WO2020099708A2 - Método para predecir o pronosticar el desarrollo de diabetes mellitus tipo 2 en un individuo - Google Patents

Abstract

Biomarcadores, método, kit de diagnóstico y usos para predecir o pronosticar el desarrollo de diabetes mellitus tipo 2 en un individuo.

Description

MÉTODO PARA PREDECIR O PRONOSTICAR EL DESARROLLO DE DIABETES MELLITUS TIPO 2 EN UN INDIVIDUO

CAMPO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se encuentra dentro del campo de la medicina y la endocrinología y está dirigida a un método para predecir o pronosticar el desarrollo de DMT2 en un individuo, a un kit o dispositivo de pronóstico y a sus usos.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

La diabetes mellitus tipo 2 (DMT2) es un importante problema de salud en los países desarrollados, ya que su incidencia y prevalencia han aumentado en las últimas décadas, junto con el aumento de la obesidad, una alimentación poco saludable y el sedentarismo. Si bien los principales factores de riesgo de DMT2 están bien definidos (antecedentes familiares, IMC> 30 y/o desregulación del metabolismo de la insulina), es una afección heterogénea, cuya base fisiopatológica sigue siendo desconocida en gran medida.

La DMT2 está estrechamente asociada con la enfermedad cardiovascular (ECV), ya que, por ejemplo, los pacientes con infarto de miocardio y DMT2 tienen un mayor riesgo de desarrollar un nuevo evento cardiovascular que aquellos sin DMT2 (Martin-Timon I, et al. Type 2 diabetes and cardiovascular disease: have all risk factors the same strength. World J Diabetes. 2014). Por lo tanto, la identificación temprana de individuos con alto riesgo de desarrollo de DMT2, especialmente entre pacientes con ECV es fundamental para la prevención ( Blanco-Rojo R, et al. HDL Cholesterol efflux normalised to apoa-i is associated with future development of type 2 diabetes: from the CORDIOPREV trial. Sci Rep. 2017; Camargo A, et al. Postprandial endotoxemia may influence the development oftype 2 diabetes mellitus: from the CORDIOPREV study. Clin Nutr., 2018).

Tradicionalmente, esta estrategia se ha basado en biomarcadores como los parámetros relacionados con la homeostasis de la glucosa, incluida la hemoglobina glicosilada (HbA1 c), los niveles de las diferentes clases de lípidos y diversos scores predictivos, como el índice de resistencia a la insulina o FINDRISC; sin embargo, estos parámetros y pruebas tienen limitaciones y no pueden predecir con precisión el riesgo individual de desarrollar DMT2. Específicamente se utilizan dos estrategias de cribado en personas de riesgo:

1. El cribado oportunista, dentro del contexto de cribado de otros factores de riesgo cardiovascular, consiste en:

En personas a partir de 45 años, cribado de DMT2 cada 4 años mediante glucemia basal en plasma venoso (GBP).

En personas de riesgo, definidas por hipertensión, hiperlipemia, obesidad, diabetes gestacional o patología obstétrica, glucemia basal alterada o intolerancia a la glucosa, cribado de DMT2 anual mediante GBP.

2. El cribado en dos etapas mediante índices de resistencia a la insulina FINDRISC: consiste en realizar el FINDRISC cada 3-5 años en personas a partir de los 40 años y en personas entre 25-39 años si tienen factores de riesgo de DMT2. La actuación a seguir según la puntuación en FINDRISC es:

• £ 14p: repetir FINDRISC a los 5 años.

• ³ 15p: realizar glucemia en ayunas o HbA1 c:

• a) Si no hay DMT2 ni prediabetes: FINDRISC cada 3 años.

• b) Si Prediabetes: ofrecer medidas intensivas de modificación de estilo de vida y control anual (con GBP o HbA1 c).

•c) Si Diabetes: tratamiento de DMT2 y seguimiento.

En estudios recientes se ha demostrado que el desarrollo de DMT2 se ve afectado críticamente por la pérdida de flexibilidad fenotípica (es decir, la capacidad para hacer frente a factores estresantes manteniendo la homeostasis metabólica), y que la identificación de factores que puedan modular la plasticidad fenotípica que define la susceptibilidad individual para desarrollar DMT2 pueden tener un potencial predictivo (Stroeve JHM, et al. Phenotypic flexibility as a measure of health: the optimal nutritional stress response test. Genes Nutr., 2015).

En concreto, existen estudios que sugieren que bajo condiciones metabólicas adversas (obesidad, resistencia a la insulina, etc.) la maquinaria de splicing está desregulada en la mayoría de los tejidos, incluidas las células mononucleares de sangre periférica (PBMC); y que las desregulaciones en los procesos de splicing están asociadas con el desarrollo de varias patologías (Dlamini Z, et al. Abnormalities in alternative splicing in diabetes: therapeutic targets. J Mol Endocrinol. 2017.). Específicamente, el proceso de splicing es catalizado por los spliceosomas menor y mayor, que actúan sobre diferentes tipos de intrones. El spliceosoma es un complejo macromolecular, cuyo núcleo funcional está compuesto por varias subunidades de pequeñas ribonucleoproteínas nucleares (snRNPs), que interactúan dinámicamente para regular el proceso de splicing. Además, la actividad del spliceosoma está modulada por más de 300 factores de splicing (SFs) que reconocen específicamente ciertas secuencias en exones e intrones. Por lo tanto, la desregulación de la expresión y/o función de ciertos componentes del spliceosoma puede conducir a la alteración aberrante del proceso normal de splicing. De hecho, la función correcta de la maquinaria de splicing , es decir, los componentes del spliceosoma y los SFs, es un mecanismo esencial para mantener la homeostasis de todo el cuerpo. Por lo tanto, las desreguiaciones del proceso de splicing pueden jugar un papel importante como factor patógeno y podrían servir como un marcador predictivo del desarrollo de DMT2.

Por todo esto, podría ser de utilidad la caracterización del perfil molecular de la maquinaria de splicing en pacientes con riesgo de desarrollar DMT2, de forma que pudiera servir como biomarcador para predecir el desarrollo futuro de DMT2 en dichos pacientes.

DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS

Figura 1. Patrón de expresión basal de los componentes del spliceosoma y factores de splicing seleccionados en las PBMCs de los pacientes que desarrollarán DMT2 ( Incident - T2DM) y controles (non-T2DM). a) Cambio (Fold-change) en los niveles de expresión entre pacientes que desarrollarán DMT2 y controles, representados en rojo (aumento) o azul (disminución). Los componentes del spliceosoma o factores de splicing significativamente alterados están resaltados en negrita b) Niveles de expresión de ARNm [ajustados por un factor de normalización (NF) calculado a partir de los niveles de expresión de GAPDH y ACTB] de componentes del spliceosoma específicos (primera fila) y factores de splicing (segunda fila) en las PBMCs de los pacientes no diabéticos y controles. Los valores representan la media ± EEM. Los asteriscos indican valores que difieren significativamente de los pacientes control (t-test: *, p< 0.05).

Figura 2. Patrón de expresión basal de los componentes del spliceosoma y factores de splicing seleccionados en las PBMCs de los pacientes que desarrollarán DMT2 (Incident- T2DM) y controles (non-T2DM) durante la fase postprandial. a) Cambio (Fold-change) en los niveles de expresión entre pacientes que desarrollarán DMT2 y controles, representados en rojo (aumento) o azul (disminución). Los componentes del spliceosoma o factores de splicing significativamente alterados están resaltados en negrita b) Niveles de expresión de ARNm [ajustados por un factor de normalización (NF) calculado a partir de los niveles de expresión de GAPDH y ACTB] de componentes del spliceosoma y factores de splicing específicos en las PBMCs de los pacientes no diabéticos y controles. Los valores representan la media ± EEM. Los asteriscos indican valores que difieren significativamente de los pacientes no diabéticos (t-test: *, p<0.05). Figura 3. Modelos predictivos basados en la expresión de los componentes del spliceosoma y los factores de splicing, generados mediante el algoritmo computacional Random Forest y análisis de curvas ROC. Los parámetros de las curvas ROC fueron calculados para los modelos predictivos generados por Random Forest, considerando la expresión de todos los elementos de la maquinaria de splicing medidos durante el ayuno (naranja), postprandio (azul) o la combinación de estos (verde) en los pacientes no diabéticos y diabéticos (a) o utilizando una selección de los componentes de la maquinaria de splicing más relevantes y discriminatorios (b). Específicamente, estos componentes seleccionados fueron RNU4ATAC, TIA1 , KHDRBS1 , SRSF10, PTBP1 , RAVER1 , RNU2, RNU5, SRSF9, U2AF2, RBM45, SRSF4, RBM3 en ayuno, RNU4ATAC, RNU6ATAC, RAVER1 , SF3B1 , SRSF3, NOVA1 , SRM160, SRSF6, ESRP1 , U2AF1 en el postprandio, y SRSF3, SRSF10, SRSF6, TRA2B, PTBP1 , SF3B1 en ayuno, así como RNU4ATAC, RAVER1 , RNU4ATAC, NOVA1 , RNU4, RNU6, PRPF8 en el postprandio, para los análisis combinados. Las mismas curvas ROC fueron calculadas considerando únicamente aquellos pacientes que desarrollaron diabetes durante los dos primeros años de seguimiento (c y d). En este caso, la selección de los componentes de la maquinaria fueron RNUU4ATAC, PTBP1 , TRA2A, RM17, RNU12, TIA1 , SRSF5, RNU2 en ayuno, RNU4ATA, PTBP1 , MAGOH, SRSF9, RAVER1 , PRP8, PRPF40A, SRRM1 , SRSF6, SNRNP200, TIA1 , RNU2 en el postprandio, y RNU4ATAC, TRA2A, SRSF5, RBM17, SRSF10, SRSF3, RNU2 en ayuno y RNU4ATAC, RNU4, RNU6ATAC, MAGOH, RAVER1 , PRPF40A, RBM4, U2AF2, SRSF10, RNU1 1 TRA2B, SND1 en el postprandio para los análisis combinados. Se determinaron también las curvas ROC de la hemoglobina glicosilada (HbA1 c) y el FINDRISK. HbA 1c: hemoglobina glicosilada; AUC\ Área debajo de la curva; TPR\ ratio de verdaderos positivos; TNR-. ratio de verdaderos negativos; p: p valor.

Figura 4. Niveles de expresión de componentes clave del spliceosoma en las PBMCs de sujetos sanos tratados con suero de pacientes que desarrollarán DMT2 ( lncident-T2DM) y controles (non-T2DM) de ayunas durante 24 horas (a) o postprandial durante 4 horas (b). Niveles de expresión de ARNm, ajustados por los niveles de expresión de ACTB, de componentes del spliceosoma y factores de splicing específicos. Los valores representan la media ± EEM. Los asteriscos indican valores que difieren significativamente de las PBMCs tratadas con suero de pacientes no diabéticos (t-test: *, p< 0.05; ***, p<0.001). DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN

La presente invención supone una herramienta para el diagnóstico temprano de pacientes con riesgo a desarrollar DMT2. La creación de los modelos de evaluación de los biomarcadores aquí propuestos permite: 1) discriminar entre individuos sanos y pacientes con alto riesgo de desarrollar DMT2, con elevada sensibilidad y especificidad, 2) estratificar clínicamente los pacientes en base a parámetros clínicos y la expresión de componentes de la maquinaria de splicing en células sanguíneas; y 3) facilitar el seguimiento clínico de estos pacientes, contribuyendo al desarrollo de una medicina personalizada.

La presente invención propone la evaluación estandarizada de un panel de biomarcadores, en este caso relacionados con la maquinaria de splicing, en células sanguíneas de pacientes. Esta información permitiría, por ejemplo, el desarrollo de un chip o array para la estratificación de pacientes en diversos grupos de riesgo y la definición de sus necesidades específicas de seguimiento clínico y manejo terapéutico.

La desregulación del proceso de corte y empalme de moléculas de ARNm, o splicing, está emergiendo como un sello distintivo en diversas patologías. En la presente invención se realiza el análisis del patrón de expresión de ciertos componentes de maquinaria de splicing, incluidos ciertos componentes del spliceosoma mayor (n = 13) y menor (n = 4) y factores de splicing específicos (n = 28) en células sanguíneas de pacientes sin DMT2 pero con alto riesgo de desarrollar DMT2 (individuos que sufrieron un evento cardiovascular).

El objetivo de la presente invención ha sido la identificación de ciertos componentes de la maquinaria de splicing desregulados en células sanguíneas de pacientes con riesgo a desarrollar DMT2, así como su influencia en la actividad de la enfermedad.

Los autores de la presente invención han identificado que la alteración en la expresión de ciertos componentes del spliceosoma y factores de splicing están relacionados con el desarrollo de DMT2, precediendo a la instauración clínica de esta patología y que, por lo tanto, podrían servir como sensores y predictores tempranos de desarrollo de DMT2. Han identificado una huella molecular formada por ciertos de estos componentes que es capaz de predecir el desarrollo futuro de DMT2 en pacientes con alta precisión, que incluso supera la capacidad de los predictores clásicos de desarrollo de DMT2, tales como hemoglobina glicosilada, los índices de resistencia a la insulina o el FINDRISC. Por tanto, un primer aspecto de la invención se refiere al uso del producto de la expresión de los genes RNU2, RNU4, RNU4ATAC, RNU6, RNU6ATAC, RNU12, SNRNP200, ESRP1, SRSF1, SRSF5, SNRNP70 y/o NOVA1, o cualquiera de sus combinaciones, para predecir o pronosticar el desarrollo de DMT2 en un individuo.

