación temporal de manera retrospectiva, de manera prospectiva la búsqueda finalizó el 30 de mayo de 2016 y se revisaron las referencias de los artículos incluidos para mejorar la exhaustividad del protocolo.
Algunas sintaxis empleadas en la selección fueron: (leukemia[Title/ Abstract]) AND non-coding RNA[Title/Abstract]; TITLE-ABSTRKEY( leukemia) and TITLE-ABSTR-KEY(ncRNA); (ti:((ab:(leukemia microRNA)))); leukemia smallRNA.mp. [mp=title, abstract].
Elección: Se excluyeron los estudios que no especificaron el tipo de leucemia o de miRNA, manuscritos con información incompleta como no especificar el número de pacientes o artículos que sólo aparecían con el título en las bases de datos y no estaban disponibles (a pesar de solicitar el texto a los autores).
Inclusión: Se incluyeron los estudios que cumplieron con el protocolo, con los cuales se realizó una base de datos en SPSS 24.0® con las variables título, autores, año, lugar, tipo de leucemia, tipo de miRNA, gen blanco, uso del miRNA (clasificado en patogénesis, pronóstico, diagnóstico o seguimiento terapéutico), método de determinación, tipo de muestra, propiedad evaluada (expresión, metilación o polimorfismo) y número de pacientes.
Evaluación de la calidad de los artículos
A priori se determinó que la evaluación de la calidad de los artículos se realizaría con base en las guías STROBE (Strengthening the Reporting of OBservational Studies in Epidemiology) para estudios transversales (descriptivos) y longitudinales (analíticos de cohorte o casos y controles), definiendo como satisfactorio el cumplimiento de al menos 20 de los 22 criterios que incluyen estas guías [25]. Cabe aclarar que no se tomó el total de los 22 criterios, dado que en algunas revistas no se solicita información relacionada con la financiación del estudio y no se separan los criterios relacionados con la descripción de la población y de los participantes; además, a posteriori se observó que la totalidad de estudios cumplían con estos criterios de calidad.
Es oportuno precisar que las guías STROBE están diseñadas para mejorar parámetros editoriales y en algunos contextos no se consideran útiles para evaluar la calidad metodológica; sin embargo, en la actualidad no existen una guía de evaluación metodológica para estudios observacionales y STROBE en las secciones de métodos y discusión, incluye criterios que permiten evaluar la validez interna y externa de los estudios.
Evaluación de la reproducibilidad de la búsqueda y selección de estudios
Tanto la búsqueda, como la aplicación de criterios de inclusión y de exclusión fueron realizadas por dos investigadores de manera independiente, con el fin de asegurar la reproducibilidad de la búsqueda y la selección de la información, a priori se determinó que las discrepancias se resolverían por consenso o remisión a un tercero. En la extracción de las variables del estudio se hizo análisis de reproducibilidad con el diligenciamiento por duplicado e independiente de la base de datos, obteniendo un valor de 1,00 en el índice kappa (grado de acuerdo perfecto según la escala de Landis y Koch) en las variables del estudio.
Análisis de la información
Las variables del estudio se describieron con frecuencias absolutas y relativas, se describió el número total de pacientes incluidos y su distribución según lugar de estudio, tipo de leucemia, muestra y método de detección. Para los cinco miRNA más frecuentes se exploró su distribución según periodo y lugar de estudio, tipo de leucemia, uso, método de detección, muestra, gen blanco y número de pacientes.
Resultados
En la búsqueda inicial de identificaron 7.205 publicaciones que usan los términos de búsqueda en cualquier parte del texto, de éstos se tamizaron 1.991 con la lectura del resumen, posterior a la aplicación de los criterios de inclusión se realizó lectura completa con los cual se excluyeron 59 manuscritos por no hacer explícito el tipo de leucemia, de miRNA o no tener información completa (o acceso al texto completo) para la extracción de las variables de esta revisión (Figura 1).
Figura 1: Flujograma de selección de los estudios.
En relación con los lugares de estudio los países con el mayor número de publicaciones fueron China con un 23% (n=74), Estados Unidos con el 14,3% (n=46), Italia 8,7% (n=28), Alemania 5,6% (n=18) y España 5,0% (n=16); también vale destacar la ausencia de estudios en África, Centro y Suramérica, con excepción de Brasil y México, así como la totalidad de estudios de Oceanía que corresponde a un 1,6% (n=5) de Australia (Figura 2).
Figura 2: Distribución de la frecuencia de estudios según país de realización.
Según el continente, el 32,6% (n=105) corresponde a Europa, 28,9% (n=93) Asia, 17,4% (n=56) América y 19,6% (n=63) multicéntricos. Además, los estudios incluidos se desarrollaron entre 2002 y 2016; con base en trienios el 34,8% (n=112) se desarrollaron entre 2014-2016, 38,2% (n=123) en el periodo 2011-2013, 23,0% (n=74) entre 2008-2010 y el 4,0% (n=13) durante 2002-2007 de los cuales 8 son del 2007 y los demás años sólo registraron una o dos publicaciones.
