Study of the components of genetic vulnerability in autism spectrum disorder

O transtorno do espectro do autismo (TEA) é um transtorno do neurodesenvolvimento com apresentação clínica heterogênea. A nova classificação dimensional do DSM-5 permitiu a inclusão de toda a variabilidade fenotípica sob o mesmo guarda-chuva, criando a oportunidade de entender melhor os subgrupos de TEA de acordo com seus mecanismos fisiopatológicos heterogêneos. O objetivo deste estudo foi buscar componentes de vulnerabilidade a partir de fatores de risco (escolaridade materna, classe social, estresse e exposição tóxico ambiental durante a gestação, complicações na gravidez e história psiquiátrica familiar) e caracterizar subgrupos de TEA a partir destes componentes. Para evitar qualquer possível agrupamento baseado em parâmetros fenotípicos estabelecidos, como QI e gravidade, analisamos especificamente um grupo de pacientes homogêneos com TEA grave. A análise de componentes principais (PCA) foi realizada em dados de 68 crianças com TEA entre 3 e 7 anos de idade, e encontramos dois componentes principais: PC1, componente de vulnerabilidade genética e metabólica e PC2 componente de vulnerabilidade psicosocial. Com os escores do PCA, realizamos uma análise de clusters . Os resultados mostraram um cluster representando uma dimensão com maior vulnerabilidade genética, e outro com maior exposição a ambiente desfavorável e estressante durante a gestação. A análise de metiloma foi realizada para validar e explorar melhor a diferença entre os subgrupos. Encontramos 11.879 probes (p < 0.05) diferencialmente metiladas (DMPs). Os sítios CpG das DMPs estavam enriquecidos para regiões de metilação variáveis (VMRs). Sondas hipermetiladas apresentaram taxas mais altas nas características rVarBase associadas a SNPs funcionais, indicando maior risco de doença explicado por variações comuns (SNPs). A análise do módulo funcional dos promotores de genes encontrou diferenças relacionadas à resposta imune, processos metabólicos e estresse. A análise do relógio de metilação do DNA mostrou uma tendência de aumento do DNAm Age para ambos o clusters, mas sem diferença estatística. Por fim, a análise do exoma de 33 pacientes representantes dos dois clusters mostrou como esperado que ambos os subgrupos têm variantes raras deletérias, mas sem diferenças entre eles no número de variantes em genes intolerantes à variância de acordo com o escore RVIS. Nossos resultados mostram que estes grupos apresentam diferenças quanto aos componentes de vulnerabilidade uma relacionada com antecedentes genéticos hereditários comuns e, outra mais relacionada à resposta ambiental ao estresse. Este estudo corrobora que variações comuns e raras são importantes, mas influências ambientais devem ser consideradas para melhor encontrar subgrupos de TEAAutism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder with highly heterogeneous clinical presentation. The new dimensional DSM-5 classification allowed the inclusion of all phenotypic variability under the same umbrella, creating the opportunity to better understand ASD subgroups according to its heterogeneous pathophysiology mechanisms. The aim of this study was to search components of vulnerability from risk factors during gestation (mother schooling, social class, stress and environmental toxic exposition during gestation, pregnancy complications and familial psychiatric history) e characterize ASD subgroups from those components. To avoid any possible grouping based on phenotypic established parameters such as IQ and severity, we analysed a group of homogeneous patients with severe ASD specifically. Principal component analysis (PCA) was performed on data from 68 children with ASD between 3 and 7 years of age, and we found two principal components: PC1, component of genetic and metabolic vulnerability e PC2 component of unfavorable social environment vulnerability. With the PCA scores we performed clustering analysis. The results showed one cluster representing a dimension with stronger genetic vulnerability, and the other with more exposure to unfavorable and stressful environment during gestation. Methylome analysis has been performed to better explore subgroup difference. We found 11.879 (p < 0.05) differentially methylated probes (DMPs). CpG sites from those DMPs were found to be enriched in variable methylated regions (VMRs). The clusters have hypermethylated probes presented higher rates in different rVarBase regulatory regions associated to functional SNPs, indicating they may have different affected regulatory regions and more liability to disease explained by common variations (SNPs). Functional module analysis on gene promoters found differences related to immune response , metabolic processes and stress. DNA methylation clock analysis showed a tendency of higher DNAm Age for both Clusters, but here was no statistical DMAm Age acceleration difference. Lastly exome analysis of 33 patients representing both clusters showed as expected that both subgroups have deleterious rare variants, but without differences between them in the number of variants in genes intolerants to variance according to RVIS score. Our results show that this groups presents differences of vulnerability components, one related to common hereditary genetic antecedents, and another more related to the environmental response to stress. This study corroborates that common and rare variants are important, but environmental influences should be considered to better find subgroups of AS