A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “RNU2” (también llamado en literatura U2) se refiere al gen componente del spliceosoma mayor. El spliceosoma es un complejo de ribonucleoproteínas que cataliza la eliminación de intrones de precursores de ARNm nuclear. El spliceosoma está compuesto por cuatro pequeñas partículas de ribonucleoproteínas (las snRNPs U1, U2 y U4 / U6) y numerosas proteínas adicionales. El ARN nuclear pequeño U2 (snRNA) es un componente de ARN del snRNP U2 que interactúa con la región 3 'del intrón en el sitio de la rama. Varios sitios en el genoma humano expresan snRNAs de U2. Este locus representa una matriz de genes snRNA U2 ubicados en 17q21-22 que experimenta una evolución concertada para homogeneizar unidades de repetición dentro de la matriz. Cada repetición en esta matriz es de aproximadamente 6.1 kb de largo y contiene una sola copia del snRNA 1/2. En el contexto de la presente invención,“RNU2” se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótido, que constituye la secuencia del snRNP“RNU2", y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que comprende la SEQ ID NO: 1 , b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético,

Gene ID: 6066

Localización del gen: 17q21.31 SEQ ID NO: 1

ATCGCTTCTCGGCCTTTTGGCTAAGATCAAGTGTAGTATCTGTTCTTATCAGTTTAATATCT

GATACGTCCTCTATCCGAGGACAATATATTAAATGGATTTTTGGAGCAGGGAGATGGAATA

GGAGCTTGCTCCGTCCACTCCACGCATCGACCTGGTATTGCAGTACCTCCAGGAACGGTG

CACCC

A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “RNU4”, (también llamado en literatura U4; U4BL; RNU4A; RNU4B2) se refiere al gen, factor de la maquinaria de splicing. En el contexto de la presente invención,“RNU4" se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótidos, que constituye la secuencia del snRNP“RNU4”, y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que comprende la SEQ ID NO:2, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético,

Gene ID: 26835

Localización del gen: 12q24.23 SEQ ID N° 2:

AGCTTTGCGCAGTGGCAGTATCGTAGCCAATGAGGTCTATCCGAGGCGCGATTATTGCTAA TT GAAAACTTTTCCCAAT ACCCCGCCGTGACGACTTGCAAT AT AGTCGGCACTGGCAATTTT TGACAGTCTCTACGGAGACTG

A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “ RNU4ATAC (también llamado en literatura MOPD1 , RFMN1 , TALS, U4ATAC, RNU4ATAC) se refiere al pequeño ARN nuclear (snRNP) codificado por este gen es parte del complejo de spliceosoma menor dependiente de U12. Además del ARN codificado, este complejo de ribonucleoproteínas consiste en snRNPs U11 , U12, U5 y U6atac. En el contexto de la presente invención,“RNU4ATAC" se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótidos, que constituye la secuencia del snRNP “RNU4", y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que comprende la SEQ ID NO: 3, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético,

Gene ID: 100151683

Localización del gen: 2q14.2

SEQ ID N° 3: AACCATCCTTTTCTTGGGGTTGCGCTACTGTCCAATGAGCGCATAGTGAGGGCAGTACTGC

TAACGCCTGAACAACACACCCGCATCAACTAGAGCTTTTGCTTTATTTTGGTGCAATTTTTG

GAAAAAT

A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “RNU6”, (también llamado en literatura RNU6, RNU6A, U6, U6-1) se refiere al gen, factor de la maquinaria de splicing. En el contexto de la presente invención,“RNU6" se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótidos, que constituye la secuencia del snRNP“RNU6", y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que comprende la SEQ ID NO:4, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético,

Gene ID: 26827

Localización del gen: 15q23

SEQ ID N° 4:

GTGCTCGCTTCGGCAGCACATATACTAAAATTGGAACGATACAGAGAAGATTAGCATGGCC

CCTGCGCAAGGATGACACGCAAATTCGTGAAGCGTTCCATATTTT

A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “RNU6ATAC”, (también llamado en literatura RNU6ATAC1 , U6ATAC) se refiere al pequeño ARN nuclear (snRNP) codificado por este gen es parte del complejo de spliceosoma menor dependiente de U12. Además del ARN codificado, este complejo de ribonucleoproteínas consiste en snRNPs U 11 , U12, U5 y U6atac. En el contexto de la presente invención,“RNU6ATAC” se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótidos, que constituye la secuencia del snRNP“RNU6ATAC", y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que comprende la SEQ ID NO: 5, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético,

Gene ID: 100151684 Localización del gen: 9q34.2

SEQ ID N° 5:

GTGTTGTATGAAAGGAGAGAAGGTTAGCACTCCCCTTGACAAGGATGGAAGAGGCCCTCG

GGCCTGACAACACGCATACGGTTAAGGCATTGCCACCTACTTCGTGGCATCTAACCATCGT

TTTT

El término "RNU12" (también llamado en la literatura RNU12L; RNU12P; RNU12-1; dJ222E13.7) se refiere al pequeño ARN nuclear (snRNP) codificado por este gen es parte del complejo de spliceosoma menor dependiente de U12. Además del ARN codificado, este complejo de ribonucleoproteínas consiste en snRNPs U1 1 , U12, U5 y U6atac. En el contexto de la presente invención,“RNU12” se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótidos, que constituye la secuencia del snRNP“RNU12”, y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que comprende la SEQ ID NO: 6, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético,

Gene ID: 267010

Localización del gen: 22q13.2

SEQ ID N° 6:

TGCCTTAAACTTATGAGTAAGGAAAATAACGATTCGGGGTGACGCCCGAATCCTCACTGCT

AATGTGAGACGAATTTTTGAGCGGGTAAAGGTCGCCCTCAAGGTGACCCGCCTACTTTGC

GGGATGCCTGGGAGTTGCGATCTGCCCG

El término "SNRNP200" (también llamado en la literatura BRR2; RP33; HELIC2; ASCC3L1 ; U5- 200KD) se refiere tanto al gen como a la proteína humana, subunidad 200 de la ribonucleoproteína nuclear pequeña U5. El splicing de pre-ARNm es catalizado por el spliceosoma, un complejo de subunidades de proteínas y ARN especializadas que elimina los intrones de un segmento de ARNm previo transcrito. El spliceosoma consiste en pequeñas proteínas de ARN nuclear (snRNPs) U1 , U2, U4, U5 y U6, junto con aproximadamente 80 proteínas conservadas. U5 snRNP contiene nueve proteínas específicas. Este gen codifica una de las proteínas específicas de snRNP U5. Esta proteína pertenece a la familia DEXH-box de ARN helicasas putativas. Es un componente central de los snRNPs U4 / U6-U5 y parece catalizar un desenrollado dependiente de ATP de los duplicados de ARN U4 / U6. Las mutaciones en este gen causan retinitis pigmentosa autosómica dominante. Alternativamente, se han encontrado variantes de transcripción empalmadas que codifican diferentes isoformas, pero no se ha determinado la naturaleza completa de estas variantes. En el contexto de la presente invención, “SNRNP200” se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótido, que constituye la secuencia codificante de la proteína“SNRNP200”, y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica de la SEQ ID NO: 7, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético, d) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica con una identidad de al menos un 80%, un 90%, un 95%, un 98% o un 99% con la SEQ ID NO: 7. en las que el polipéptido codificado por dichos ácidos nucleicos posee la actividad y las características estructurales de la proteína SRSF5. Entre otras posibles secuencias nucleotídicas que codifican SRSF5 se encuentra, pero sin limitarse, la SEQ ID NO: 8.

Gene ID: 23020

Localización del gen: 2q1 1.2

SEQ ID N° 7:

GAACCCGTTTCTTTTCCTTCCCCAGTGCGTCTTTCCTGCGTCGTTCCGGCGCGGCGGGAG

CAGAGATCTGCGGCCGTTTGCAGCTTGCGGTAGGGAGGCGTGGTGGTCTGAAGCCTCCG

AGCAGCCGCGGCCATGGCGGATGTAACCGCCCGTAGTCTGCAATACGAGTACAAGGCGA

ACTCGAATCTTGTGCTCCAAGCTGACCGTTCTCTCATTGACCGGACCCGCCGGGATGAAC

CCACAGGAGAGGTGCTGTCCCTTGTTGGGAAGCTGGAGGGCACCCGTATGGGAGACAAG

GCTCAACGGACCAAACCGCAGATGCAGGAGGAAAGAAGAGCCAAGCGAAGAAAGCGTGA

TGAGGACCGGCATGACATCAACAAGATGAAGGGTTATACTCTGCTGTCGGAGGGCATTGA

TGAGATGGTGGGCATCATCTACAAGCCCAAAACTAAAGAGACTCGGGAGACCTATGAGGT

GCTACTCAGCTTCATCCAGGCTGCTCTTGGGGACCAGCCACGTGATATCCTTTGTGGGGC

AGCTGATGAAGTTCTAGCTGTTCTAAAGAATGAAAAGCTGCGGGACAAGGAAAGGCGAAA

GGAGATT GACCTGCTGCT GGGTCAAACAGATGAT ACCAGATACCAT GTGCT AGT GAACCT G

GGCAAAAAGAT CACAG ACT ATGGT GG AG AT AAGG AAATCCAAAAT AT GG AT G ACAACATT G

ATGAGACATACGGTGTGAATGTGCAGTTTGAGTCTGATGAGGAGGAAGGTGATGAAGACG

T AT ACGGGGAGGTTCGAGAAGAGGCATCT GAT GAT GACAT GGAAGGGGACGAGGCT GTC

GTGCGCTGCACCCTCTCGGCTAATCTCGTAGCCTCAGGTGAACTGATGAGTTCCAAGAAG AAGGATTTGCACCCTCGGGATATTGATGCATTTTGGCTGCAGCGGCAGCTCAGTCGTTTCT