El principal tipo de leucemia estudiado corresponde a la mieloide aguda con un 43,5% (n=140) de los estudios, seguido de la linfoide crónica con un 23,6% (n=76); los principales usos de la medición de miRNA en leucemias ha sido el estudio de la patogénesis con el 56,7% (n=182) y el pronóstico con el 21,7% (n=70); más del 90% usó Q-RT-PCR y/o microarreglos; sólo el 20,2% (n=65) usó muestras de medula ósea y sangre periférica y la principal propiedad estudiada en los miRNA en leucemias es su expresión con un 92,2% (n=297); 3,1% (n=10) de los estudios evaluaron simultáneamente expresión y metilación, y un 0,6% (n=2) expresión y polimorfismo (Tabla 1).
| Variables | N | % | |
|---|---|---|---|
| Tipo de leucemia | Mieloide aguda | 140 | 43,5 |
| Linfoide aguda | 55 | 17,1 | |
| Linfoide crónica | 76 | 23,6 | |
| Mieloide crónica | 25 | 7,8 | |
| Varias | 26 | 8,1 | |
| Uso | Patogénesis | 182 | 56,7 |
| Pronóstico | 70 | 21,7 | |
| Diagnóstico | 28 | 8,7 | |
| Seguimiento del tratamiento | 41 | 12,7 | |
| Método - Detección | Q-RT-PCR | 183 | 56,5 |
| Microarreglo | 35 | 10,9 | |
| Microarreglo y Q-RT-PCR | 66 | 20,5 | |
| MS-PCR, Secuenciación Bisulfito | 9 | 2,8 | |
| SNP | 8 | 2,5 | |
| Otras | 18 | 5,6 | |
| Muestra | Medula ósea | 126 | 39,1 |
| Sangre periférica | 109 | 33,9 | |
| Medula ósea y Sangre periférica | 65 | 20,2 | |
| Propiedad | Expresión | 297 | 92,2 |
| Metilación | 23 | 7,1 | |
| Polimorfismos | 12 | 3,7 | |
| Nota: Sólo en el tipo de leucemia se halló registro en la totalidad de artículos, en las demás se registran algunos datos perdidos. | |||
Tabla 1 Caracterización de los estudios según características clínicas.
En los 322 estudios se identificaron 257 miRNAs diferentes en el estudio de leucemias; en la Tabla 2 se expone la frecuencia de estudios con los 20 más prevalentes, destacándose miR-155 usado en un 10,2% (n=33) de los estudios, miR-223 en el 8,4% (n=27), miR-15a con el 8,1% (n=26), miR-181a en el 7,1% (n=23) y miR-16-1 con el 6,5% (n=21), los demás presentaron frecuencias menores a 20 estudios. Por su parte, en el 23,4% (n=72) de los estudios no se hace explícito el gen blanco, en el porcentaje restante se identificaron 331 genes blanco diferentes, siendo más frecuentes BCL2, KIT, CDK6, BCR-ABL y TP53 (Tabla 2).
| N | % | ||
|---|---|---|---|
| Principales microRNAs identificados | miR-155 | 33 | 10,2 |
| miR-223 | 27 | 8,4 | |
| miR-15a | 26 | 8,1 | |
| miR-181a | 23 | 7,1 | |
| miR-16-1 | 21 | 6,5 | |
| miR-34a | 18 | 5,6 | |
| miR-29b | 16 | 5,0 | |
| miR-150 | 15 | 4,7 | |
| Family let-7 | 16 | 5,0 | |
| miR-29a | 15 | 4,7 | |
| miR-181b | 17 | 5,3 | |
| miR-20a | 15 | 4,7 | |
| miR-29c | 12 | 3,7 | |
| miR-221 | 12 | 3,7 | |
| miR-100 | 11 | 3,4 | |
| miR-126 | 11 | 3,4 | |
| miR-196b | 11 | 3,4 | |
| miR-146a | 11 | 3,4 | |
| miR-222 | 12 | 3,7 | |
| miR-26a | 9 | 2,8 | |
| Principales genes blanco identificados | No lo indica | 72 | 23,4 |
| BCL2 | 27 | 8,4 | |
| KIT | 12 | 3,7 | |
| CDK6 | 10 | 3,1 | |
| BCR-ABL | 9 | 2,8 | |
| TP53 | 8 | 2,5 |
Tabla 2 Distribución de frecuencias de los principales microRNAs y genes blanco identificados.
Los demás miRNAs identificados presentaron las siguientes frecuencias:
• Cuatro miRNAs presentaron una frecuencia de ocho estudios: miR125b, miR-99a, miR-148a, miR-19a.
• miR-15b fue incluido en siete estudios.
• Cada uno de los siguientes siete miRNAs se empleó en seis estudios: miR-132, miR-92, miR-128a, miR-34b, miR-34c, miR-195, mir-424.
• Los siguientes 8 tipos fueron documentados en cinco estudios (cada uno): miR-16, miR-10a, miR-21, miR-23a, miR-145, miR-326, miR-193a, miR-45.
• Cada uno de los siguientes 10 tipos de miRNAs presentaron una frecuencia de cuatro estudios: miR-15, miR-30a, miR- 191, miR-9-2, miR-203, miR-368, miR-19b, miR-17, miR- 370, miR-27a.
