ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4)103 - 111
DOI:10.22529/me.2018.3(4) 02 Recibido 02 Jul. 2018 | Aceptado 06 Nov. 2018 |Publicado 26 Dic 201 8
Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2.
Role of genetic variants to the development of Chronic Kidney Disease in patients with Type 2 Diabetes Mellitus.
Pablo Yang1, Verónica Ojeda,2 Adriana Ruiz-Pecchio.3, Néstor W. Soria 1
1 Cátedra de Biotecnología, Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Católica de Córdoba. Unidad Asociada al CONICET: Área de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs. Biológicas. Obispo Trejo 323. CP: 5000IYG. Córdoba. Córdoba. Argentina. TE: + 54 351 4 938060.
2 Departamento de Diabetología, Hospital Nacional de Clínicas, Universidad Nacional de Córdoba. Santa Rosa 1564. CP: 5000ETF. Córdoba. Córdoba. Argentina. 3 Laboratorio de Nefrología, Laboratorio Central, Hospital Nacional de Clínicas, Universidad Nacional de Córdoba. Santa Rosa 1564. CP: 5000ETF. Córdoba. Córdoba. Argentina.
Correspondencia: Néstor W. Soria, Cátedra de Biotecnología, Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Católica de Córdoba. Unidad Asociada al CONICET: Área de Cs. Agrarias, Ingeniería, Cs. Biológicas. Obispo Trejo 323. CP: X5000DHK. Córdoba. Córdoba. Argentina; e-mail: nestorwsoria@gmail.com
Resumen
La Enfermedad Renal Crónica (ERC) es una afección que perjudica a un gran número de pacientes. Una de las causas es la Nefropatía en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2 (DM2). Objetivo: Indagar si las presencias de variantes genéticas contribuyen al desarrollo de ERC en pacientes con DM2.
Materiales y métodos: se evaluaron criterios clínicos, bioquímicos y moleculares en 25 pacientes con DM2. Los polimorfismos se analizaron mediante PCR-RFLP para ECA (rs4646994); CDKAL1 (rs7756992); e- NOS (rs1799983) y SLC12A3 (rs11643718). Resultados: El análisis estadístico mediante modelo dominante arrojaron para: ECA (rs4646994) (OR=1,33 (IC 95%) 0,25- 7,01; p=0,73); CDKAL1 (rs7756992) (OR= 1 (IC 95%) 0,14-7,39; p=NA); e-NOS (rs1799983) (OR= 0,29 (IC 95%) 0,05-1,57; p=0,14) y SLC12A3 (rs11643718 (OR= 1,62 (IC 95%) 0,19- 13,93; p=0,66).
Conclusiones: ninguna de las variantes evaluadas en los genes ECA, CDKAL1, e-NOS y SLC12A3 mostraron asociaciones positivas o negativas con el riesgo a desarrollar ERC en pacientes con DM2.
Abstract
Chronic Kidney Disease (CKD) is a condition that affects a large number of patients. One cause is the Nephropathy in Type 2 Diabetes Mellitus (DM2).patients .
Objective: Evaluate if some polymorphisms contribute to CKD risk in DM2 patients. Materials and methods: clinical, biochemical and molecular parameters from 25 patients with DM2 were evaluated. The polymorphisms were analyzed by PCR-RFLP for the ECA (rs4646994); CDKAL1 (rs7756992); e-NOS (rs1799983) and SLC12A3 (rs11643718) genes.
Results: Statistical analysis using a dominant model showed: ACE (rs4646994) (OR = 1.33 (95% CI) 0.25-7.01, p = 0.73); CDKAL1 (rs7756992) (OR = 1 (95% CI) 0.14-7.39; p = NA); e-NOS (rs1799983) (OR = 0.29 (95% CI) 0.05 - 1.57; p = 0.14) and SLC12A3 (rs11643718 (OR = 1.62 (95% CI) 0.19-) 13.93, p = 0.66). Conclusions: none of the evaluated variants in ACE, CDKAL1, e-NOS and SLC12A3 genes showed positive or negative associations with CKD risk in DM2 patients.
Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba. Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo: methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar |ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4):103 - 111
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Yang P, Ojeda V, Ruiz-Pecchio A, Soria NW. Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2.