ATGATGATGCCATCGTGTCGCAGAAGAAGGCAGATGAAGTATTGGAGATTTTGAAGACGG

CCAGTGATGATCGGGAATGTGAAAATCAGCTGGTTCTGCTGCTTGGTTTCAACACCTTTGA

TTTCATTAAAGTGTTGCGGCAGCACAGGATGATGATTTTATACTGTACCTTGCTGGCCAGT

GCACAAAGTGAAGCTGAAAAGGAAAGGATTATGGGAAAGATGGAAGCTGACCCAGAGCTA

TCCAAGTTCCTCTACCAGCTTCATGAAACCGAGAAGGAGGATCTGATCCGAGAGGAAAGG

TCCCGGAGAGAGCGAGTGCGTCAGTCTCGAATGGACACAGATCTGGAAACCATGGATCTC

GACCAGGGTGGAGAGGCACTGGCTCCACGGCAGGTTCTGGACTTGGAGGACCTGGTTTTT

ACCCAAGGGAGCCACTTTATGGCCAATAAACGCTGTCAGCTTCCTGATGGATCCTTCCGTC

GCCAGCGTAAGGGCTATGAAGAGGTGCATGTGCCTGCTCTGAAGCCCAAGCCCTTTGGCT

CAGAAGAACAACTGCTTCCAGTGGAAAAGCTGCCAAAGTATGCCCAGGCTGGGTTTGAGG

GCTTCAAAACACTGAATCGGATCCAGAGTAAGCTCTACCGTGCTGCCCTTGAGACGGATGA

GAATCTGCTGCTGTGTGCTCCTACTGGTGCTGGGAAGACCAACGTGGCCCTGATGTGCAT

GCTCCGAGAGATTGGGAAACACATAAACATGGACGGCACCATCAATGTGGATGACTTCAA

GATTATCTACATTGCCCCCATGCGCTCCTTGGTGCAGGAGATGGTGGGCAGCTTTGGAAA

GCGCCTGGCCACTTATGGCATCACTGTTGCTGAACTGACTGGGGACCACCAGCTGTGCAA

AGAAGAGATCAGTGCCACTCAGATCATCGTCTGCACCCCCGAGAAGTGGGACATCATCAC

CCGCAAGGGTGGTGAGCGCACCTACACCCAGCTGGTGCGGCTCATCATTCTGGATGAGAT

TCATCTTCTCCACGATGACAGAGGTCCTGTCTTAGAAGCTTTAGTGGCCAGGGCCATCCGA

AACATTGAGATGACCCAAGAGGATGTCCGACTCATTGGTCTCAGTGCCACCCTACCCAACT

ATGAAGATGTAGCCACCTTTCTACGTGTTGACCCTGCCAAGGGTCTCTTTTACTTTGACAAC

AGCTTCCGTCCAGTGCCTCTGGAACAGACATATGTGGGTATCACAGAGAAAAAAGCTATCA

AGCGTTTCCAG AT CAT G AAT G AAAT CGTCT AT G AAAAAAT CATGGAACATGCTGGAAAAAAT

CAGGTGCTGGTGTTTGTCCACTCCCGGAAGGAGACTGGAAAGACAGCCAGGGCCATCCG

GGACATGTGCCTAGAAAAGGACACTCTGGGTCTGTTTCTGAGGGAGGGCTCAGCCTCCAC

AGAAGTCCTGCGAACAGAAGCTGAGCAGTGCAAGAACCTAGAGCTGAAGGATCTTCTGCC

TTATGGCTTTGCTATTCATCACGCAGGCATGACCAGGGTTGACCGAACACTCGTGGAGGAT

CTTTTTGCTGATAAACATATTCAGGTTTTAGTTTCCACAGCAACTCTAGCTTGGGGTGTGAA

TCTCCCTGCACATACAGTCATCATCAAAGGCACCCAGGTGTACAGTCCAGAGAAGGGGCG

TTGGACAGAACTGGGAGCACTGGACATTCTGCAGATGCTGGGACGTGCCGGAAGACCCCA

GTATGACACCAAGGGTGAAGGCATACTCATCACATCTCATGGGGAGCTACAGTACTACCTG

TCCCTCCT CAAT CAACAACTTCCT ATT GAAAGCCAG AT GGTTT CAAAGCTTCCT GACATGCT

CAATGCAGAAATCGTGCTAGGAAATGTCCAGAATGCCAAGGATGCGGTGAACTGGCTGGG

CTATGCCTACCTCTATATCCGAATGCTGCGATCCCCAACCCTCTATGGCATCTCTCATGAT

GACCTCAAGGGAGATCCCCTGCTGGACCAGCGCCGACTAGATCTGGTTCATACAGCTGCC

CTGATGCTGGACAAGAACAATCTGGTCAAGTACGACAAGAAGACGGGCAACTTCCAGGTG

ACAGAACT GGGCCGTAT AGCCAGCCACTACT ACAT CACCAAT GAT ACAGTGCAGACTTACA

ACCAGCTGCTGAAGCCCACCCTGAGTGAGATTGAGCTTTTCAGGGTCTTCTCATTGTCCTC

TGAGTTCAAGAACATCACAGTGAGAGAGGAGGAGAAGCTGGAGCTGCAGAAGTTGCTGGA

GAGGGTGCCTATCCCTGTAAAGGAGAGCATTGAGGAACCCAGTGCTAAGATCAACGTTCTT

CTGCAAGCCTTCATCTCACAGCTGAAATTGGAGGGCTTTGCACTGATGGCTGACATGGTGT

AT GTCACACAGTCGGCTGGCCGGTT GAT GCGAGCGATATTT GAAATT GTCCT GAACCGAG

GTTGGGCACAGCTTACAGACAAGACCCT GAACCTCTGCAAGAT GATCGACAAACGCAT GT

GGCAGTCCATGTGTCCTCTGCGCCAGTTCCGGAAACTCCCTGAGGAAGTAGTGAAGAAGA

TT G AGAAGAAG AATTTCCCCTTT GAGCGTCT GT ACG ACCT GAAT CAT AAT G AG ATT GGGG A

GCTTATCCGCATGCCAAAGATGGGGAAGACCATCCACAAATATGTCCATCTGTTTCCCAAG

TTGGAGTTGTCAGTGCACCTGCAGCCTATCACACGCTCCACCCTGAAGGTGGAGCTGACC

ATCACGCCAGACTTCCAGTGGGATGAAAAGGTGCATGGTTCATCCGAGGCTTTTTGGATTC

TGGTGGAGGATGTGGACAGCGAGGTGATTCTGCACCATGAGTATTTTCTCCTCAAGGCCA AGTACGCCCAGGACGAGCACCTCATTACATTCTTCGTGCCTGTCTTTGAACCGCTGCCCCC

TCAGTACTTCATCCGAGTGGTGTCTGACCGCTGGCTCTCTTGTGAGACCCAGCTGCCTGTC

TCCTTCCGGCACCTGATCTTGCCGGAGAAGTACCCCCCTCCAACCGAACTTTTGGACCTG

CAGCCCTTGCCCGTGTCTGCTCTGAGAAACAGTGCCTTTGAGAGTCTTTACCAAGATAAAT

TTCCTTT CTT CAATCCCATCCAGACCCAGGT GTTT AACACT GT AT ACAACAGT GACG ACAAC

GTGTTTGTGGGGGCCCCCACGGGCAGCGGGAAGACTATTTGTGCAGAGTTTGCCATCCTG

CGAATGCTGCTGCAGAGCTCGGAGGGGCGCTGTGTGTACATCACCCCCATGGAGGCCCT

GGCAGAGCAGGTATACATGGACTGGTACGAGAAGTTCCAGGACAGGCTCAACAAGAAGGT

GGTACTCCTGACAGGCGAGACCAGCACAGACCTGAAGCTGCTGGGCAAAGGGAACATTAT

CATCAGCACCCCTGAGAAGTGGGACATACTTTCCCGGCGATGGAAGCAGCGCAAGAACGT

GCAGAACATCAACCTCTTCGTGGTGGATGAGGTCCACCTTATCGGGGGCGAGAATGGGCC

TGTCTTAGAAGTGATCTGCTCCCGAATGCGCTACATCTCCTCCCAGATTGAGCGGCCCATT

CGCATTGTGGCACTCAGCTCTTCGCTCTCCAATGCCAAGGATGTGGCCCACTGGCTGGGC

TGCAGTGCCACCTCCACCTTCAACTTCCATCCCAATGTGCGTCCCGTCCCCTTGGAGCTGC

ACATCCAGGGCTTCAACATCAGCCATACACAAACCCGCCTGCTCTCCATGGCCAAGCCTGT

GTACCATGCTATCACCAAGCACTCGCCCAAGAAGCCTGTCATTGTCTTTGTGCCGTCTCGC

AAGCAGACCCGCCTCACTGCCATTGACATCCTCACCACCTGTGCAGCAGACATCCAACGG

CAGAGGTTCTTGCACTGCACCGAGAAGGATCTGATTCCGTACCTGGAGAAGCTAAGTGAC

AGCACGCTCAAGGAAACGCTGCTAAATGGGGTGGGCTACCTGCATGAGGGGCTCAGCCC

CATGGAGCGACGCCTGGTGGAGCAGCTCTTCAGCTCAGGGGCTATCCAGGTGGTGGTGG

CTTCTCGGAGTCTCTGCTGGGGCATGAACGTGGCTGCCCACCTGGTAATCATCATGGATA

CCCAGTACTACAATGGCAAGATCCACGCCTATGTGGATTACCCCATCTATGACGTGCTTCA

GATGGTGGGCCACGCCAACCGCCCTTTGCAGGACGATGAGGGGCGCTGTGTCATCATGT

GTCAGGGCTCCAAGAAGGATTTCTTCAAGAAGTTCTTATATGAGCCATTGCCAGTAGAATC

TCACCTGGACCACTGTATGCATGACCACTTCAATGCTGAGATCGTCACCAAGACCATTGAG

AACAAGCAGGATGCTGTGGACTACCTCACCTGGACCTTTCTGTACCGCCGCATGACACAG

AACCCCAATTACTACAACCTGCAGGGCATCTCCCATCGTCACTTGTCGGACCACTTGTCAG

AGCTGGTGGAGCAGACCCTGAGTGACCTGGAGCAGTCCAAGTGCATCAGCATCGAGGAC

GAGATGGACGTGGCGCCTCTGAACCTAGGCATGATCGCCGCCTACTATTACATCAACTACA

CCACCATTGAGCTCTTCAGCATGTCCCTCAATGCCAAGACCAAGGTGCGAGGGCTTATCG

AGATCATCTCCAATGCAGCAGAGTATGAGAACATTCCCATCCGGCACCATGAAGACAATCT

CCTGAGGCAGTTGGCTCAGAAGGTCCCCCACAAGCTGAATAACCCTAAGTTCAATGATCC

GCACGTCAAGACCAACCTGCTCCTGCAGGCTCACTTGTCTCGCATGCAGCTGAGTGCTGA

GTTGCAGTCAGATACGGAGGAAATCCTTAGTAAGGCAATCCGGCTCATCCAGGCCTGCGT

GGATGTCCTTTCCAGCAATGGGTGGCTCAGCCCTGCTCTGGCAGCTATGGAACTGGCCCA

GATGGTCACCCAAGCCATGTGGTCCAAGGACTCATACCTGAAGCAGCTGCCACACTTCAC

CTCTGAGCATATCAAACGTTGCACAGACAAGGGAGTGGAGAGTGTTTTCGACATCATGGAG

ATGGAGGATGAAGAACGGAACGCGTTGCTTCAGCTGACTGACAGCCAGATTGCAGATGTG

GCTCGCTTTTGTAACCGCTACCCTAATATCGAACTATCTTATGAGGTGGTAGATAAGGACA

GCATCCGCAGTGGCGGGCCAGTTGTGGTGCTGGTGCAGCTGGAGCGAGAGGAGGAAGTC

ACAGGCCCTGTCATTGCGCCTCTCTTCCCGCAGAAACGTGAAGAGGGCTGGTGGGTGGTG

ATTGGAGATGCCAAGTCCAATAGCCTCATCTCCATCAAGAGGCTGACCTTGCAGCAGAAG

GCCAAGGTGAAGTTGGACTTTGTGGCCCCAGCCACTGGTGCCCACAACTACACTCTGTAC

TTCAT GAGT GACGCTT ACATGGGAT GT GACCAGGAGT ACAAATTCAGCGT GGATGT GAAAG

AAGCTGAGACAGACAGTGATTCAGATTGAGTCCTGAGGCATTTACTTTTGGGTAAAGGAGA

GTTGAGCCTGAATTAGGAATGTGTACATTGTAGGAATCCTGGTTGTGGGGACCAGGTCTGT

GGGCCTCAGGTCTGGCCAGCCAGGGCTGGTGCTGTCCCCGCCTACCTCCACTTCCTTTCC

CTTGCTCACTCTGGATCCAGTGACAGCAGGTGTCATGGGTCAAGCATAAATCATATATAGC

ATTTT CAGGCAT GTTCCTGGT AGTT CTTTT G AGT CT G ACATT CT AAT AAAAT AATTTGT AG AA ACCATTT GTCTTT GTAGTG ATTCCAAATT AAAAGTTTT CTTT CTCCAACCT GAGGGCACGGC

CAAAAAGATCTGGTT ATTTTTT AGCCAGGAACGTGCTT GTT AAT GAGT ATGTCTGGAGGACA

GACCTGCTCATTAGGTGTGCTGTCCCCTGTAGCCTCGTGAGTCAGCCCAGAGGAGGGTAC

ATGCGACTGTGGCCTGGCCTCAGTGGTACCCACACATCAGCACTACCACAAGAACCAACA

CTGAGCCTCGGAAGCTAGATCACAGGTTAGGGGTTTCTCTAGATGGGGGTTCTGAAATTTG

CAGTGTCTGCTCCTGGGAGGCAGCACCAGAAAGGGCACTGAAATGTACTAGCTGGATGTG

ACCCAGTCTT AAT AAACAGGTTTT CT AATCCAGAAAAAAAAAAAA

SEQ ID N° 8:

MADVTARSLQYEYKANSNLVLQADRSLIDRTRRDEPTGEVLSLVGKLEGTRMGDKAQRTKPQ

MQEERRAKRRKRDEDRHDINKMKGYTLLSEGIDEMVGIIYKPKTKETRETYEVLLSFIQAALGD

QPRDILCGAADEVLAVLKNEKLRDKERRKEIDLLLGQTDDTRYHVLVNLGKKITDYGGDKEIQN

MDDNIDETYGVNVQFESDEEEGDEDVYGEVREEASDDDMEGDEAVVRCTLSANLVASGELMS

SKKKDLHPRDIDAFWLQRQLSRFYDDAIVSQKKADEVLEILKTASDDRECENQLVLLLGFNTFD

FIKVLRQHRMMILYCTLLASAQSEAEKERIMGKMEADPELSKFLYQLHETEKEDLI REERSRRER

VRQSRMDTDLETMDLDQGGEALAPRQVLDLEDLVFTQGSHFMANKRCQLPDGSFRRQRKGY

EEVHVPALKPKPFGSEEQLLPVEKLPKYAQAGFEGFKTLNRIQSKLYRAALETDENLLLCAPTG

AGKTNVALMCMLREIGKHINMDGTINVDDFKIIYIAPMRSLVQEMVGSFGKRLATYGITVAELTG

DHQLCKEEISATQIIVCTPEKWDIITRKGGERTYTQLVRLI ILDEIHLLHDDRGPVLEALVARAIRNI

EMTQEDVRLIGLSATLPNYEDVATFLRVDPAKGLFYFDNSFRPVPLEQTYVGITEKKAIKRFQIM

NEIVYEKIMEHAGKNQVLVFVHSRKETGKTARAIRDMCLEKDTLGLFLREGSASTEVLRTEAEQ

CKNLELKDLLPYGFAIHHAGMTRVDRTLVEDLFADKHIQVLVSTATLAWGVNLPAHTVIIKGTQV

YSPEKGRWTELGALDILQMLGRAGRPQYDTKGEGILITSHGELQYYLSLLNQQLPIESQMVSKL

PDMLNAEIVLGNVQNAKDAVNWLGYAYLYIRMLRSPTLYGISHDDLKGDPLLDQRRLDLVHTAA

LMLDKNNLVKYDKKTGNFQVTELGRIASHYYITNDTVQTYNQLLKPTLSEIELFRVFSLSSEFKNI

TVREEEKLELQKLLERVPIPVKESIEEPSAKINVLLQAFISQLKLEGFALMADMVYVTQSAGRLM

RAIFEIVLNRGWAQLTDKTLNLCKMIDKRMWQSMCPLRQFRKLPEEVVKKIEKKNFPFERLYDL

NHNEIGELIRMPKMGKTIHKYVHLFPKLELSVHLQPITRSTLKVELTITPDFQWDEKVHGSSEAF

WILVEDVDSEVILHHEYFLLKAKYAQDEHLITFFVPVFEPLPPQYFIRVVSDRWLSCETQLPVSF

RHLILPEKYPPPTELLDLQPLPVSALRNSAFESLYQDKFPFFNPIQTQVFNTVYNSDDNVFVGAP

TGSGKTICAEFAILRMLLQSSEGRCVYITPMEALAEQVYMDWYEKFQDRLNKKVVLLTGETSTD

LKLLGKGNIIISTPEKWDILSRRWKQRKNVQNINLFVVDEVHLIGGENGPVLEVICSRMRYISSQI

ERPIRIVALSSSLSNAKDVAHWLGCSATSTFNFHPNVRPVPLELHIQGFNISHTQTRLLSMAKPV

YHAITKHSPKKPVIVFVPSRKQTRLTAIDILTTCAADIQRQRFLHCTEKDLI PYLEKLSDSTLKETLL

NGVGYLHEGLSPMERRLVEQLFSSGAIQWVASRSLCWGMNVAAHLVIIMDTQYYNGKIHAYV

DYPIYDVLQMVGHANRPLQDDEGRCVIMCQGSKKDFFKKFLYEPLPVESHLDHCMHDHFNAEI

VTKTIENKQDAVDYLTWTFLYRRMTQNPNYYNLQGISHRHLSDHLSELVEQTLSDLEQSKCISIE

DEMDVAPLNLGMIAAYYYINYTTIELFSMSLNAKTKVRGLI EIISNAAEYENIPIRHHEDNLLRQLA

QKVPHKLNNPKFNDPHVKTNLLLQAHLSRMQLSAELQSDTEEILSKAIRLIQACVDVLSSNGWL

SPALAAMELAQMVTQAMWSKDSYLKQLPHFTSEHIKRCTDKGVESVFDIMEMEDEERNALLQL

TDSQIADVARFCNRYPNIELSYEVVDKDSIRSGGPVWLVQLEREEEVTGPVIAPLFPQKREEG

WWVVIGDAKSNSLISIKRLTLQQKAKVKLDFVAPATGAHNYTLYFMSDAYMGCDQEYKFSVDV

KEAETDSDSD El término "ESRPT' (también llamado en la literatura DFNB109, RBM35A, RMB35A) se refiere tanto al gen como a la proteína humana. ESPR1 es un regulador de spliáng específico del tipo de célula epitelial. En el contexto de la presente invención,“ESRP1” se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótidos, que constituye la secuencia “ESRP1”, y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la SEQ ID NO: 9, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético,