• 23 tipos diferentes, miR-212, miR-92a, miR-101, miR-30c, miR-128, miR-196a, miR-9-3, miR-129-2, miR-103, miR- 146-5p, miR-146, miR-181c, miR-127, miR-135a, miR-154, miR-143, miR-22, miR-342, miR-107, miR-199b, miR-708, miR-24, miR-31, presentaron una frecuencia de tres, cada uno.
• 46 tipos diferentes, miR-125a-5p, miR-663b, miR-26b, miR-532-3p, miR-20b, miR-10b, miR-10a-5p, miR-124-2, miR-124-1, miR-128b, miR-196a2, miR-96, miR-130, miR- 130b, miR-130a, miR-199a, miR-224, miR-422b, miR-9-1, miR-9, miR-25, miR-106b, miR-328, miR-181, mir-181d, miR-1, miR-432, miR-379, miR-382, miR-337, miR-204, miR-449a, miR-449b, miR-17-5p, miR-136, miR-218, miR- 409-3p, miR-138, miR-142-3p, miR-144, miR-199b-5p, miR-1206, miR-3151, miR-335 y miR-125b-2, presentaron una frecuencia de dos, cada uno.
• Los siguientes 138 miRNAs presentaron una frecuencia de un estudio: miR-125a, mir-532, miR-532-5p, miR-92-2, miR92-1, miR-101-2, miR-21-5p, miR-23a-3p, miR-23b-3p, miR-23b, miR-30d, miR-30b, miR-30e, miR-30d-5p, miR- 124a, miR-26b-5p, miR-324-5p, miR-511, miR-199a-3p, miR-7, miR-7-1, miR-134, miR-141, miR-183, miR-520a, miR-9-5p, miR-124-3, miR-129-5p, miR-375, miR-922, miR-320b-1, miR-320d, miR-4747, miR-1976, miR-200c, miR-374b, miR-28-5p, miR-425, miR-425-5p, miR-565, miR-106a, miR-106, miR-188-5p, miR-2, miR-193b, miR- 376b, miR-369-3p, miR-329, miR-493, miR-453, miR-656, miR-433, miR-494, miR-410, miR-376a, miR-412, miR-544, miR-133, miR-133-b, miR-93-5p, miR-449b-5p, miR-135b, miR-135a-1, miR-485, miR-299, miR-323, miR-218-2, miR- 331, miR-122, miR-142-,5p, miR-151, miR-151-3p, miR- 151-5p, miR-629, miR-149, miR-342-3p, miR-233, miR- 19b-2, miR-568, miR-640, miR-1290, miR-152, miR-200a1, miR-200b, miR-200, miR-429, miR- 503, miR-18, miR-18a- 3p, miR-18a, miR-19, miR-510-5p, miR-644, miR-197, miR- 301, miR-365-5p, miR-365-3p, miR-21-3p, miR-27b, miR- 339, miR-373, miR-211, miR-220, miR-595, miR-24-2, miR- 2909, miR-300, miR-453, miR-2053, miR-423, miR-1307, miR-618, miR-577, miR-604, miR-492, miR-564, miR-3151, novel-sol-miR-11, novel-sol-miR-23, miR-3676, miR-377, miR-486, miR-495, miR-497, miR-612, miR-499, miR-650, miR-7-1, miR-102, miR-186, miR-217, miR-802, miR-551b, miR-125b-1, miR-181b-5p, miR-181b-1, miR-126-5p, miR- 155-5p.
En relación con los genes blanco identificados, se hallaron las siguientes frecuencias:
• Siete: MEIS1, MLL FUSIONES.
• Seis: SIRT, DNMT3B, PTEN, CCND1 y MYB.
• Cinco: TCL1, DNMT3A, DNMT1 y HOXA9.
• Cuatro: KLF4, p27, AKT2 y CREB.
• Tres: BCL11a, NOTCH1, SP1, JUN, PU-1, BAALC, TLR4, MCL1, KRAS, BIM, TCL-1, MYCN, SOX4 y RUNX-1.
• Dos: LMO2, BCL-xL, HOXA10, PLK2, PCTP, SHIP1, IRAK1, IRF8, CXXC6, ZAP70, MAFB, TGFbR2, WNT3A, EZH2, PDCD4, PUMA, BMI-1, JARID2, BCL11B, PBX3, HOXA11, BTG1, cyclin D1, cyclin E1, DICER1, AF4, HMGB1, ZNF238, SMAD4, TGFBR2, PIK3R1, CDKN1B, JAK2, CXXC6, TRIB2, E2F3, CCND2, RBSP3, AKT, CTD5PL, ZEB2, HOXC8 y JUN B.
