Introducción y objetivos: Las diabetes MODY (Maturity-Onset-Diabetes-of-the-Young) la padecen entre un 2-3% de sujetos con diabetes. El subtipo más común es HNF1A-MODY caracterizado por defecto grave en la secreción de insulina, hiperglucemias progresivas, riesgo de complicaciones microvasculares y necesidad de tratamiento específico. Estos pacientes presentan características que solapan con las de sujetos con diabetes tipo 2 (DM2) pudiendo ser erróneamente diagnosticados. El método gold standard para el diagnóstico de MODY son los test genéticos, pero se necesita alto índice de sospecha para su petición debido a su elevado coste. Actualmente se han descrito biomarcadores asociados a MODY-HNF1A que no dependen de técnicas complejas para su medición como la PCRhs o los miRNAs circulantes, pero que por sí solas no tienen suficiente poder.

Objetivos: Desarrollar una fórmula que, empleando la combinación de niveles de PCRhs y miRNAs-circulantes, sea capaz de diferenciar pacientes con MODY-HNF1A de aquellos con DM2.

Material y métodos: Población inicial con 40 sujetos; 17 con HNF1A-MODY diagnosticados por Sanger y/o NGS procedentes de la UGC de Endocrinología del HRU Málaga y 23 con DM2 procedentes del estudio Di@bet.es. Macheados por edad y sexo. Población de validación con 119 sujetos; 29 con HNF1A-MODY también diagnosticados por Sanger y/o NGS procedentes de la UGC de Endocrinología del HRU Málaga y 90 DM2 procedentes del estudio Di@bet.es. A todos se les midieron los niveles de PCRhs sérica mediante ensayo inmunoturbidimétrico y los niveles de expresión de 4 miRNAs circulantes*, seleccionados según bibliografía, mediante qPCR en la plataforma de Genómica de IBIMA. El análisis de miRNAs se realizó mediante el método ΔCt. El análisis de eficacia diagnóstica se realizó con SPSS, empleando regresión logística para seleccionar el mejor modelo predictivo y curvas ROC para detectar la capacidad discriminante del modelo seleccionado. Las probabilidades predichas se dicotomizaron en función del mejor punto de corte y se aplicó la ecuación obtenida en la población de validación.

Resultados: Se obtuvo un modelo en el estudio inicial combinando la PCRhs y 2 miRNAS con una capacidad discriminante de más del 95% (AUC 0,954 (IC 0,88-1,00)), superior a la de las variables por sí solas. Se calculó el punto de corte con mejor sensibilidad y especificidad del modelo en esta población inicial (0,310), que separaba pacientes con MODY-HNF1A de aquellos con DM2. Se generó la fórmula a partir de la regresión logística del modelo y se testó su capacidad predictiva en la población de validación. En esta última se observó una capacidad discriminante del 80% (AUC 0,80 (IC 0,71-0,88)), validando el algoritmo.

Conclusiones: El algoritmo obtenido combinando niveles de PCRhs y 2 miRNAs-circulantes podría ser empleado el diagnóstico diferencial de HNF1A-MODY versus pacientes con DM2. El algoritmo se ha testado en la población de validación.

*Datos protegidos debido al proceso de patente del algoritmo.