Gene ID: 54845

Localización del gen: 8q22.1 SEQ ID N° 9:

ACAGGTGGCAGCTCTCGTCCCCTGAGAGCGGGCGAAGGCCAGGGTCCCACACTCGCAGC

GCTGCGACGGCGCTCGGGACCTCCCTCGTCCACTGCTTGAGTTCCAGAGGTGGGTGCTT

CCCTGTCCTGAACTTCAGAGTGCGGAGTCATAAATGGGTTCCGGCTGGCTTACTGCAGTA

GCCTCGCTCCTCCCCAGCCCCGGTAACTCCGAGCTACCCGTCCAGGCCCTCGGGCGTCG

CGGGGGCAGGGACTGGGCGCGGAACGAGGCAGGGAGGGACCTGGAAAAACCACCCAGA

TTGCATTGCAGTGGGCGAGGCCGCCTGGAGGAGCCGGTTCCCCCTAACCACCTCCCCGT

GGGGCTCTCGGTGCGCGGTTCCCAGGTGCTCAGCTCTGCTGGGCCCAGGAGGTGCCGCC

TCACAGGGACGCGGAACCCCGTGCGTGGCCCCCGCCGGGTGGAACAGATAGCGCGGGG

CGGTCCGGAGGCTCGTCGCCAAGCAGGT GACTCTTGCT GAAAAAGT GGTT GGAACACTT G

AGGAAACCCGGCCCCGCCTGTTCTTTCTAGGTCTTTGGAGTTTGGATTAATCATTTGTGTA

GCCCGTTTGGATAAACCGAAGACTTTATTAAATCAGCGCGTTTAACAGGAATTCCGCAGTA

GT ATCCACATTAGAAT CTT GAGTCTT GG AGTT G AACAT ATT CACACAG ACTTGCCTT CTTCC

TGTTTAGTTTATGCCTTGTGTTCCGTTATTGGAACGCTAAGCTTGTGGGAGTTGTTTACATC

CTACTGCTCAAGGTCATCGCTAAGGTGTGATTTTTCACAAAAAGAATTTGCAACCTCCGGC

AT G AAT G ACTT AAGGGAAGTCT AATCCCGGTTT CT G ATTTTTTTTTTTTTTTT AATTT AAA AGT

TAATCTTTCTGGGCCGGGCGCGGTGGCTCACGCCTGTAATCCCAGCACTTTGGGAGGCCG

AGGCGGATCACGAGGTCAGGAGTTCGAGACCAGCCTGACCAACATGGTGAAACCCCGTCT

CTACTAAAAACACAAAAATTAGCCGGGCGGGGTGGCGCGCACCTGTAATCCCAGCTGCTC

GGGAGGCTGAGGCAGGAGAATCGCTTGAACCTGGGAGGCGGGGGGTTGCAGTGAGCCG

AGATCTGGCCATTGCACTCCAGCGTGGGCAACAGAGTGAGACTCCATCTCAAAAAAAAAG

GTT AAT CTTTCCAACT AG ATTTT CAAGG AT GAGG ATTTT GTTGTTGTTGTTGTTGTTGTTCTC

AAATGTATTCCCAGGGCTTGGAACAGAGCCTGACATATACTAGGCACTCAACAAATATTTGT

T G AAT G ATT GTAAT G AGTAACACCCATTTTTGCAG AT CTTTGTCTT CT G AGCCT AGGGCAT A

GGTCATCACTGCAGGGGTGAGATTGTCAAAATGGGAGTCTACAGGTAATTTAAGACTTAAA

T GTTT AAAG AGT ATGTGCT CATT CTT CAACAAACTT ACTTTT GTT AAATT AAAATGGTAAAAT

GTGGT GG AGGGGTTGGAAT AT AT GTAATT CAAG ACAGTT CT G AAT ACAAAAATGTTTT ACTG

T CT AT CACCACCAT CT AT AAAT CT AATT CACT AAGGAT AAT CTGT GTAAGGTGGCTGGAAAG

AACCTTGAGGAGAGAGGCTTATTTAAGTATTGGCTCAGGACCACACCTAAAATTCTCAAAA CGTT G AGATT CT GTTGTTTT GTTTTT AAGCGCCAG AG ACCCAAGTT GAGGAACAGCCT AT AA AAT AACTGGCCTGTACT CTT ACAT ACAT G AAAGCCAT CAAAGACAAAGACT G AAGAAGAACT TTTGCAGATT AAAGG ACTTT AAGAG ACAT GATCCT G AACCAG AAAAAGTAAAAAAT AAAAAA AT AAAAAG AT CTGT AGATT AG AT AAT AGTTTT AT ATCCAT GTT AATTTCCCATTT GTT GT AAT A TTACTGTGGTTGGGCAAGAGAGTGTCTTTGTTGGTGGAAGTATCTACTGAAGTATTTAGGG GT AAAG AGGAAT CATGTCT GT AACTT ATGCT CAAAAGGTT CAGACAAAAT AT AT GTAAAGGG AATGATAAAGCAAACGCAATAAAATGTTAACATTGGGGAATCTGTATAAGGGAATTATTAAC TTTT CTGT AAGTCT AAAATT ATTT CAAATT AAAAAT AATTTTTTT AAGCCT C

El término "SRSFT (también llamado en la literatura ASF; SF2; SFRS1 ; SF2p33; SRp30a) se refiere tanto al gen que codifica a un miembro de la familia de proteínas del factor de splicing rico en arginina / serina. La proteína codificada puede activar o reprimir el splicing, dependiendo de su estado de fosforilación y sus compañeros de interacción. Se han encontrado múltiples variantes de transcripción para este gen. Hay un pseudogen de este gen en el cromosoma 13. A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “SRSF1", se refiere tanto al gen como a la proteína humana, factor de la maquinaria de splicing. En el contexto de la presente invención, “SRSF1" se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótido, que constituye la secuencia codificante de la proteína“SRSF1", y que comprendería diversas variantes procedentes de:

a) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica de la SEQ ID NO: 10, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético, d) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica con una identidad de al menos un 80%, un 90%, un 95%, un 98% o un 99% con la SEQ ID NO: 10. en las que el polipéptido codificado por dichos ácidos nucleicos posee la actividad y las características estructurales de la proteína SRSF1. Entre otras posibles secuencias nucleotídicas que codifican SRSF1 se encuentra, pero sin limitarse, la SEQ ID NO: 1 1.

Gene ID: 6426 Localización del gen: 17q22 SEQ ID N° 10: GTTGCGCTCCCGCGCGTGCGTGTTGGGATCGAATCGCTGTTTCCTTCCGCTTCTCTTCCTC