• Uno: USF2, NET1, ERK5, BAK1, Smo, XPO1, ZMYM3, POT1, APT-1, NP1, E2F5, ZBTB4, TRIM8, RB1CC1, RARS, WTAP, CEPB-BETA, NPM-1, ETS1, ERG, CCL17, DDR1, PIK3CD, CD40, RET, TRAF6, TLR8, IL6R, hnRNP E2, FBXL20, USP40, YY1, NFAT5, PODXL, p57, TPM1, SERPINB3, DNMT3b1, NR1I2, BMF, BCL-W, NOXA1, CIAP-1, BAX, BID, BIK, CIAP- 2, FASL, C-FLIP, CD80, MAPKBP1, UTK-ZAP70, MYBL2, HOXB4, NFI-A, Ras, BACH1, VHL, kip1,IRF7, EGFL7, Crk, SLCA5, PRDX3, FLT3, FOSB, SNORD50A, SNORD105, SNORD11B, GRM3, BCL6, HOXA1, BCLAF1, LIFR, BCL2L1, AKTIP, FBXO33, KPNA4, DLEU-2, ST18, MTPN, NBN, AKT1, IRS1, NTRK3, ATG2B, DOCK4, Mylip, Rbp1-like, Hipk3, klf12, Mecp2, FBW7, PI-3K, CNTFR, NNAT, GNG12, FKB51, FAS, HOXA7, SPRED1, APP, RASSF2, SH3BP5, FoxM1, CDK2, CD34, P23, ZNF267, PKA, IDH1, E2F2, RAF1, PIK3R3, TAL1, HMOX1, phf6, Ikzf1, Fbxw, Fbxw7, CASP8AP2, FGFRL1, MNT, STAT1, IGF1–PDGFRA, L11, PPIF, DNM1L, GAB, FOXP1, CDK1, ING4, EBF3, GM-CSF, HMGA, CDC25A, Cyclin D2, NR1I2, TLR3, PXDN, FAF-1, CASPASE 9, APAF- 1, MDM4, PLAG1, GF1, FOS, CTNNB1, MAPK8, TNEM50B, EP400, ZBTB5, HOXB8, HOXA7, E2F1, EPOR, NFIA,MEF2C, RRAS2, MYD88, RRAS, MAP2K6, FGFR1, DPH1/OVCA, E2F, PCD4, SET8, IRF2, MN1, SPI1, CEBPB, CICLINA E2, E2F7, ABCC5, ABCA1, ABCB6, RAB11A, HBP1, 14-3-3?, SIT1, RLBP1, PAX2, CPLX2, MBNL1, ARL, NDRG4, MAGED1, SLC16A2, IMPAD1, HDAC1, CXCR4, HOXA3, PRKCD, CAMKK1, PEI, CDK4, BLID, ARID4A, EPC1, KDM3A, MLL5, MTSS1, PAN2, POU2F1, RBBP6, ST3GAL5, UBR5, UHRF2, ZFP36L2, Ski, IKAROS, LIPA, GSS, ACSS1, HK2, SCD1, PDK1, IK2FI, SATB1, CHD6, CICLINA E, TM6SF1, DNAJB11, NFKB1, MAAD, PIK3R2, FOXO, PD-L1, JUN D, DLGAP1, HMBOX1, KLF7, STRBP, CD79B, IG5F1, ZEB2, ASXL1, AF1Q, CCND3, NIK, MAPK1, SOCS1, DRAM2, CDK2, CYLD, BANDA 3, Integrinaβ8, GALNT1, VCP/97, TIMP3, GRK2, XIAP, AC9.
Entre los cinco miRNA más estudiados, el miR-155 presentó mayor frecuencia de estudios en el último trienio y en China, miR-223 en el periodo 2011-2013 y en Estados Unidos y miR-15a presentó la mayor frecuencia en Europa (Tabla 3).
| miR-155 | miR-223 | miR-15a | miR-181a | miR-16-1 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Periodo | 2000-2007 | 3,0 | 14,8 | 15,4 | 4,3 | 14,3 |
| 2008-2010 | 15,2 | 25,9 | 30,8 | 26,1 | 28,6 | |
| 2011-2013 | 33,3 | 40,7 | 34,6 | 39,1 | 23,8 | |
| 2014-2016 | 48,5 | 18,5 | 19,2 | 30,4 | 33,3 | |
| País | China | 21,2 | 3,7 | 7,7 | 30,4 | 9,5 |
| Estados Unidos | 15,2 | 22,2 | 11,5 | 8,7 | 9,5 | |
| Italia | 6,1 | 11,1 | 11,5 | 4,3 | 4,8 | |
| Alemania | 3,0 | 0,0 | 11,5 | 8,7 | 9,5 | |
| España | 3,0 | 3,7 | 7,7 | 0,0 | 0,0 | |
| Multicéntrico | 24,2 | 29,6 | 38,5 | 17,4 | 47,6 | |
| Otros | 27,3 | 29,6 | 11,5 | 30,4 | 19,0 | |
| Continente | Asia | 30,3 | 3,7 | 7,7 | 30,4 | 14,3 |
| Europa | 24,2 | 37,0 | 46,2 | 34,8 | 28,6 | |
| América | 18,2 | 29,6 | 11,5 | 13,0 | 9,5 | |
| Australia | 3,0 | 3,7 | 3,8 | 4,3 | 4,8 | |
| Nota: En la distribución según continente no se obtiene el 100% debido a varios estudios multicéntricos que no especifican todos los países participantes. | ||||||
Tabla 3 Distribución porcentual de los miRNAs más frecuentes según tiempo y lugar de estudio.