Introducción
La Enfermedad Renal Crónica (ERC) se define como alteraciones de la estructura o de la función del riñón que duran al menos 3 meses y que tienen implicancias para la salud, traduciéndose en una Tasa de Filtrado Glomerular estimada (TFGe)
inferior a 60 ml/min/1,73 m2.1 La Diabetes Mellitus (DM) es la enfermedad que más contribuye a la ERC en todo el mundo junto con la
hipertensión arterial (HTA). 2
En 2017, la DM afectaba a 451 millones de
pacientes en todo el mundo y se espera que incremente a 693 millones para 2045.3 Una de sus
complicaciones es la Nefropatía Diabética (ND), la cual contribuye significativamente con la ERC. 4
El riesgo a desarrollar ND ha sido ampliamente estudiado, existiendo algunas variantes genéticas que pueden contribuir al desarrollo de esta
complicación . 5,6
A partir de los hallazgos realizados en estudios de asociación génica a nivel mundial, muchos autores están buscando posibles relaciones entre la presencia de variantes genéticas y la manifestación de una patología o de una complicación de la misma. En nuestro país, existen escasos estudios genéticos, particularmente en el área de la ERC. En parte como consecuencia de lo mencionado anteriormente, el motivo de nuestro estudio fue realizar un trabajo piloto en un grupo de pacientes con DM Tipo 2 (DM2) de la ciudad de Córdoba, Argentina, a los fines de evaluar el riesgo a desarrollar ERC según la presencia de los SNPs: rs4646994 7, rs7756992 8, rs1799983 9 y rs11643718 10 en cuatro genes diferentes (ECA; CDKAL1; e-NOS y SLC12A3).
Materiales y métodos
Pacientes y evaluación clínica
Se reclutaron un total de 25 pacientes con DM2 de entre 53 y 86 años de edad (11 hombres y 14 mujeres) que asistieron al Hospital Nacional de Clínicas de Córdoba Capital, Argentina, entre los meses de marzo y septiembre del año 2017. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Nacional de Clínicas de Córdoba y el Ministerio de Salud de Córdoba y está de acuerdo con la declaración de Helsinki. Todos los pacientes fueron informados y su consentimiento fue obtenido.
El diagnóstico de DM2 fue realizado de acuerdo a los criterios de la Asociación Americana de Diabetes de 2005.
Los pacientes fueron clasificados en dos grupos de acuerdo a su categoría ERC (con más de 60 ml/min/1,73 m2 de TFGe (categorías G1 y G2) y
los que tenían menos de 59 ml/min/1,73 m2 de TFGe (categorías G3a, G3b, G4 y G5)) sig uiendo las guías KDIGO 2018 11 .
Análisis de Laboratorio
Se obtuvieron muestras de sangre venosa en ayuno de 12 horas. Las determinaciones incluyeron glucosa, hemoglobina glicosilada (HbA1c), colesterol total, triglicéridos, colesterol de baja densidad (LDL) y colesterol de alta densidad (HDL), aspartato aminotransferasa (AST), alanino aminotransferasa (ALT), gama glutamil
transpeptidasa (GGT) y albuminuria (1° orina de la mañana), todos determinados por un sistema automatizado con reactivos para biomarcadores de rutina con el equipo Roche COBAS® 6000 (Analizador Roche Diagnostics, Rotkreuz, Suiza). La Creatininemia fue cuantificada por el método cinético de Jaffé modificado y normalizado a espectrometría de masa/dilución isotópica (IDMS).
Genotipado
Extracción del ADN
El ADN de los pacientes fue obtenido a partir de sangre periférica utilizando el kit de purificación Wizard Genomic DNA (Promega, Madison, Estados Unidos) siguiendo las instrucciones del fabricante .
Detección de los Polimorfismos
Se estudiaron los polimorfismos en los genes: ECA (rs4646994); CDKAL1 (rs7756992); e- NOS (rs1799983) y SLC12A3 (rs11643718), mediante PCR-RFLP (Reacción en Cadena de la Polimerasa – Longitud del Fragmento de Restricción del Polimorfismo) usando cebadores específicos en un termociclador Biometra UNO II (Göttingen, Alemania) (Tabla 1).