TGTCTCCCCCCCATATCCGTGCGCCGAGCTGATAAAGGCGCCATTTTGGAGGGGCCGCG

GGAGACGTGGTGCCGCTGCGGGCTCGCTCTGCCGTGCGCTAGGCTTGGTGGGAAGGCCT

GTTCTCGAGTCCGCGCTTTTCGTCACCGCCATGTCGGGAGGTGGTGTGATTCGTGGCCCC

GCAGGGAACAACGATTGCCGCATCTACGTGGGTAACTTACCTCCAGACATCCGAACCAAG

GACATTGAGGACGTGTTCTACAAATACGGCGCTATCCGCGACATCGACCTCAAGAATCGC

CGCGGGGGACCGCCCTTCGCCTTCGTTGAGTTCGAGGACCCGCGAGACGCGGAAGACGC

GGTGTATGGTCGCGACGGCTATGATTACGATGGGTACCGTCTGCGGGTGGAGTTTCCTCG

AAGCGGCCGTGGAACAGGCCGAGGCGGCGGCGGGGGTGGAGGTGGCGGAGCTCCCCG

AGGTCGCTATGGCCCCCCATCCAGGCGGTCTGAAAACAGAGTGGTTGTCTCTGGACTGCC

TCCAAGTGGAAGTTGGCAGGATTTAAAGGATCACATGCGTGAAGCAGGTGATGTATGTTAT

GCTGATGTTTACCGAGATGGCACTGGTGTCGTGGAGTTTGTACGGAAAGAAGATATGACCT

ATGCAGTTCGAAAACTGGATAACACTAAGTTTAGATCTCATGAGGGAGAAACTGCCTACAT

CCGGGTTAAAGTTGATGGGCCCAGAAGTCCAAGTTATGGAAGATCTCGATCTCGAAGCCG

TAGTCGTAGCAGAAGCCGTAGCAGAAGCAACAGCAGGAGTCGCAGTTACTCCCCAAGGAG

AAGCAGAGGATCACCACGCTATTCTCCCCGTCATAGCAGATCTCGCTCTCGTACATAAGAT

G ATT GGT G ACACTTTTT GT AG AACCCAT GTT GT AT AC AGTTTTCCTTT ATT CAGT AC AAT CTT

TT CATTTTTT AATT CAAACTGTTTT GTT CAG AATGGG CT AAAGT GTT GAATTGCATT CTT GTA

AT ATCCCCTTGCTCCT AACAT CT ACATTCCCTTCGT GTCTTT G AT AAATT GT ATTTT AAGT GA

T GTCAT AG ACAGG ATTGTTT AAATTTAGTT AACTCCAT ACT CTT CAGACT GT GAT ATTGT GTA

AATGTCTATCTGCCCTGGTTTGTGTGAACTGGGATGTTGGGGGTGTTTGTGGTTATCTTAC

CTGGGGAAGTTCTTATGTTTATCTTGCTTTTCATGTGTCTTTCTGTAGACATATCTGAAGAG

ATGGATTAAGAATGCTTTGGATTAAGGATTGTGGAGCACATTTCAATCATTTTAGGATTGTC

AAAAGGAGGATT GAGGAGGATCAGATCAAT AATGGAGGCAATGGTAT GACTCCAAGTGCT A

TTGTCACAGATGAAATTGGCAGTATTGACCTTATACTAAAAGGCAGGGGTTAAAAATGATTA

T AT ACATTTTCCTT AAAACACTTGCAAACATTTT ATT CAGTTGTCTTT AGCTACAATTGCTTT G

CTTTTT AAACCTT GGCAATT GT GGCAAAATTATATTGCCCATTTT GTAGCAACTT ATTTTGCT

CCCTTCCCCCCATTTTT GTTTT AAT AGGGACT AAT GT GGGAAGAACT GGCT AATTTGTCACA

GTGCTTAGTTACAACTGTTAATGTGTGACCTGCTGTTGGTGTACATGTGGGTACAGGGTGT

TTTT AAATCCAACAAGAT AGAGTAT AAT AT CAAT ACTGCT AAAT CTGCAT GTCCTCTGT GTG A

CT G AT AGAGCGTTGCT ATTT CATTTTTTT AAG ACAAAAT G AAAGCAAAAT AT AG AGTTCCAAT

GT ATT GGTGT AG AT AAT CT AGTTGGG AAT ACTTTT AAGTCT CACCTTCCCCTTT AAACT AAT A

TT CAT AATTGGTT CAT AT GTTT AAAAGACTTT AATTT ACAAATT AAATTGCAAAT GGGAG CAT

TAGATTTAGTTTTAGACTTAGGTGGGTAGCAATGCCAGTAAACTTAAATTACGTAACTTCTT

GCAACCACGAAACCTGTAATACGCTGTACAGTAACAAGTGTTGGCATTATCAGTTGAACTG

T AAATACAAAATGCTT CTTCCAATTAGTCT CT AT G AT GATT AAGTTT CT AAAATTT AT CT GAAC

ACCATT CAGAAACTT GTTTT GGGG AATTT G AT AGTT ATT GAT GT GCAT CT GTT AAACT G AT G

ACAGACAT AACT CAT CATTCCCCAG AAACCTTTTTT G ATT ACAGTATCT AACATTTTGCCTCC

TCTTTTTTGGTTTTGCTGGTTATAAAGGTTTGGATTGGAGAGGGCTCACTGGATCCCAATCC

TTGGAGCTGGATCATTGGATTCAAATCATAATGTGGATAGGATAGGGAGGATGAATTACCA

GGATTCATGGAGCGGGATCAGATTACCAGGAACATAGGAGTGGATTCCTGCCCCAACCAA

ACCGCATTCGTGTGGATTTTTTT ATT CAACTT AATTGGCT ATTCCAAAG ATTTTTTTTTTCCT A

TTTTT GACGATTGGAGCCCTT AAGATGCACGATGGAATT GT GTTTTGCGTTTTTT GGT AAAA

GGAGCAAAGCGAGGACCTGGAGATAAACGCTGGAGCAATCTCCTTGGAAGGATTCAGCAC

GAGTAGATGGTAAACATTTAAAGGGGAAAGGGGGGGTTTGTTTAAAATAGTAAATCAGTAA

GTCACTT CT AAATTT AAAG AAAACAAAATT GG AGTT G AAG AAT AAGT AGGTTTCCAATT GGC

T ATTGCCGTTTT CTTT GAAAAAAT AAA CATTTTTT AAAAAACT ATGCAT GGTTGTCCTTTTTCC

T CTT CAT GT AAG ATT CT AACT GGGTCT AT CAGTT AAT CTTT AAATT GTT AAGT AAG AT AAG AT

TTT G ACT CTT GTGTT AATGT GTT AGCAAATT AAAAGTT CTT AAAAGGCAAT CT AATGGT ATT A GCCATCTTTTATTGTTAATTGTAAAAGTCTTCAGGGGAAAGCAAAAGGGGAGAATAAGGCA TTTGTGTATGTAACTTGGTAAATGACGGTGGGGGATGGATCTAGCATCTGAAAGATAAGCT T CT CT ACTTT GTT AT AAAGTGGTT AAAAAACT AT AGATGCTGCTT ATTTT CTGGT GGTCAT AG ACAACATAGGCTTTTGTGCAAAATTGGTTGATGGCTACTAATGTTCACTTGGAGATAGCTTT T G AT ATT CT CAAT GAAACT CAT CT CAAAAAAAGGT AAGT ATT AAATGTT AACAT CAGCACAG A TGT ATT AG AACTGTTTTTT GTTTTT G AGACAG AGTCTCGCT CT GTT CTCCAGACTGGAG GGC AGTGGTGTGATCTAGGCTCACTGCAACCTCCACCCCTGGATTTGAGTGATTCTCGTGCCTC AGTCTCCCAAGTAGCTGAGACTACAAGTGTGTGCCACCCTTGCCCGGCTAATTTTGTATTT TTAGTAGAGATGTGGTTTCTCTGTGTTACCCAGGCTGGTCCCAAAACTCCTGGCCTCAAGT GATCTGCCTGCCTTGGCCTCCCAAAGTGTTAGGATTACAGGTGTGAGCCACCATGCTCAG CCTGT AG AACTTTT AACCCAAGTCT CATTT CTTTTTT G AAAGGG AAG AGTGCACAAG ATT AA CTG CTT CTTT G G AT G A AT C ATT GTTA AT A A AA AG CTG G G CATTT AG A ATTTT GCCTTATAAGC CCTT CTCCAACCAT AAG ATT ATTTT GTACCAAAAACTTT GGTGTTCTCT ACCAAAGCAGTT AA AAACTTTTAGCCTGCTACTTCTTGTATTTGTCTACTGACAGCCCCTTGGTACTATTTAGGTT GGGGGAGGGGACCTAAAATAAATAGACTTTAACATTTCCCTTGGGTGCTAATCATAGTTGG AAGTTGAATTTAAGGTGATTATTTGGGTGACAATTAAAAACCTAAGGAAAACCAGAAATCTT GGTAGTGGAAGAAATGTGTAAGGTCACCCCAATCGGTAGATTTTAATGAACGTTGTGGAAT GTTGGGAAGAGGGGATGTTAAGTTGAATGCAGAATTTCACTAAGTACTTAGTGTAAGTTTAA GG ATGT AGCT CTTTTT AT CT AAG AATT CAATGTAAT GGCCAAAAGGCAG ATTT ACTGTTT AA AAATTT G AAT AATTTTACAT G ACATT CTT G AAATT CT AAGAAGTTTT ATGTGT AG AACATTTT A AAAATT CAT CAG ATT ATT AAAGGGAAAAT AAAT G ATT AAT GATAATTTTGGAAGGTT AAT GT G AGCT AGACTT AAGTAAACTTTGGTT CATTTGT GTT CATT G AAT GTTTT GG AAAT GACCAAAAA ATGT AAAT GGCCTT CACT CAAGTTT GAGTGTTT AAAGTT G AAAG AT GTGCTCTACT AAAAGT T AT AGTAATT CT AACCT CACATT G AAAT GAGACAGT ATTCCTT GTTATACAGGCT G AATTT G A AGATTAGAGAGGATCTAATGTTTACTTAGGTAAAGGGGCATAGGTTTTGTAGTTAAGATGAC CAGACAGCTAAAAGCTGTGATGGGAAGTATGGACTGCTCCTATTTATAGTCTCAGAAAATG G ACCTTT AGGTCTCT ATCCGTATTGGCAATT ATT AGAAG AAAGTT ACACCCTTTT G AAACT A CAAAAGCT GTCTTGG AATTTCCCCCT CTT CTCCCT ATTT AT GTCCCCTT AG AAT ATTTT AGG G AGCCT AT AATT ATTTT CT AACCAAGG AAAAACTT AAGTCT CTTT AAGAAGCAATTACTTTT C ATAACATCAGATTGAATAACCCACCTTGCTGTTCAGCCCACATCCTACTGGAAACAAAAGGT AAGAAACCCATTTT CTGGTT CTT G ATT GTTTGGGTCT G AATTTT GTTTTT AAAACT AAGCT AA GTTT AATGTTTTTT AAAATGCT GTTT GG AAT AT G AATAG ATTCCCCGTAAAAT G ATTTTTCCT AAGTTTTATGCTTTAGTAAATATTCAGTGCTCACGTCTGTGCATCATAGTGCTTGCGTTTAAT AT G ATTT ATT GT AG AAT CT CAACTTTT CTTGGT GTTT GTT GTCTTT GAAACATT GTCTTGGT C ATTAGGGCTGGTGTTTTCACATTTCTGTGGTCAAGGTGGATTTCTTATGTGTGCCTTTTTGC TT ACTTT GTATAT G AATTTT GTAATTT AAATTGCAAGTAAGTT AT AT ATATGT ATTT ACCAT AA AT AGTATT AAAAG AT G AGAAACT GTT AG ACT GAAGTT CTGTTGT AACAT AACCATT ATTTCCA TCACAGTAT G AAGACTGCAAACGCAG AAAACAG ATT ACAGTCT CTT ATCCATTTTTT G AAAT CCAAAAACT ACG AAAACAAAAGATTTT CT GTTGTT G AGCT AATT AAAT GT GAACCCT GACCA GAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA SEQ ID N° 1 1 :

MSGGGVIRGPAGNNDCRIYVGNLPPDIRTKDIEDVFYKYGAIRDIDLKNRRGGPPFAFVEFEDP

RDAEDAVYGRDGYDYDGYRLRVEFPRSGRGTGRGGGGGGGGGAPRGRYGPPSRRSENRV

VVSGLPPSGSWQDLKDHMREAGDVCYADVYRDGTGWEFVRKEDMTYAVRKLDNTKFRSHE

GETAYIRVKVDGPRSPSYGRSRSRSRSRSRSRSRSNSRSRSYSPRRSRGSPRYSPRHSRSR

SRT

El término "SRSF5" (también llamado en la literatura HRS; SFRS5; SRP40) se refiere tanto al gen como a la proteína humana. La proteína codificada por este gen es un miembro de la familia rica en serina / arginina (SR) de factores de splicing pre-ARNm, que constituyen parte dei spliceosoma. Cada uno de estos factores contiene un RRM ( RNA Recognition Motif) para unir ARN y un dominio RS para unir otras proteínas. Ei dominio RS es rico en residuos de serina y arginina y facilita la interacción entre diferentes factores de splicing SR. Además de ser crítico para ei splicing de ARNm, también se ha demostrado que las proteínas SR están implicadas en la exportación de ARNm desde el núcleo y en la traducción. El corte y splicing alternativo da como resultado múltiples variantes de transcripción.

A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “SRSF5", se refiere tanto al gen como a la proteína humana, factor de la maquinaria de splicing. En el contexto de la presente invención, “SRSF5" se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótido, que constituye la secuencia codificante de la proteína“SRSF5", y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica de la SEQ ID NO: 12, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético, d) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica con una identidad de al menos un 80%, un 90%, un 95%, un 98% o un 99% con la SEQ ID NO: 12. en las que el polipéptido codificado por dichos ácidos nucleicos posee la actividad y las características estructurales de la proteína SRSF5. Entre otras posibles secuencias nucleotídicas que codifican SRSF5 se encuentra, pero sin limitarse, la SEQ ID NO: 13.

Gene ID: 6430

Localización del gen: 14q24.1 SEQ ID N° 12:

GGAAGTGACGTAGGACGCGCCCTCCATTTTGTGGAGCGCCAGAGCTGCTAAGTGCGTCAG

TTGTGGAGTGGCGTAGACGAGTTAAGTCCTGGTCTGCGTGGAGGTCGACGACTCCGTCGC

AGACTACGGACCTGTCTGGGTCTCAGCCGCCAAAGACCCCGTCCGGTAGGAAGTACTAGC

CGGACATCATGAGTGGCTGTCGGGTATTCATCGGGAGACTAAATCCAGCGGCCAGGGAGA

AGGACGTGGAAAGATTCTTCAAGGGATATGGACGGATAAGAGATATTGATCTGAAAAGAGG

CTTTGGTTTT GT GGAATTT GAGGATCCAAGGGATGCAGAT GAT GCT GTGT AT GAGCTTGAT

GGAAAAGAACTCTGTAGTGAAAGGGTTACTATTGAACATGCTAGGGCTCGGTCACGAGGT

GGAAGAGGTAGAGGACGATACTCTGACCGTTTTAGTAGTCGCAGACCTCGAAATGATAGA

CG AAATGCTCCACCT GTAAGAACAG AAAATCGT CTT ATAGTT G AGAATTT ATCCT CAAG AGT

CAGCTGGCAGGATCTCAAAGATTTCATGAGACAAGCTGGGGAAGTAACGTTTGCGGATGC

ACACCGACCTAAATTAAATGAAGGGGTGGTTGAGTTTGCCTCTTATGGTGACTTAAAGAAT

GCT ATT GAAAAACTTT CT GG AAAGG AAAT AAATGGGAG AAAAAT AAAATT AATT G AAGGCAG

CAAAAGGCACAGTAGGTCAAGAAGCAGGTCTCGATCCCGGACCAGAAGTTCCTCTAGGTC

TCGTAGCCGATCCCGTTCCCGTAGTCGCAAATCTTACAGCCGGTCAAGAAGCAGGAGCAG

GAGCCGGAGCCGGAGCAAGTCCCGTTCTGTTAGTAGGTCTCCCGTGCCTGAGAAGAGCC

AGAAACGTGGTTCTTCAAGTAGATCTAAGTCTCCAGCATCTGTGGATCGCCAGAGGTCCCG

GTCCCGATCAAGGTCCAGATCAGTTGACAGTGGCAATTAAACTGTAAATAACTTGCCCTGG

GGGCCTTTTTTTAAAAAACAAAAACCACAAAAATTCCCAAACCATACTTGCTAAAAATTCTG

GTAAGTATGTGCTTTTCTGTGGGGGTGGGATTTGGAAGGGGGGTTGGGTTGGGCTGGATA

T CTTT GT AGAT GT GG ACCACCAAGGGGTTGTT G AAAACT AATT GTATT AAAT GTCTTTT GAT

AAGCCTT CTGCT CACATTTTT GTG AAT GTCT GAAGT AT AT AGTTTGT GTAT ATT GAC AG AGC

T CTTTT AT AACT AAAGCAAATTT AATTTTTTT GTACT AGAAAAAAATTT G AACATTTT AGTT CT

TGGTTAT AAAAATGTT AATT CAGAATTAGTTT AAT GCCTT AATT AAACT AATT AATAG CTTTGG

ACACTTAAAAGAGCTCTAAATTTGCTTGTACATAAAGGCTTAATTTGTTTTCCTTGTTAGGGT

CAAGGGTGTCCTCCACTCTTTAACAGCTGCTGGACAGACACATTAGAGCAGCTGTTTGTTA

TT GAT AAT AAAAT ATT AT AAAACT A

SEQ ID N° 13

MSGCRVFIGRLNPAAREKDVERFFKGYGRIRDIDLKRGFGFVEFEDPRDADDAVYELDGKELC

SERVTIEHARARSRGGRGRGRYSDRFSSRRPRNDRRNAPPVRTENRLIVENLSSRVSWQDLK

DFMRQAGEVTFADAHRPKLNEGVVEFASYGDLKNAI EKLSGKEINGRKIKLIEGSKRHSRSRSR

SRSRTRSSSRSRSRSRSRSRKSYSRSRSRSRSRSRSKSRSVSRSPVPEKSQKRGSSSRSKS

PASVDRQRSRSRSRSRSVDSGN

El término "NOVA1 " se refiere al gen que codifica una proteína de unión a ARN neuronal específica, un miembro de la familia Nova de antígenos de enfermedad paraneoplásica, que es reconocida e inhibida por los anticuerpos paraneoplásicos. Estos anticuerpos se encuentran en los sueros de pacientes con ataxia opsoclono paraneoplásica, cáncer de mama y cáncer de pulmón de células pequeñas.

A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término “NOVA 1”, se refiere tanto al gen como a la proteína humana, factor de la maquinaria de splicing. En el contexto de la presente invención, “NOVA 1” se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótido, que constituye la secuencia codificante de la proteína“NOVA 1”, y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica de la SEQ ID NO: 14, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético, d) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica con una identidad de al menos un 80%, un 90%, un 95%, un 98% o un 99% con la SEQ ID NO: 14. en las que el polipéptido codificado por dichos ácidos nucleicos posee la actividad y las características estructurales de la proteína NOVA1. Entre otras posibles secuencias nucleotídicas que codifican NOVA1 se encuentra, pero sin limitarse, la SEQ ID NO: 15.