En leucemia mieloide aguda las mayores frecuencias de los miRNAs se observaron en miR-155 (45,5% del total de estudio que usaron este RNA) y miR-181a (47,8%); en la linfoide aguda miR-223 (33,3%), en leucemia linfoide crónica miR-15a (76,9%) y en leucemia mieloide crónica se hallaron frecuencias bajas siendo mayor la de miR-155 (Tabla 4).
| miR-155 | miR-223 | miR-15a | miR-181a | miR-16-1 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tipo de leucemia | Mieloide aguda | 45,5 | 33,3 | 19,2 | 47,8 | 14,3 |
| Linfoide aguda | 9,1 | 33,3 | 0,0 | 8,7 | 0,0 | |
| Linfoide crónica | 30,3 | 25,9 | 76,9 | 26,1 | 71,4 | |
| Mieloide crónica | 12,1 | 0,0 | 0,0 | 8,7 | 4,8 | |
| Varias | 3,0 | 7,4 | 3,8 | 8,7 | 9,5 | |
| Uso | Patogénesis | 42,4 | 59,3 | 76,9 | 43,5 | 71,4 |
| Pronóstico | 39,4 | 18,5 | 11,5 | 21,7 | 19,0 | |
| Diagnóstico | 15,2 | 18,5 | 7,7 | 21,7 | 4,8 | |
| Seguimiento del tratamiento | 3,0 | 3,7 | 3,8 | 13,0 | 4,8 | |
| Método - Detección | Q-RT-PCR | 57,6 | 51,9 | 76,0 | 30,4 | 70,0 |
| Microarreglo | 21,2 | 11,1 | 4,0 | 17,4 | 0,0 | |
| Microarreglo y Q-RT-PCR | 18,2 | 22,2 | 4,0 | 43,5 | 1,0 | |
| SNP | 0,0 | 3,7 | 4,0 | 4,3 | 10,0 | |
| Otras | 3,0 | 11,1 | 12,0 | 4,3 | 10,0 | |
| Muestra | Medula ósea | 38,7 | 41,7 | 12,0 | 33,3 | 10,0 |
| Sangre periférica | 41,9 | 37,5 | 72,0 | 38,1 | 75,0 | |
| Ambas | 19,4 | 20,8 | 16,0 | 28,6 | 15,0 | |
| Propiedad | Expresión | 100,0 | 92,3 | 92,3 | 95,5 | 90,5 |
| Metilación | 0,0 | 3,8 | 0,0 | 0,0 | 0,0 | |
| Polimorfismos | 0,0 | 3,8 | 7,6 | 4,5 | 9,5 | |
Tabla 4 Distribución porcentual de los cinco miRNAs más frecuentes según características clínicas.
En los usos de los miRNAs, destaca que el miR-15a registró la frecuencia más alta en patogénesis con 76,9%, en pronóstico la más alta fue miR-155 con 39,4% mientras que en diagnóstico y seguimiento de terapias las frecuencias oscilaron entre 3,0% y 21,7%. La frecuencia de estudios que aplicaron Microarreglo y Q-RT-PCR fue muy baja con excepción de los estudios en miR- 181a que usaron ambas técnicas en el 43,5% de los estudios, en miR-223 fue 22,2%, en miR-155 18,2% y en los demás fue menor al 5%. En el tipo de muestra se halló una distribución de frecuencias similar para medula ósea y sangre periférica, con excepción de miR-15a y miR-16-1 que usaron sangre periférica en el 72% y 75%, respectivamente (Tabla 4).
Al desagregar los estudios que analizaron miR-155 según el tipo de leucemia y la propiedad evaluada, se halló que en el 100% de las investigaciones en leucemia mieloide aguda, linfoide aguda y mieloide crónica sólo se estudió la expresión de este miRNA, mientras que en leucemia linfoide crónica esta propiedad de fue analizada en el 90% de los casos. Para los estudios con miR-223, la situación es similar ya que la expresión fue la propiedad estudiada en el 87% de las investigaciones en leucemia mieloide aguda, 100% en leucemia linfoide aguda y 87,5% en leucemia linfoide crónica; propiedades como la metilación en este miRNA en leucemia mieloide aguda se evaluaron en un 12,5% y en leucemia linfoide crónica se realizó simultáneamente análisis de polimorfismos y expresión en un 12,3% de los casos. En miR- 15a, miR-181 y miR 16-1, la distribución porcentual según tipo de leucemia y propiedad evaluada resultó similar, con menos del 10% de los estudios evaluando polimorfismos o metilación, y más del 90% se focalizan en la medición de la expresión del miRNA.
Al realizar el análisis de los miRNA más frecuentes según tipo de leucemia y aplicación clínica, se encontró que, para miR-155 en leucemia mieloide aguda un 46,7% investigó su uso en pronóstico y 46,7% en patogénesis; en leucemia linfoide crónica el 60% de los estudios se focalizan en patogénesis; en leucemia linfoide aguda el 66,7% evaluó su aplicación en el diagnóstico de la enfermedad mientras que en leucemia mieloide crónica, las aplicaciones clínicas de patogénesis, diagnóstico, pronóstico y seguimiento de tratamiento, se han estudiado en 25% de las publicaciones cada una. miR-223 se ha vinculado principalmente con la patogénesis y el pronóstico de la leucemia mieloide aguda con un 56,6% y 33,3% de las publicaciones; en la patogénesis (66,7%) y el diagnóstico (22,2%) de leucemia linfoide aguda, mientras que en leucemia linfoide crónica se ha vinculado principalmente con la patogénesis (57,1%) y el pronóstico (28,6%).