Los productos de PCR se digirieron con endonucleasas de restricción específicas y los fragmentos de ADN fueron separados mediante electroforesis en gel de agarosa (2,5% p/v) preteñidos con bromuro de estudio y visualizados mediante irradiación con luz ultravioleta. En la Tabla 1 se encuentran detallados los genes y los polimorfismos estudiados, los cebadores y enzimas de restricción empleadas y los fragmentos de ADN esperados post digestión enzimática.
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variantes analizadas en la población estudiada parece influir con el riesgo a desarrollar ERC.
Análisis Estadístico
Se utilizó el software SNPStats Discusión
(http://bioinfo.iconcologia.net/SNPstats) y los datos fueron analizados mediante un modelo de regresión logística múltiple (codominante, dominante, recesivo, sobredominante y log - aditivo) para obtener los Odds-Ratios (OR), considerando una diferencia estadístic amente significativa la presencia de un valor p<0.05, con un intervalo de confianza del 95%.
Las frecuencias genotípicas y alélicas observadas de los diferentes polimorfismos se compararon con las esperadas de acuerdo con la Ley Hardy - Weinberg.
Los parámetros bioquímicos y clínicos se analizaron utilizando la prueba t y χ2 espectivamente, utilizando el programa Infostat.
Aspectos éticos
Resultados
La población estudiada consistió en 25 pacientes con DM2, 15 pacientes con bajo y 10 pacientes con alto riesgo de ERC. Como se muestra en la Tabla 2, los grupos comparados en nuestro estudio no mostraron diferencias significativas en términos de edad, sexo, duración de la enfermedad, tabaquismo, presencia de hipertensión arterial (diastólica), terapia con insulina, índice de masa corporal y albuminuria (excepto la creatininemia). Por el contrario, hay una diferencia significativa en la presión sistólica, donde los pacientes con riesgo más elevado de ERC presentaban valores más altos.
En la Tabla 3 se presentan las frecuencias genotípicas y alélicas de los cuatro genes analizados, cada uno con su correspondiente SNP. Las mismas fueron calculadas y comparadas para ver si estaban en equilibrio con la ley de Hardy - Weinberg, para determinar la aleatoriedad de la población tomada. Como se puede observar, en todos los casos el valor de p es superior a 0,05, indicando que no hay diferencia significativa en los resultados, por lo tanto, la población estudiada no presenta ningún sesgo en su reclutamiento. Los resultados del análisis de regresión logística múltiple se muestran en la Tabla 4 para los cuatro polimorfismos, ECA (rs4646994); CDKAL1 (rs7756992); e-NOS (rs1799983) y SLC12A3 (rs11643718). Los análisis incluían a los modelos codominante, dominante, recesivo, sobredominante y log-aditivo. En ninguno de los análisis se observaron valores de OR y p significativos, lo que significa que ninguna de las
El incremento de la prevalencia de la DM contribuirá a un incremento de la ND y esta, al desarrollo de ERC. Actualmente, la presencia de ERC varía a nivel global, desde el 7 al 8% en Asia del Sur y África hasta el 11-12% en Norteaméri ca,
América del Sur y Europa12 .
En América Latina, la prevalencia e incidencia de la ERC ha aumentado en todos los países, sin embargo, existen amplias variaciones entre las tasas de los diferentes países. En toda la región, la ERC aumentó de 119 pacientes por millón de habitantes (ppm) en 1991 a 568 ppm en 2008. Las tasas de prevalencia más altas se registraron en Puerto Rico (1170 ppm), Uruguay (1079 ppm) y Chile (1036 ppm). Las tasas de prevalencia más bajas se informaron en Nicaragua (35 ppm) y Paraguay (92 ppm)13. Escasos son los datos oficiales que se tienen respecto al número de afectados en la población Argentina.
Por otra parte, como se mencionó anteriormente, la DM sigue siendo la causa principal de ERC en América Latina, con las tasas más altas en Puerto Rico (65%), México (51%), Venezuela (42%) y Colombia (42 %). Las tasas más bajas se encuentran en Brasil (25,7%), Uruguay (22,1%),
Costa Rica (20%) y Paraguay (15%) 13 .