Gene ID: 4857

Localización del gen: 14q12

SEQ ID N° 14:

CTCTCCCTTCTCCACTCTCTCCCCCTGTCTCCTTTCTTCTTCTTCTTTCACCCTCCGTCTCTC ACACCCCCTCCATTCCCCTGTCTCCTTTCTGACACTGCACTGCAGCTGCTCCTCAGCCCTG CCCCCTCCCCAGT G AGAACAAACCAGCAACATTGCTTTTTTTCCT AAAG AG ATTT AT ATT GA TCCGATTAAAAAAAAAAAACCTTAAGAAACCCCAAACGCAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAG AAAAAAGAAAAGAAAAAGCCAAAACAAAAGGGAGAACCTTCTCCCGGTAGCAGCGGCAGG AACTGCAAACATGATGGCGGCAGCTCCCATCCAGCAGAACGGGACCCACACTGGGGTTCC CATAGACCTGGACCCGCCGGACTCGCGGAAAAGGCCGCTGGAAGCCCCCCCTGAAGCCG GCAGCACCAAGAGGACCAATACGGGCGAAGACGGCCAGTATTTTCTAAAGGTTCTCATAC CTAGTTATGCTGCTGGATCTATAATTGGGAAGGGAGGACAGACAATTGTTCAGTTGCAAAA AGAAACTGGAGCCACCATCAAGCTGTCTAAGTCCAAAGATTTTTACCCAGGTACTACTGAG CGAGTGTGCTTGATCCAGGGAACGGTTGAAGCACTGAATGCAGTTCATGGATTCATTGCAG AAAAAATTCGAGAAATGCCCCAAAATGTGGCCAAGACAGAACCAGTCAGCATTCTACAACC CCAGACCACCGTTAATCCAGATCGCATCAAACAAGTAAAGATTATAGTTCCCAACAGCACA GCAGGTCTGATAATAGGGAAGGGAGGTGCTACTGTGAAGGCTGTAATGGAGCAGTCAGGG GCTTGGGTGCAGCTTTCCCAGAAACCTGATGGGATCAACTTGCAAGAGAGGGTTGTCACT GT G AGTGGAG AACCT G AACAAAACCG AAAAGCT GTT G AACTT AT CATCCAG AAG ATACAAG AGGATCCACAAAGTGGCAGCTGTCTCAATATCAGTTATGCCAATGTGACAGGTCCAGTGGC AAATTCCAATCCAACCGGATCTCCTTATGCAAACACTGCTGAAGTGTTACCAACTGCTGCA GCAGCTGCAGGGCTATTAGGACATGCTAACCTTGCTGGCGTTGCAGCCTTTCCAGCAGTTT TATCTGGCTTCACAGGCAATGACCTGGTGGCCATCACCTCTGCACTTAATACATTAGCCAG CTATGGATATAATCTCAACACTTTAGGTTTAGGTCTCAGTCAAGCAGCAGCAACAGGGGCT TTGGCTGCAGCAGCTGCCAGTGCCAACCCAGCAGCAGCAGCAGCCAATTTATTGGCCACC TATGCCAGTGAAGCCTCAGCCAGTGGCAGCACAGCTGGTGGTACGGCGGGGACATTTGC ATTAGGTAGCCTGGCTGCTGCTACTGCTGCAACCAATGGATATTTTGGAGCTGCTTCTCCC CT AGCTGCCAGTGCCATTCTAGGAACAGAAAAGTCCACAGAT GGATCCAAGGAT GT AGTT G AAATAGCAGTGCCAGAAAACTTAGTTGGTGCAATACTTGGCAAAGGAGGGAAAACATTAGT GGAATACCAGGAGTTGACTGGTGCAAGGATACAGATCTCCAAAAAAGGAGAATTCGTACCT GGCACAAGGAATCGGAAGGTAACCATTACTGGAACACCAGCTGCAACACAGGCTGCTCAA TATTTAATTACACAAAGGATCACATATGAGCAAGGAGTTCGGGCTGCCAATCCTCAGAAAG TGGGTTGAGTGCCCCAGTTACACATCAGATTGTTTTAACCCCTCCTTTACCCCATTTTCAAG AAGG AT GTACT GTACTTTGCAG AAGT GAAGTTTTT CT GTT ATT AAT AT AT AATT AT GCAAAT G AATGCGACT ATGTT G ACAATGT GTATAT GT AAAT AAT AT GT GTTTT ACCAG AT GTTT CAT AGA AAGAATTTTTT CTT GAT CT GTTTTGTT CT CT AT ACTTTGCTT GTGTAT ATTT GTCAG AGGT GTT TCTAGT GTAAGATTT AAGCCTGCCATTTTACCAGCATT ATTGT AGTTT AAT G ATT GAATGT AG ACAGGGATATGCGTATAGTTTTCAGTATTAGTTCTAGATAACACTAAATTAACTACTGTTAG GTTGAGTATGGTGGGGTCAGTGACCTAAAATGGAGTGAGGCCAAAGCACTGTCCTGTAAG T CTT ACTTCCTGCTT AGGGCACAGT GAAGT AGG AAACAAT ATTTT GAAAAT AAGTTTT AAATT T AAAAT GAT CAAAAAGCAAT ATAGTTGCAT AAAAGCACT GTAAAAT ATTT AAAAGGTT AAAAC T GTGGAAAATT AT ATTGGTAAGTTT ACAG AT CAAT AAAAGCACCT GTT CTCCAT CT GAACT A GACAATGGAAATAATGCTGCATGCTGGCCATGGCCCATTCTTCATCATTTGTAAGTTCAACA AAAGTT CT CACATGG AGTCCCACCT CTT CAGAGGTTT GTACATTT GTTTTT AAGCACT GAAT TCACTACTGATCCCATCGCCTGGCCAGTAGAACAGTCATTACTCCATTAACATCCTCACTGT TT AG ACACAT AACTGTGGTACAGT GTATTGGAAATTTT AT AAACAAAAGT G AAAGTGCCAAC AAATT ATT GAT AGCT G AT AAT GTTT CATT AT CTGCAACTGCTT G AT AAGTAT GTTGCATTTT A AG AGCTT AT AATT GTGTAT AATTT GTT AACACTAG AAACCT ATTAGTATT GT GAATGT AG ATT TTACTGT GAAGCT ATCTGT GATTT AGCT GTTT GCTCCCAT G AT GG AGTCTTTGCAGCAT GG C GCTAGCAGCCAATGCAGTTTCTAATACTCGGTAATTTGCATGTTTTGTGGAGCATTTTTATG TCACCAACCAGACAGTATTTCCTGCATGCTTATTTAGAAGAGGCAGCTTATCTTGAGAGGTA GTGTTAT CTACCTTT GTCAGGCTTTTT GACAGGTCATTT CAGAGTAAGCCTTTGTTCCCAAG ACCCAACAACTGTCACCCTCTTCTGTACCTCTCCTGAGTGCCAACTGTCCAGGCCATTTGA CACACCATCTGTTAACCTCTGAGTTTGCCCACTCAAGGCCACTCATAGGGGCATCCATCCC CAAGCACCTCCTCATGCTGTGCATGCAGTCTTAAATTCAATGGACAAAAATAAAATGCTGG CTACCT CTGG AT CAT CTGGCT GAGCAACT GAATT ACAAAAGAGAATTACTTCCAT CT CAACT TCAACCCATTGATTACGTCCATCCTAGCAAGCTAAATGGCATCCCAGCTGCTCCTTTCTGT GCAACCAATT AAAGAACAAT GAGTGT G ATGCTCCAT GTCT G AATTTCGTCCAGCCT CT CT CT G AACT GTG AT CTTTGTCCT CAT GAACTTTCCCTTTT GTT CATT GAACT AT AT GG ACT CTT CAT TT CAT ATT GATTT ACT GTGCAATTTACTTTT GGACATT GAG AACTT GAAATT ATTTCCT G AT C CCTTCCCCTTCCACT ATT AAT AATT CATTT CT GT CAAACT GTAAG AGT AG ACT CATTTTTTTTT TTTT AGTTTTT AACATT GG ACT GTT ATTT CATTTAG AGTT CT CT AT CT CT AAAT ATTT ATTT AG AG AAT G ATTTT AAAAGGGAAT GAT ATGCTT GTTT AAAT G AAAGAGAAAAGCT GTAGTAAACT GTGTT AATTGGTAAT G ACT ATTT ATCGTCGAT ACT CTGTAGCTGTGT AAGTTTT GAC AAAT A GTGTATCTCGTGGAATCAGTGGTTAGCATTGCCGCTATTATATTTACTCATTTTATCATTATA AAT GTGCTT AGTT CAT CAT GTAGCAT CA

SEQ ID N° 15

MMAAAPIQQNGTHTGVPIDLDPPDSRKRPLEAPPEAGSTKRTNTGEDGQYFLKVLIPSYAAGSII

GKGGQTIVQLQKETGATIKLSKSKDFYPGTTERVCLIQGTVEALNAVHGFIAEKIREMPQNVAKT

EPVSILQPQTTVNPDRIKQVKIIVPNSTAGLIIGKGGATVKAVMEQSGAWVQLSQKPDGINLQER

VVTVSGEPEQNRKAVELIIQKIQEDPQSGSCLNISYANVTGPVANSNPTGSPYANTAEVLPTAA

AAAG LLG H A N LAG VAA F PAVLSG FTG N D LVA I TSA LNTLASY G YN LN TLG LG LSQAAAT G A LAA

AAASANPAAAAANLLATYASEASASGSTAGGTAGTFALGSLAAATAATNGYFGAASPLAASAIL GTEKSTDGSKDWEIAVPENLVGAILGKGGKTLVEYQELTGARIQISKKGEFVPGTRNRKVTITG

TPAATQAAQYLITQRITYEQGVRAANPQKVG

El término "SNRNP70" (también llamado en la literatura RPU1 ; Snp1 ; U1AP; U170K; U1 RNP; RNPU1Z; SNRP70; U1-70K) se refiere tanto al gen como a la proteína humana. A no ser que se indique lo contrario, cuando se utiliza en el presente documento el término“SNRNP70", se refiere tanto al gen como a la proteína humana, factor de la maquinaria de splicing. En el contexto de la presente invención, “SNRNP70" se define también por una secuencia de nucleótidos o polinucleótido, que constituye la secuencia codificante de la proteína “SNRNP70", y que comprendería diversas variantes procedentes de: a) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica de la SEQ ID NO: 16, b) moléculas de ácido nucleico cuya cadena complementaria híbrida con la secuencia polinucleotídica de a), c) moléculas de ácido nucleico cuya secuencia difiere de a) y/o b) debido a la degeneración del código genético, d) moléculas de ácido nucleico que codifican un polipéptido que comprende la secuencia aminoacídica con una identidad de al menos un 80%, un 90%, un 95%, un 98% o un 99% con la SEQ ID NO: 16. en las que el polipéptido codificado por dichos ácidos nucleicos posee la actividad y las características estructurales de la proteína SNRNP70. Entre otras posibles secuencias nucleotídicas que codifican SNRNP70 se encuentra, pero sin limitarse, la SEQ ID NO: 17.

Gene ID: 6625

Localización del gen: 19q13.33 SEQ ID N° 16:

ATGCGCGAAAGATCCGGGAAGTGTGATCGGAAAGGGGCGGAGCATCAGGGAGAGTCTCG

CGGACATAGGCGGTTCGGCGCGGAAAGCGGGAGGTGGAGGGGCGGCTTGGGGCAAGCG

CGCGCGCGCAGTGCAGAAGCCAGCCCCCCGCGGCTGAGGTACTCAAGGTGCCCAAAGGC

GGGGTAGTGACCTCGCGCGTGCGCTGTGCCCGCGGCAGCGCCGGGTCCTAGTGTGTGG

GTTGTTGTTGGCACCGCACGGCGCGTGCGCAGTGAGGACGGCGGAGGGATTTGCGGCCG

GGACCCACCCCCTGCTCCAGTCGCTATCGGAGGCCGCGCGGGTGGCTGAGCAGCGGCCT

GGTGCGCTCGCTTAGCGGGCGACGGAATCAGACGGACGTGGACGCCCCCGGAGTGGAA

GCCGAAGCAGGAGTTGTTGTTGCTGAGGGGCTGCCGCAGCCGCCGCGAGCCTCCGGACA

GACGCCAGAGCGAGGAGGGCGCTACGCGACTTGGCAAGATGACCCAGTTCCTGCCGCCC

AACCTTCTGGCCCTCTTTGCCCCCCGT GACCCT ATTCCAT ACCTGCCACCCCTGGAGAAAC

TGCCACATGAAAAACACCACAATCAACCTTATTGTGGCATTGCGCCGTACATTCGAGAGTT TGAGGACCCTCGAGATGCCCCTCCTCCAACTCGTGCTGAAACCCGAGAGGAGCGCATGGA