Por otro lado, miR-15a, se ha vinculado principalmente con la patogénesis de la leucemia mieloide aguda, en un 60% y en seguimiento de tratamiento con un 20%; en leucemia linfoide crónica la mayoría de estudios evalúan patogénesis (80%) y pronóstico (15%). miR-16-1 se estudió principalmente en leucemia linfoide crónica, su patogénesis (73,3%) y pronóstico (26,7%). miR-181-a tuvo mayor frecuencia de estudios en leucemia mieloide aguda, se ha vinculado con la patogénesis, diagnóstico y pronóstico de la enfermedad, en un 36,4%; 36,4% y 27,3%, respectivamente.
Finalmente, en la revisión sistemática se incluyeron 28.240 pacientes, siendo más alta la proporción de pacientes de China y Estados Unidos, con leucemia mieloide aguda y con muestras de sangre periférica (Tabla 5).
| N | % | ||
|---|---|---|---|
| País | China | 5.87 | 20,8 |
| Estados Unidos | 5.683 | 20,1 | |
| Italia | 2.541 | 9,0 | |
| Alemania | 1.038 | 3,7 | |
| España | 2.373 | 8,4 | |
| Multicéntrico | 6.633 | 23,5 | |
| Tipo de leucemia | Mieloide aguda | 13.235 | 46,9 |
| Linfoide aguda | 3.715 | 13,2 | |
| Linfoide crónica | 7.831 | 27,7 | |
| Mieloide crónica | 801 | 2,8 | |
| Método - Detección | Q-RT-PCR | 12.387 | 43,9 |
| Microarreglo | 4.797 | 17,0 | |
| Microarreglo y Q-RT-PCR | 5.745 | 20,3 | |
| SNP | 2.834 | 10,0 | |
| Otras | 2.263 | 8,0 | |
| Muestra | Medula ósea | 8.594 | 30,4 |
| Sangre periférica | 9.682 | 34,3 | |
| Ambas | 8.012 | 28,4 | |
| microRNA | miR_155 | 2.878 | 10,2 |
| miR_223 | 1.996 | 7,1 | |
| miR_15a | 2.143 | 7,6 | |
| miR_181a | 1.883 | 6,7 | |
| miR_16_1 | 2.485 | 8,8 | |
| Gen blanco | BCL2 | 2.413 | 8,5 |
| KIT | 872 | 3,1 | |
| CDK6 | 990 | 3,5 | |
| BCR-ABL | 222 | 0,8 | |
| TP53 | 1.162 | 4,1 | |
Tabla 5 Descripción de la frecuencia de pacientes incluidos según lugar de estudio y características clínicas.
Discusión
En esta revisión se incluyeron 322 investigaciones con 28.240 pacientes, se identificaron 257 miRNAs, 331 genes, un mayor número de publicaciones de China y Estados Unidos, casi nula la investigación en África, Centro y Suramérica. Las principales leucemias fueron la mieloide aguda y la linfoide crónica, en las cuales se estudió principalmente la expresión de los miRNA y su aplicación en el estudio de la patogénesis y pronóstico de la enfermedad. Esta síntesis, evidencia la multiplicidad de aplicaciones de los miRNAs en el estudio de las leucemias, la heterogeneidad metodológica y clínica de los estudios disponibles en la literatura científica, los retos de elegir alguna tipología de leucemia o miRNAs para orientar investigaciones y acciones médicas, y la pertinencia de las revisiones sistemáticas para consolidar hipótesis e identificar las principales líneas de trabajo en este tema.
Esta investigación incluyó 322 estudios a partir de la aplicación de un protocolo de investigación sistemático, exhaustivo y reproducible; a pesar de no aplicar restricciones temporales, el estudio más antiguo fue del 2002, lo que indica que la investigación de miRNAs en leucemia es muy reciente y con un crecimiento importante en los últimos 6 años. Esto coincide con el registro de miRNAs en la base de datos miRBase, la cual para el año 2002 registró 218 entradas, mientras que en el año 2011 se ingresaron 18.226 [21].
Dada la gran cantidad de aplicaciones que tienen los miRNA en el diagnóstico, pronóstico y seguimiento de terapia de leucemias, el número de publicaciones realizadas en muestras de pacientes y su elevada heterogeneidad, permiten aseverar que su estudio aún es incipiente en esta enfermedad, por lo que sus mecanismos moleculares no están completamente dilucidados y esto justifica incrementar los esfuerzos investigativos en este campo del conocimiento.
En cuanto la distribución geográfica, el mayor número de publicaciones se presentaron en China, seguido de Estados Unidos, Italia, Alemania y España; esto coindice con el perfil de morbilidad de la leucemia, dado que en Estados unidos y los países de Europa mencionados, según el GLOBOCAN 2012, existe una alta prevalencia en leucemia con más de 19,5 casos por 100.000 habitantes [2]. En China se presenta una moderada prevalencia en esta enfermedad con 6,6 casos por 100.000 habitantes; la intensificación de la investigación en este país podría estar justificada, además de su epidemiología, a su gran crecimiento en inversión y producción científica a nivel mundial, como se evidencia en los indicadores de ciencia e ingeniería de Estados Unidos [26].