Nuestro estudio, clasificó a los pacientes en dos grupos, uno con bajo riesgo y otro con alto riesgo de ERC de acuerdo a los criterios KDIGO. Entre ambos grupos de pacientes, prácticamente no había diferencia estadística en los parámetros clínicos y bioquímicos analizados, aunque las diferencias encontradas se observaron exclusivamente en la presión arterial sistólica y en la creatininemia. Como señalábamos anteriormente, es sabido que la elevada presión sistólica contribuye a un riesgo aumentado a desarrollar ERC, por lo tanto, los valores encontrados en nuestro grupo de pacientes están perfectamente de acuerdo con lo que se encuentra en otros estudios.
El polimorfismo rs4646994 del gen ECA, fue analizado por Shanmuganathan y colaboradores14 .
Ellos encontraron que la variante D, estaba asociada con un aumento del riesgo a desarrollar ERC. En sentido contrario, Jayapalan y colaboradores no pudieron observar esta
asociación15 .
Los estudios que muestran la asociación del polimorfismo rs7756992 del gen CDKAL1 con la ERC en pacientes con DM2 son inconsistentes, algunos muestran posibles asociaciones, otros
no16 .
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Cuando analizamos distintos estudios para ver la contribución al desarrollo de ERC, algunos trabajos arrojan conclusiones diferentes en relación al polimorfismo rs1799983 presente en el gen e-NOS, por ejemplo el de Mrozikiewicz - Rakowska y colaboradores, no lograron encontrar
ninguna asociación17, mientras Chand y
colaboradores si mostraron la existencia de una asociación18 .
Por último, cuando analizamos el polimorfismo rs11643718 en el gen SLC12A3, el mismo está asociado al riesgo de desarrollar ERC en pacientes con ND en el estudio publicado por Kim y colaboradores19. Contrariamente a estos hallazgos,
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Ng y colaboradores no encontraron ninguna 9];5(6):809–16. Available from:
asociación20 .
A partir de nuestros resultados, no podemos afirmar que alguno de los 4 polimorfismos estudiados confiere mayor o menor riesgo a desarrollar ERC. Si bien, el número de pacientes estudiados es pequeño (siendo una de las limitaciones de nuestro estudio), es importante conocer más cuáles son los factores que pueden contribuir a la ERC en pacientes con DM2, y esto utilizarlo a la hora de proyectar el desarrollo de un estudio que incluya un mayor número de pacientes. Además, según nuestras búsquedas bibliográficas, la información disponible y confiable en relación a la prevalencia e incidencia de ERC en Argentina es escasa, y este pequeño estudio puede contribuir
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7. Fathi M, Nikzamir AR, Esteghamati A, Nakhjavani M, et al. Combination of
como punto de partida, para otros proyectos que Angiotensin Converting Enzyme
permitan darnos una idea más acabada de lo que sucede en nuestro país.
Una segunda limitación, es que el estudio fue realizado en una población de origen caucásico, por lo tanto, diferencias se podrían encontrar si se analizaran pacientes provenientes de otras regiones de nuestro país y/o la de otros países.
B ibliografía
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Palabras claves:
GENES; POLIMORFISMOS; ENFERMEDAD RENALCRÓNICA, NEFROPATÍA DIABÉTICA; DIABETES MELLITUS TIPO 2.
K eywords:
GENES; POLYMORPHISMS; CHRONIC KIDNEY DISEASE, DIABETIC NEPHROPATHY; DIABETES MELLITUS TYPE 2.
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Anexo tablas
Tabla 1. Secuencia de cebadores, enzimas de restricción y tamaños esperados de los productos de digestión.