GAGGAAAAGACGGGAAAAGATTGAGCGGCGACAGCAAGAAGTGGAGACAGAGCTTAAAAT

GTGGGACCCTCACAATGATCCCAATGCTCAGGGGGATGCCTTCAAGACTCTCTTCGTGGC

GAGAGTGAATTATGACACAACAGAATCCAAGCTCCGGAGAGAGTTTGAGGTGTACGGACC

TATCAAAAGAATACACATGGTCTACAGTAAGCGGTCAGGAAAGCCCCGTGGCTATGCCTTC

ATCGAGTACGAACACGAGCGAGACATGCACTCCGCTTACAAACACGCAGATGGCAAGAAG

ATTGATGGCAGGAGGGTCCTTGTGGACGTGGAGAGGGGCCGAACCGTGAAGGGCTGGAG

GCCCCGGCGGCTAGGAGGAGGCCTCGGTGGTACCAGAAGAGGAGGGGCTGATGTGAAC

ATCCGGCATTCAGGCCGCGATGACACCTCCCGCTACGATGAGAGGCCCGGCCCCTCCCC

GCTTCCGCACAGGGACCGGGACCGGGACCGTGAGCGGGAGCGCAGAGAGCGGAGCCGG

GAGCGAGACAAGGAGCGAGAACGGCGACGCTCCCGCTCCCGGGACCGGCGGAGGCGCT

CACGGAGTCGCGACAAGGAGGAGCGGAGGCGCTCCAGGGAGCGGAGCAAGGACAAGGA

CCGGGACCGGAAGCGGCGAAGCAGCCGGAGTCGGGAGCGGGCCCGGCGGGAGCGGGA

GCGCAAGGAGGAGCTGCGTGGCGGCGGTGGCGACATGGCGGAGCCCTCCGAGGCGGGT

GACGCGCCCCCTGATGATGGGCCTCCAGGGGAGCTCGGGCCTGACGGCCCTGACGGTC

CAGAGGAAAAGGGCCGGGATCGTGACCGGGAGCGACGGCGGAGCCACCGGAGCGAGCG

CGAGCGGCGCCGGGACCGGGATCGTGACCGTGACCGTGACCGCGAGCACAAACGGGGG

GAGCGGGGCAGTGAGCGGGGCAGGGATGAGGCCCGAGGTGGGGGCGGTGGCCAGGAC

AACGGGCTGGAGGGTCTGGGCAACGACAGCCGAGACATGTACATGGAGTCTGAGGGCGG

CGACGGCTACCTGGCTCCGGAGAATGGGTATTTGATGGAGGCTGCGCCGGAGTGAAGAG

GTCGTCCTCTCCATCTGCTGTGTTTGGACGCGTTCCTGCCCAGCCCCTTGCTGTCATCCCC

TCCCCCAACCTTGGCCACTTGAGTTTGTCCTCCAAGGGTAGGTGTCTCATTTGTTCTGGCC

CCTTGG ATTT AAAAAT AAAATT AATTTCCT GTT G AT AGTGGGCAAAAAAAAAAAAAAAAAA

SEQ ID N° 17:

MTQFLPPNLLALFAPRDPIPYLPPLEKLPHEKHHNQPYCGIAPYIREFEDPRDAPPPTRAETREE

RMERKRREKIERRQQEVETELKMWDPHNDPNAQGDAFKTLFVARVNYDTTESKLRREFEVYG

PIKRIHMVYSKRSGKPRGYAFIEYEHERDMHSAYKHADGKKIDGRRVLVDVERGRTVKGWRPR

RLGGGLGGTRRGGADVNIRHSGRDDTSRYDERPGPSPLPHRDRDRDRERERRERSRERDKE

RERRRSRSRDRRRRSRSRDKEERRRSRERSKDKDRDRKRRSSRSRERARRERERKEELRG

GGGDMAEPSEAGDAPPDDGPPGELGPDGPDGPEEKGRDRDRERRRSHRSERERRRDRDR

DRDRDREHKRGERGSERGRDEARGGGGGQDNGLEGLGNDSRDMYMESEGGDGYLAPENG

YLMEAAPE

Los autores de la presente invención han demostrado que los niveles de expresión durante el ayuno y/o el post-prandio de los genes RNU2, RNU4, RNU6, RNU12, RNU4ATAC, RNU6ATAC, SNRNP200, ESRP1, NOVA1, SRSF1 y SRSF5 están significativamente reducidos y el de SNRNP70 significativamente aumentado en PBMCs de pacientes que desarrollarán DMT2 en comparación con pacientes que no desarrollarán DMT2 (Figuras 1 y 2).

Para ello, se ha medido el patrón de expresión de elementos seleccionados de ¡a maquinaria de splicing en PBMC de pacientes sin DMT2 pero que han sufrido un evento cardiovascular y que, por lo tanto, presentan alto riesgo de desarrollar DMT2, a ios que hizo seguimiento durante 5 años. Establecieron que los niveles de expresión en PBMCs de ciertos componentes de la maquinaria de splicing estaban alteraros significativamente en pacientes que desarrollaron DMT2 durante ¡os cinco años de seguimiento (incident-T2DM) y se asociaron con el desarrollo de DMT2. De hecho, ¡as huellas moleculares comprendidas por los niveles en ayuno y, especialmente, post-prandiales de algunos de estos componentes de la maquinaria de splicing fueron capaces de diferenciar entre los pacientes que posteriormente desarrollaron DMT2 (incident-T2DM) de aquellos pacientes que no desarrollaron ¡a enfermedad durante ¡os cinco años de seguimiento con un AUO 0,8 después del análisis de validación cruzada, que es significativamente más alto que los procedimientos estándar actuales (HbA1c y FÍNDRÍSC mostraron AUC <0,88 en nuestra cohorte). Además, los pacientes con bajos niveles de expresión de componentes específicos de la maquinaria de splicing en PBMC, incluidos RNU2, RNU4, RNU6, RNU12, RNU4ATAC, RNU6ATAC, SNRNP200, ESRP1, NOVA 1, SRSF1 y/o SRSF5, tienen un mayor riesgo (QR> 4) de desarrollo de DMT2 en comparación con aquellos pacientes con altos niveles de PBMC de estos componentes y/o los que presentan niveles aumentados de SNRNP70.

Por tanto, otro aspecto de la invención se refiere a un método de obtención de datos útiles para diagnosticar, predecir o pronosticar el desarrollo de DMT2 en un individuo, de ahora en adelante primer método de la invención, que comprende los siguientes pasos: a) Determinación de los niveles del producto de expresión de los genes RNU2, RNU4,

RNU6, RNU12, RNU4ATAC, RNU6ATAC, SNRNP200, ESRP1, NOVA 1, SRSF1, SRSF y/o SNRNP70 o cualquiera de sus combinaciones, en una muestra biológica ex vivo de dicho individuo,

b) Comparar los niveles obtenidos en el paso anterior con los estándares.

En la presente invención "muestra biológica", tal como aquí se utiliza, se refiere, pero no se limita, a células, tejidos y/o fluidos biológicos de un organismo, obtenidos mediante cualquier método conocido por un experto en la materia; es decir, cualquiera seleccionada del grupo de fluidos corporales o células, o de un extracto celular o el sobrenadante del cultivo celular de dichas células, y/o biopsia líquida (sangre, suero, plasma, orina, ... ). Preferiblemente la muestra es un tejido.

El término “individuo”, tal y como se utiliza en la descripción, se refiere a animales, preferiblemente mamíferos, y más preferiblemente, humanos. El término “individuo” en esta memoria, es sinónimo de“paciente”, y no pretende ser limitativo en ningún aspecto, pudiendo ser éste de cualquier edad, sexo y condición física.

Los niveles de expresión de los genes van a dar un determinado perfil de expresión génica. El término "nivel", "nivel de expresión", también denominado "cantidad producto génico" se refiere al material bioquímico, ya sea ARN o proteína, resultado de la expresión de un gen. Algunas veces se usa una medida de la cantidad de producto génico para inferir qué tan activo es un gen. Se entiende por "perfil de expresión génica" el perfil génico obtenido tras la cuantificación del ARNm y/o de proteína producida por los genes de interés o biomarcadores, es decir, por los genes empleados como marcadores biológicos en la presente invención, en una muestra biológica aislada. El perfil de expresión de los genes se realiza, preferiblemente, determinando el nivel de ARNm derivado de su transcripción, previa extracción del ARN total presente en la muestra biológica aislada, lo cual puede realizarse mediante protocolos conocidos en el estado de la técnica. La determinación del nivel de ARNm derivado de la transcripción de los genes empleados como marcadores biológicos en la presente invención, puede realizarse, por ejemplo, aunque sin limitarnos, mediante amplificación por reacción en cadena de la polimerasa (PCR), retrotranscripción en combinación con la reacción en cadena de la polimerasa (RT-PCR), RT- PCR cuantitativa (qPCR), retrotranscripción en combinación con la reacción en cadena de la ligasa (RT-LCR), o cualquier otro método de amplificación de ácidos nucleicos; análisis en serie de la expresión génica (SAGE, SuperSAGE); chips de ADN elaborados con oligonucleótidos depositados por cualquier mecanismo; microarrays de ADN elaborados con oligonucleótidos sintetizados in situ mediante fotolitografía o por cualquier otro mecanismo; hibridación in situ utilizando sondas específicas marcadas con cualquier método de mareaje; mediante geles de electroforesis; mediante transferencia a membrana e hibridación con una sonda específica; mediante resonancia magnética nuclear o cualquier otra técnica de diagnóstico por imagen utilizando nanopartículas paramagnéticas o cualquier otro tipo de nanopartículas detectables funcionalizadas con anticuerpos o por cualquier otro medio. El perfil de expresión génica también podría obtenerse mediante la detección y/o cuantificación de las proteínas producto de la traducción del ARNm derivado de la transcripción de los genes empleados como marcadores biológicos en la presente invención, mediante, por ejemplo, pero sin limitarnos, inmunodetección por western blot. La detección cuantitativa de la expresión de los genes empleados como marcadores biológicos en la presente invención puede realizarse más preferiblemente mediante PCR en tiempo real (RT-PCR o RTqPCR). La detección en tiempo real de los productos amplificados puede llevarse a cabo mediante la utilización de moléculas fluorescentes que se intercalan en el ADN de cadena doble o mediante hibridación con diferentes tipos de sondas.

Así pues, la detección de los niveles de proteínas o del nivel de expresión de los genes puede hacerse por cualquiera de las técnicas conocidas por el experto en la materia.

Los pasos (b) y/o (c), del método descrito anteriormente pueden ser total o parcialmente automatizados, por ejemplo, por medio de un equipo robótico sensor para la detección de la presencia en el paso (b) o la clasificación computarizada en el paso (c).

En una realización preferida de este aspecto de la invención, la detección del paso (b) se realiza mediante PCR, preferiblemente RT-PCR.

En el caso de que se detecte el nivel o los niveles de proteínas puede hacerse, al igual que en el caso de los genes, por cualquiera de las técnicas conocidas por el experto en la materia. Así, en otra realización preferida de este aspecto de la invención, la detección de los niveles de expresión se realiza por una técnica inmunológica.

En una realización más preferida, las técnicas inmunológicas están basadas en reacciones de precipitación, de aglutinación, inmunomarcación, radioinmunoanálisis y técnicas radioinmunométricas, preferentemente ELISA (Enzime Linked ImmunoadSorbent Assay), o Western blot o en cualquiera de sus combinaciones.

Por tanto, otro aspecto de la invención se refiere a un método para diagnosticar, predecir o pronosticar el desarrollo de DMT2 en un individuo, de ahora en adelante segundo método de la invención, que comprende los pasos (a) y (b) del primer método de la invención, y además comprende:

(c) incluir a los individuos que presentan una menor expresión de los factores RNU2, RNU4, RNU6, RNU12, RNU4ATAC, RNU6ATAC, SNRNP200, ESRP1, NOVA 1, SRSF1 y/o SRSF5, o cualquiera de sus combinaciones, respecto a una muestra de referencia, en el grupo de individuos con mayor probabilidad de desarrollar DMT2.

(d) incluir a los individuos que presentan una mayor expresión del factor SNRNP70 respecto a una muestra de referencia, en el grupo de individuos con mayor probabilidad de desarrollar DMT2.

Una "muestra de referencia", como se usa aquí, significa una muestra obtenida de un grupo de sujetos sanos que no tiene un estado de enfermedad o fenotipo particular.

Los niveles de referencia adecuada expresión de los genes puede ser determinada mediante la medición de los niveles de expresión de dichos genes en varios temas adecuados, y esos niveles de referencia se puede ajustar a las poblaciones específicas (por ejemplo, un nivel de referencia puede estar relacionada con la edad, por lo que las comparaciones se puede hacer entre los niveles de expresión en las muestras de los sujetos de una cierta edad y niveles de referencia para una enfermedad particular, el fenotipo, o falta de ella en un determinado grupo de edad). En una realización preferida, la muestra de referencia se obtiene de varios sujetos sanos o pacientes sin historia previa de DMT2. El experto en la técnica apreciará que el tipo de muestra de referencia puede variar dependiendo del método específico a realizar.

El perfil de expresión de los genes en la muestra de referencia de preferencia puede ser generados a partir de una población de dos o más personas. La población, por ejemplo, pueden contener 3, 4, 5, 10, 15, 20, 30, 40, 50 o más personas. Además, el perfil de expresión de los genes en la muestra de referencia y en la muestra de la persona que va a ser diagnosticada de acuerdo con los métodos de la presente invención pueden ser generados a partir de la misma persona, siempre que los perfiles sean analizados y el perfil de referencia son generados a partir de las muestras biológicas tomadas en diferentes momentos y se comparan entre sí. Por ejemplo, una muestra de un individuo puede obtener en el inicio de un período de estudio. Un perfil de marcador biológico de referencia de esta muestra se puede comparar con los perfiles de biomarcadores generados a partir de las muestras posteriores de la misma persona. En una realización preferida, la muestra de referencia es un conjunto de muestras de varios individuos.

Una vez que los niveles de expresión de los genes marcadores en relación con los valores de referencia para dichos genes se han determinado, es necesario identificar si existen alteraciones en la expresión de dichos genes (aumento o disminución de la expresión). La expresión de un gen se considera aumentada en una muestra de la materia objeto de estudio cuando los niveles de incremento con respecto a la muestra de referencia son al menos de un 5%, por lo menos 10%, por lo menos 15%, por lo menos el 20%, al menos un 25%, por lo menos 30%, por lo menos el 35%, por lo menos el 40%, por lo menos 45%, por lo menos el 50%, por lo menos el 55%, por lo menos el 60%, por menos por lo menos 65%, por lo menos el 70%, por lo menos el 75%, por lo menos el 80%, por lo menos el 85%, por lo menos el 90%, por lo menos el 95%, por lo menos 100%, por lo menos 1 10 %, por lo menos 120%, por lo menos 130%, por lo menos 140%, por lo menos 150%, o más. Del mismo modo, la expresión de un gen se considerada disminuida cuando sus niveles disminuyen con respecto a la muestra de referencia en al menos un 5%, por lo menos 10%, por lo menos 15%, por lo menos el 20%, por lo menos el 25%, al menos un 30%, por lo menos el 35%, por lo menos el 40%, por lo menos 45%, por lo menos el 50%, por lo menos el 55%, por lo menos el 60%), por lo menos el 65%, por lo menos 70%, por lo menos el 75%, por lo menos el 80%, por lo menos el 85%, por lo menos el 90%, por lo menos el 95%, por lo menos 100% (es decir, ausente).