Los países latinoamericanos, a pesar de presentar una moderada prevalencia de leucemias, siendo Uruguay, Ecuador y Colombia los países con mayor ocurrencia en la región, con 10,2; 8,5 y 7,8 casos por 100.000 habitantes, respectivamente [2], tuvieron una ausencia de publicaciones en este tema, dado que en la región sólo se identificaron publicaciones en Brasil y México. Esto puede deberse a un factor económico, en la destinación del producto interno bruto para la investigación científica que alcanza hasta el 1% en América Latina, los países que más invierten en la región son Brasil y México, con un 54% y 26% de la inversión latinoamericana, respectivamente [27].
El principal tipo de leucemia estudiado corresponde a la mieloide aguda con un 43,5% de las publicaciones; esto resulta congruente con la heterogeneidad citogenética y molecular en los subtipos de esta neoplasia, en tanto la diversidad de perfiles de miRNAs que podría hallarse en cada uno de ellos y sus potenciales usos en diagnóstico diferencial, pronóstico y orientación terapéutica, podrían redundar en un espectro más amplio de posibilidades investigativas. En este orden de ideas, diversos estudios han encontrado diferencias en el patrón de miRNAs en subtipos citogenéticos y moleculares; así, Camarata y colaboradores, hallaron perfiles de miRNAs diferenciales que caracterizan dos subgrupos: leucemia mieloide aguda de factor a unión a core (CBF) y leucemia mieloide aguda citogenéticamente normal con mutaciones NPM1 y FLT3-ITD [28], Li y colaboradores, encontraron una expresión de distintos miRNA entre la Leucemia Promielocítica Aguda con translocación t(15;17) y reordenamientos MLL [29] y en el estudio del grupo de Garzon se reportaron miRNA expresados diferencialmente en anormalidades citogenéticas y moleculares como t(11q23), trisomía del 8 y mutaciones FLT3-ITD [30]. Cabe aclarar que los subtipos mencionados anteriormente, hacen parte de una clasificación citogenética y molecular, utilizada con fines pronósticos, pero algunos de ellos no hacen parte aún de la actual clasificación de la Organización Mundial de la Salud.
En adición a lo anterior, en el estudio del grupo de Dixon se halló una gran diferencia en el patrón de expresión miRNA en el subtipo t(15;17) con respecto a los demás, ya que sobreexpresaban diferencialmente miR-127, miR-154, miR-299, miR-323, miR-368 y miR-370 [31]. Por su parte, Garzón y colaboradores, identificaron un perfil para leucemia mieloide aguda con mutación NPM1 que los diferenciaba de pacientes con esta neoplasia que no presentaron tal mutación, con sobrerregulación de miR-10a, miR-10b, varios let-7 y miembros de la familia miR-29, y baja expresión de miR-204 y miR-128 [32].
Por otra parte, en esta revisión se identificaron 257 miRNAs diferentes en el estudio de leucemias y la principal propiedad estudiada fue la expresión, y en menor proporción la metilación y el análisis de polimorfismos. En este sentido, la investigación se ha enfocado en mayor medida, en encontrar perfiles de expresión de miRNAs, que permitan no sólo diferenciar un determinado tipo de leucemia, sino que puedan predecir la evolución del paciente. En adición al estudio de la expresión, recientemente ha emergido la importancia de indagar sobre los mecanismos de regulación que alteran la expresión de los miRNAs, en particular la hipermetilación de los genes que codifican para estos, dado que este mecanismo lleva a la inactivación de miRNAs supresores de tumores. Por ejemplo, Wong y colaboradores, encontraron que miR129-2 es un gen supresor de tumor frecuentemente metilado en leucemias linfoides pero no en las mieloides, y además de esto fue vinculado con una supervivencia inferior en leucemia mieloide crónica [33]. Además de lo expuesto, también se ha demostrado, que polimorfismos en los sitios de unión de los miRNAs a sus genes blanco podrían estar alterando la fuerza de la interacción de los transcriptos diana y por consiguiente alterar el nivel de proteínas vinculadas con los procesos leucémicos [34].
Los miRNAs más estudiados fueron miR-155 usado en un 10,2% de los estudios, miR-223 en el 8,4%, miR-15a con el 8,1%, miR- 181a en el 7,1% y miR-16-1 con el 6,5%. miR-155 es una molécula multifuncional, algunos estudios indican que ésta presenta diversos perfiles de expresión y participa en procesos fisiológicos y patológicos como la diferenciación del linaje hematopoyético, inmunidad, inflamación, cáncer y enfermedades cardiovasculares [35]; además, se ha documentado que múltiples blancos genéticos implicados en desarrollo hematopoyético y desarrollo de leucemia pueden ser reprimidos de forma directa por miR- 155 [36]. miR-15a y miR-16-1, se incluyen entre los primeros miRNA estudiados, han sido ampliamente vinculados desde su primer reporte con la patogénesis y pronóstico de la leucemia linfocítica crónica B, ya que se encuentra con baja expresión en aproximadamente el 68% de los casos (14).