GEN
SNP
Secuencias de cebadores (5' > 3')
Tamaño PCR (pb)
Enzima de Restricción
Fragmentos digeridos (pb) Wild-type Mutado
F: CTGGAGACCCCCATCCTTTCT
I: 490
ECA rs4646994 R:
D: 190
GATGTG GCCATCACATTCGTCAGA F: CCTGACTTTTGCCAACCAAA
CDKAL1 rs7756992 279 BglII A: 201+78 G: 279
R: TTCATGCAACCAAGAGAGGT F:
AAGGCAGGAGACAGTGGATGGA
e-NOS rs1799983 248 MboI G: 248 T: 163+85
R:
CCCAGTCAATCCCTTTGGTGCTCA
F: TTCTACAAGCGCAGGCTTTG G:168+ 86 + A: 168 + 86
SLC12A3 rs11643718 626 AvaI
R: GTGCCCTCTGACACATCTAGG 222 + 149 + 373
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Tabla 2. Parámetros clínicos, bioquímicos y estilos de vida en la población estudiada (media). Clasificación de riesgo a desarrollar ERC
a Bajo (n= 10) a Alto (n=15) Valor p
Sexo (F/M) 4/6 10/5 0,1882
Edad (Años) 71,40 ± 7,95 71,60 ± 3,57 0,9328
Duración de la diabetes (Años) 20,60 ± 15,47 18,60 ± 15,14 0,7512
Hipertensión (Si/No) 8/2 15/0 0,0710
Fumador (Si/No) 0/10 1/14 0,4047
IMC (Kg/m2) 27,73 ± 4,99 30,47 ± 5,77 0,2329
Terapia con Insulina (Si/No) 5/5 8/7 0,8702
Glucemia (mg %) 135,80 ± 67,28 121,09 ± 62,83 0,5823
HbA1c (%) 9,03 ± 1,80 8,11 ± 1,78 0,2890
Creatininemia (mg/dl) 1,02 ± 0,10 1,47 ± 0,62 0,0146 *
CKDEPI (ml/min/1,73 m2) 71,00 ± 7,06 43,47 ± 11,38 <0.0001 *
Albuminuria (µg/min) 24,58 ± 20,75 33,29 ± 37,09 0,6479
Colesterol (mg/dl) 185,14 ± 49,54 179,55 ± 30,28 0,7684
Triglicéridos (mg/dl) 151,00 ± 105,34 161,55 ± 76,21 0,8080
HDL colesterol (mg/dl) 50,67 ± 12,26 47,50 ± 11,77 0,6157
LDL colesterol (mg/dl) 116,50 ± 44,93 104,60 ± 35,81 0,5671
ALT (mUI/ml) 35,50 ± 26,13 18,22 ± 5,95 0,1102
AST (mUI/ml) 31,50 ± 16,72 17,89 ± 3,55 0,0586
GGT (mUI/ml) 47,43 ± 26,93 27,29 ± 12,26 0,0969
Presión sistólica (mmHg) 117.43 ± 4.43 136.77 ± 20.39 0.0055*
Presión diastólica (mmHg) 68.57 ± 9.00 76.42 ± 8.82 0.0806
Los datos están expresados como la media ± la desviación estándard (DE) o número de pacientes (n). Las diferencias entre los grupos de pacientes (Sin/Con) Nefropatía fueron comparados usando el t test o el del Chi-cuadrado .
ERC: Enfermedad Renal Crónica
a Bajo: Grado 1 y 2, con Tasa de Filtrado Glomerular estimado igual o mayor a 60 ml/min/1,73 m2 .
a Alto: Grado 3a, 3b, 4 y 5: Tasa de Filtrado Glomerular estimado menor a 60 ml/min/1,73 m2 .
IMC, índice de masa corporal; HbA1c, hemoglobina glicosilada; HDL, lipoproteína de alta densidad; LDL , lipoproteína de baja densidad; CKDEPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration); ALT, alanino amino transferasa; AST, aspartato amino
transferasa; GGT, gama glutamil transpeptidasa .
Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba. Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo: methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar |ARTICULO ORIGINAL Methodo 2018;3(4):103 - 111
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Yang P, Ojeda V, Ruiz-Pecchio A, Soria NW. Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2 .
*Estadísticamente significativo .
Tabla 3. Distribución alélica y genotípica junto al equilibrio de Hardy-Weinberg de los diferentes SNPs analizados en la población estudiada.