La expresión de miRNAs se estudió con mayor frecuencia en la patogénesis de las leucemias, lo que resulta congruente con el desarrollo de la investigación en este campo; ya que la epigenética y particularmente la expresión de ARN no codificantes (incluyendo los microRNAs) constituye un área de investigación reciente, donde se debe realizar la identificación de las moléculas implicadas en procesos de diferenciación/proliferación, posteriormente investigar su aplicación diagnóstica, pronóstica y de seguimiento de tratamiento en las leucemias. Por ejemplo, en Leucemia Mieloide Aguda, el miRNA más estudiado, miR-155, se ha vinculado con la patogénesis de esta neoplasia, al encontrar que unos de sus genes blanco es un supresor de tumores (SHIP1) cuya expresión se encuentra disminuida en casos de sobreexpresión de miR-155 en pacientes y líneas celulares de esta leucemia; de esta forma, se concluyen que miR-155 actúa como un oncomiR en la vía miR-155/SHIP1/PI3K/AKT y podría cumplir un papel importante en la patogénesis de la leucemia mieloide aguda [37]. Otro de los miRNAs más estudiados, miR-223, se ha descubierto que es crítico en el proceso de granulopoyesis, ya que ha mostrado ser regulado por factores de transcripción como C/EBPs y PU.1, y también se encuentra con baja expresión en leucemia mieloide aguda [38].
En coherencia con lo anterior vale precisar algunos avances en las aplicaciones de los miRNAs en pronóstico, en este caso, se ha documentado que la expresión de miR-155 presenta una correlación positiva con altos conteos de leucocitos, aumento de lactato deshidrogenasa y proteína C reactiva en leucemia mieloide aguda; además de una asociación negativa con supervivencia global en esta patología [39].
Se evidenciaron pocos estudios en los que los miRNA tuvieran aplicación en el diagnóstico y seguimiento de tratamiento, lo que podría atribuirse al hecho que su dinámica molecular no está completamente entendida; en este orden de ideas, se dispone de pocos estudios pre-clínicos y de investigación básica que indagan sus aplicaciones en seguimiento e identificación de potenciales blancos terapéuticos para cada miRNA.
Se identificaron 331 genes blancos, lo cual se ha favorecido por el uso de la informática como herramienta para su predicción; por ejemplo el aumento de la expresión de miR-155 en leucemia mieloide aguda se ha relacionado con algunos genes que intervienen en la diferenciación mieloide como SPI1 (PU) [40,41], en inmunidad e inflamación como IFR7 y TLR4 [42] y en regulación de la proliferación como NF-kB [15] y SHIP1 [37]. miR-181a se ha relacionado con genes que participan en la diferenciación granulocítica como PRKCD, CTD5PL, CAMKK1 [43]. miR-223 se ha encontrado con expresión aumentada en leucemia linfoide aguda y se ha evidenciado que sus genes blanco tienen una función supresora de tumores, como en el caso de FBXW7 [44]. En leucemia linfoide crónica, miR-15a y miR16-a tienen expresión disminuida como consecuencia de la sobre-expresión de genes blancos como BCL2, el cual está involucrado en la vía intrínseca de la apoptosis, específicamente en el bloqueo de la muerte celular [45].
Pese a lo anteriormente expuesto, el número de genes blancos realmente descubiertos y validados para estos miRNA aún es incipiente y atrasado, en comparación con los desarrollos de otras áreas [46]. Esta situación se agrava al considerar el hecho que sólo se necesita una homología de seis nucleótidos para que el miRNA ejerza su acción en el mRNA y porque los miRNA son expresados de una manera diferencial en cada tipo de célula y enfermedad [47].
Finalmente, la introducción de técnicas avanzadas como los microarreglos, han permitido evidenciar que el transcriptoma humano es más complejo que los genes que codifican las proteínas, al tiempo que esta técnica ha permitido descubrir numerosos miRNAs [12]; lo que se evidencia en esta revisión en la que alrededor del 90% de las publicaciones utilizaron técnicas basadas en microarreglos o Q-RT-PCR.
Entre las limitaciones de esta revisión está la baja respuesta de los autores de los estudios no disponibles en las bases de datos y el no incluir estudios en idiomas que los autores no dominan con el fin de para garantizar la calidad y la reproducibilidad en la inclusión de estudios, estos dos factores pueden afectar la generalización de resultados. Además, la elevada heterogeneidad de las publicaciones en las dos variables centrales de este estudio (tipo y subtipo de leucemia y miRNA) limitó los análisis de subgrupos para evaluar las aplicaciones en diagnóstico, pronóstico y seguimiento terapéutico.
Conclusión
La elevada heterogeneidad de los miRNAs identificados, así como sus variados usos en los diferentes tipos de leucemia, pone de manifiesto la necesidad de mejorar la investigación en este campo, previo a su incorporación en la práctica clínica, al tiempo que consolida hipótesis para optimizar los esfuerzos investigativos en este campo.
Conflicto de Intereses
Ninguno de los autores declara conflicto de intereses para la publicación de este estudio.
Financiación
Recursos en especie de la Universidad de Antioquia.
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