Genotipo Alelos
wt/wt wt/mut mut/mut wt mut Equilibrio H-W (p)
ECA (rs4646994) 9 8 8 26 24 0,0726
CDKAL1 (rs7756992) 5 14 6 24 26 0,5425
e-NOS (rs1799983) 12 11 2 35 15 0,8118
SLC12A3 (rs11643718) 4 10 11 18 32 0,5094
Wt: Wild type
Mut: mutante
H-W: Hardy Weinberg
Tabla 4. Asociación de SNPs presentes en los genes ECA (rs4646994), CDKAL1 (rs7756992), e-NOS (rs1799983) y SLC12A3 (rs11643718) con el riesgo a desarrollar ERC. (Parte I )
Modelo /Genes Genotipo Bajo riesgo Alto riesgo OR (95% IC) Valor
n; (%) n; (%) p
ECA (rs4646994) Codominante
D/D
4 (40)
5 (33,3)
1,00
0,55
I/D 4 (40) 4 (26,7) 0,80 (0,12- 5,40)
I/I 2 (20) 6 (40) 2,40 (0,30- 19,04)
Dominante D/D 4 (40) 5 (33,3) 1,00 0,73
I/D-I/I 6 (60) 10 (66,7) 1,33 (0,25- 7,01)
Recesivo D/D-I/D 8 (80) 9 (60) 1,00 0,28
I/I 2 (20) 6 (40) 2,67 (0,41- 17,17)
Sobredominante D/D-I/I 6 (60) 11 (73,3) 1,00 0,49
I/D 4 (40) 4 (26,7) 0,55 (0,10- 3,00)
Log-aditivo --- --- --- 1,49 (0,55-4,03) 0,43
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Yang P, Ojeda V, Ruiz-Pecchio A, Soria NW. Rol de variantes genéticas en el desarrollo de Enfermedad Renal Crónica en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2.
Tabla 4. Asociación de SNPs presentes en los genes ECA (rs4646994), CDKAL1 (rs7756992), e-NOS (rs1799983) y SLC12A3 (rs11643718) con el riesgo a desarrollar ERC. (Parte I I)
Modelo /Genes
Genotipo Bajo riesgo
Alto riesgo
OR (95% IC)
Valor p
CDKAL1 (rs7756992) Codominante
A/A
2 (20)
3 (20)
1,00
0,92
A/G 6 (60) 8 (53,3) 0,89 (0,11- 7,11)
G/G 2 (20) 4 (26,7) 1,33 (0,11- 15,70)
Dominante A/A 2 (20) 3 (20) 1,00 NA
A/G-G/G 8 (80) 12 (80) 1,00 (0,14- 7,39)
Recesivo A/A-A/G 8 (80) 11 (73,3) 1,00 0,7
G/G 2 (20) 4 (26,7) 1,45 (0,21- 9,98)
Sobredominante A/A-G/G 4 (40) 7 (46,7) 1,00 0,74
A/G 6 (60) 8 (53,3) 0,76 (0,15- 3,86)
Log-aditivo --- --- --- 1,16 (0,35-3,91) 0,81
e-NOS (rs1799983) Codominante
G/G
3 (30)
9 (60)
1,00
0,33
G/T 6 (60) 5 (33,3) 0,28 (0,05- 1,62)
T/T 1 (10) 1 (6,7) 0,33 (0,02- 7,14)
Dominante G/G 3 (30) 9 (60) 1,00 0,14
G/T-T/T 7 (70) 6 (40) 0,29 (0,05- 1,57)
Recesivo G/G-G/T 9 (90) 14 (93,3) 1,00 0,77
T/T 1 (10) 1 (6,7) 0,64 (0,04- 11,63)
Sobredominante G/G-T/T 4 (40) 10 (66,7) 1,00 0,19
G/T 6 (60) 5 (33,3) 0,33 (0,06- 1,75)
Log-aditivo --- --- --- 0,42 (0,11-1,62) 0,19
SLC12A3 (rs11643718) Codominante
G/G
2 (20)
2 (13,3)
1,00
0,66
G/T 4 (40) 6 (40) 1,50 (0,15- 15,46)
T/T 4 (40) 7 (46,7) 1,75 (0,17-17,69) 0,74
T/T 4 (40) 7 (46,7) 1,31 (0,26- 6,64)
Sobredominante G/G-T/T 6 (60) 9 (60) 1,00 NA
G/T 4 (40) 6 (40) 1,00 (0,20- 5,12)
Log-aditivo --- --- --- 1,29 (0,43-3,91) 0,65
ERC: Enfermedad Renal Crónica.
IC: Intervalo de confianza 95%. p calculado del test Chi- cuadrado.
N: número de pacientes
%: porcentaje de pacientes .
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