KIT O DISPOSITIVO DE LA INVENCIÓN

Otro aspecto de la invención se refiere a un kit o dispositivo, de ahora en adelante kit o dispositivo de la invención, que comprende los elementos necesarios para detectar los niveles de expresión de RNU2, RNU4, RNU6, RNU12, RNU4ATAC, RNU6ATAC, SNRNP200, ESRP1, NOVA1, SRSF1, SRSF5 y/o SNRNP70, o cualquiera de sus combinaciones, y donde:

- los cebadores o primers son secuencias de polinucleótidos de entre 10 y 30 pares de bases, más preferiblemente de entre 15 y 25 pares de bases, aún más preferiblemente de entre 18 y 22 pares de bases, y aún mucho más preferiblemente de alrededor de 20 pares de bases, que presentan una identidad de al menos un 80%, más preferiblemente de al menos un 90%, aún más preferiblemente de al menos un 95%, aún mucho más preferiblemente de al menos un 98%, y particularmente de un 100%, con un fragmento de las secuencias complementarias a la SEQ ID N° 1 (RNU2), SEQ ID N°: 2 (RNU4), SEQ ID N° 3 ( RNU4ATAC ), SEQ ID N° 4 (RNU6), SEQ

TI ID N° 5 ( RNU6ATAC ), SEQ ID N° 6 ( RNU12 ), SEQ ID N° 7 ( SNRNP200 ), SEQ ID N° 9 ( ESRP1 ), SEQ ID N° 10 ( SRSF1 ), SEQ ID N° 12 ( SRSF5 ), SEQ ID N° 14 ( NOVA1 ), y/o SEQ ID N° 16 ( SNRNF70 ),

- las sondas son secuencias de polinucleótidos de entre 80 y 1100 pares de bases, más preferiblemente de entre 100 y 1000 pares de bases, y aún más preferiblemente de entre 200 y 500 pares de bases, que presentan una identidad de al menos un 80%, más preferiblemente de al menos un 90%, aún más preferiblemente de al menos un 95%, aún mucho más preferiblemente de al menos un 98%, y particularmente de un 100%, con un fragmento de las secuencias complementarias a la SEQ ID N° 1 (RNU2), SEQ ID N°: 2 (RNU4), SEQ ID N° 3 (RNU4ATAC), SEQ ID N° 4 (RNU6), SEQ ID N° 5 ( RNU6ATAC ), SEQ ID N° 6 ( RNU12 ), SEQ ID N° 7 ( SNRNP200 ), SEQ ID N° 9 ( ESRP1 ), SEQ ID N° 10 ( SRSF1 ), SEQ ID N° 12 ( SRSF5 ), SEQ ID N° 14 ( NOVA1 ), y/o SEQ ID N° 16 ( SNRNF70 ),

- los anticuerpos son capaces de unirse específicamente a una región formada por cualquiera de las secuencias aminoacídicas SEQ ID N° 8 ( SNRNP200 ), SEQ ID N° 11 ( SRSF1 ), SEQ ID N° 13 ( SRSF5 ), SEQ ID N° 15 ( NOVA 1 ), y/o SEQ ID N° 17 ( SNRNF70 ),

En otra realización preferida de este aspecto de la invención, los cebadores, sondas o anticuerpos están modificados o marcados, por ejemplo, pero sin limitarnos, mediante un mareaje radiactivo o inmunológico. Así, preferiblemente, los oligonucleótidos presentan modificaciones en alguno de sus nucleótidos, como, por ejemplo, pero sin limitarnos a, nucleótidos que tengan alguno de sus átomos con un isótopo radiactivo, normalmente ³²P o tritio, nucleótidos marcados inmunológicamente, como por ejemplo con una molécula de digoxigenina, y/o inmovilizadas en una membrana. Varias posibilidades son conocidas en el estado de la técnica.

AUTOMATIZACIÓN DEL MÉTODO DE LA INVENCIÓN IMPLEMENTÁNDOLO EN UN PROGRAMA DE ORDENADOR

Otro aspecto de la invención se refiere a un programa de ordenador que comprende instrucciones para realizar el procedimiento de acuerdo con cualquiera de los métodos de la invención.

En particular, la invención abarca programas de ordenador dispuestos sobre o dentro de una portadora. La portadora puede ser cualquier entidad o dispositivo capaz de soportar el programa. Como variante, la portadora podría ser un circuito integrado en el que va incluido el programa y que se haya adaptado para ejecutar, o para ser utilizado en la ejecución de los procesos correspondientes. Por ejemplo, los programas podrían estar incorporados en un medio de almacenamiento, como una memoria ROM, una memoria CD ROM o una memoria ROM de semiconductor, una memoria USB, o un soporte de grabación magnética, por ejemplo, un disco flexible o un disco duro. Alternativamente, los programas podrían estar soportados en una señal portadora transmisible; por ejemplo, podría tratarse de una señal eléctrica u óptica que podría transportarse a través de cable eléctrico u óptico, por radio o por cualesquiera otros medios.

La invención se extiende también a programas de ordenador adaptados para que cualquier medio de procesamiento pueda llevar a la práctica los métodos de la invención. Los programas de ordenador también abarcan aplicaciones en la nube basadas en dicho procedimiento.

Otros aspectos de la invención se refieren al medio de almacenamiento legible y a la señal transmisible que comprende instrucciones de programa necesarias para la ejecución del método de invención por un ordenador.

EJEMPLOS DE LA INVENCIÓN.

Este estudio se ha desarrollado en el contexto del estudio CORDIOPREV, que es un ensayo prospectivo, aieatorizado, controlado y de intervención en el que un total de 1002 pacientes que han sufrido un evento cardiovascular y sin eventos clínicos en ios últimos seis meses son seguidos anualmente para evaluar el posible desarrollo de DMT2. Los criterios de inclusión y exclusión y los factores de riesgo cardiovascular de ios pacientes se han publicado previamente (Delgado-Lista, CORonary Diet íntervention with Olive oil and cardiovascular PREVention 562 study (the CORDIOPREV study): Rationaíe, ethods, and baseline characteristics: A cíinicaí tria! comparing the efficacy of a Mediterranean diet rich in olive oil versus a low-fat diet on cardiovascular disease in coronary patients. Am Heart J. 2016.). En concreto, se seleccionaron los pacientes de 20 a 75 años de edad con enfermedad coronaria crónica establecida pero sin eventos clínicos en ios últimos seis meses, sin otras enfermedades graves y con una esperanza de vida de ai menos cinco años, con la intención de reaiizar un estudio de seguimiento a iargo plazo. Además del tratamiento convencional para la enfermedad coronaria, los sujetos fueron aieaforizados en dos modelos dietéticos diferentes (dietas mediterráneas o bajas en grasas). Específicamente, 462 de esos pacientes no presentaron DMT2 (en el momento de la inclusión en el estudio) y, de ellos, 107 pacientes desarroilaron DMT2 ( incident~T2DM) después de un seguimiento medio de 60 meses, según todos ios criterios de diagnóstico de la Asociación Americana de Diabetes (ADA), evaluados sobre la base de las pruebas de tolerancia a la glucosa realizadas cada año. Se diagnosticó DMT2 si uno o más de ios siguientes criterios estaban presentes en los sujetos del estudio:

concentración de glucosa en plasma en ayunas (FPG) >126 mg / di, glucosa en ayunas alterada (IFG);

FPG >200 mg / di después de 2 h de prueba oral de glucosa (OGTT),

Tolerancia a la glucosa alterada (IGT);

Hemoglobina glucosilada (HbA1 c) >8.5%.

Específicamente, entre los 107 pacientes que desarrollaron DMT2 ( inddent-T2DM ), 43 sujetos fueron diagnosticados durante el primer año de seguimiento, 24 durante el segundo año, 11 durante el tercer año, 19 durante el cuarto año y 10 durante el quinto año.

Los 355 sujetos restantes no desarrollaron DMT2 durante el periodo de estudio. Todos los casos incidentes de DMT2 (n = 107) se incluyeron junto con 108 controles seleccionados y seleccionados ai azar, que no desarrollaron DMT2 durante el seguimiento ( non-T2DM)

La selección aleatoria de los sujetos no DMT2 se realizó mediante el maestreo estratificado computacionai de los 462 sujetos non-T2DM del estudio CORDIOPREV de acuerdo con las siguientes variables clínicas, antropométricas y bioquímicas: dieta, edad, sexo, glucemia en ayunas, índice de masa corporal, Colesteroi LDL y colesterol HDL. Para implementar este tipo de muestreo, la población objetivo se dividió primero en estratos separados y luego, las muestras se seleccionaron al azar dentro de cada estrato mediante un muestreo automático simple utilizando el software R.

MATERIALES Y METODOS

Para determinar dinámicamente el estado metabólico del paciente se implementaron en todos los pacientes:

La prueba de tolerancia oral a ia glucosa (OGTT), (75 g de dextrosa monohidrato en 250 mi de agua, NUTER. TEC GLUCOSA, Subra, Toulouse, Francia) a las 8:00 am, y se recogieron muestras de plasma a 0, 30, 60, 90 y 120 min para determinar ia glucosa en plasma y niveles de insulina;

y las pruebas de comidas ricas en grasa, a las 8:00 am se realizó una prueba de comida rica en grasa (0.7 g de grasa y 5 mg de colesteroi por kg de peso corporal con 12% de ácidos grasos saturados, 10% de ácidos grasos poiiinsaturados, 43% de ácidos grasos monoinsaturados, 10% de proteínas y 25% de carbohidratos). Se recogieron muestras de sangre antes de ia comida y después de 4 b.

Para aislar PBMCs se recolectó la sangre venosa de los pacientes (12 h en ayunas durante ia noche) en tubos que contenían EDTA durante la prueba de comida rica en grasas, a las 0 y 4 h. Se aisló el ARN total de PBMC utilizando el kit de ARN Dírect-zol (Zymo Research, írvine, CA, BE. UU.). Se determinó la cantidad de ARN recuperado y su calidad se evaluó mediante el espectrofotómetro NanoDrop2QG0 (Thermo Fisher) Específicamente, todas las muestras de ARN pasaron ios controles de calidad, siendo las relaciones de absorbencia 260/280 y 230/280 entre 1.8-2.0. Un pg de ARN se transcribió de forma inversa a ADNc utilizando cebadores hexaméricos aleatorios con el kit First Sirand Synthesis (Thermo Fisher).

Se extrajeron PBMC de n = 7 sujetos sanos y luego se cultivaron en medio RPMI sin suero (Lonza). Se sembraron 500,000 células / pocilio de cada sujeto en placas de 12 pocilios de fijación ultra baja (Corning Costar, Sigma) y se trataron por duplicado con un 10% de ayuno de línea de base y suero postprandial derivado de pacientes de control e incident-T2DM. Después de los períodos de incubación (4 y 24 h), las PBMC se centrifugaron y el ARN se extrajo y se aisló utilizando el reactivo TRI (Sigma).

Para determinar la expresión de 48 transcripciones en 48 muestras, simultáneamente, se implemento un Array Dinámico 48.48 basado en tecnología microfluídíca (Fluidigm, San Francisco, CA, EE UU.). Se diseñaron específicamente cebadores específicos para transcritos humanos que incluyen componentes del espliceosoma principal (n = 13) y secundario (n = 4), ios SF asociados (n = 28) y tres genes housekeeping (Tabla 1).

El panel de componentes de la maquinaria de spiicing se seleccionó sobre la base de dos criterios principales:

1. la relevancia de ios componentes del spíeciosoma dado en el proceso de spiicing (como los componentes del núcleo del spíeciosoma) y

2. la implicación demostrada en la regulación del spiicing

Las variantes ya han demostrado estar implicadas en la fisíopatoíogía de la DMT2 (como es el caso de los 28 factores de spiicing seleccionados en este estudio).

Tabla 1, Primers específicos para ios transcritos humanos medidos, incluyendo componentes de los spiiceosomas mayor y menor factores de spilcing asociados y tres genes housekeeping (hk) que fueron específicamente diseñados y utilizados en un array de qPCR basado en tecnoiogía microfluídica. Los números de acceso de NCBI, secuencias de los primers, tamaño de producto esperado y posición nucleotídica de ios genes estudiados han sido incluidos.

Los cebadores se seleccionaron utilizando el software Pri erS con parámetros de selección establecidos para identificar pares de cebadores que: (1) abarcan un intrón (cuando es posible), (2) difieren en no más de 1°C en la temperatura de recocido, (3) tienen una longitud de al menos 20 pb, (4) tienen un contenido de GC entre 45 y 55%, pero (5) excluyen ios cebadores que pueden formar dímeros de cebador. Las secuencias de los cebadores seleccionados se utilizaron en ias búsquedas de BLAST (NCBI) para verificar la posible homología con secuencias distintas al objetivo designado. La seiección inicial de la eficacia del cebador utilizando la detección en tiempo real se realizó amplificando diluciones de 2 veces de productos de RT, donde la eficiencia óptima se demostró mediante una diferencia de un umbral de ciclo entre diluciones y un pico de fusión claro seguido de una disociación graduada dependiente de la temperatura a Verifique que solo un producto fue amplificado. El perfil de termociclado consistió en: 1) 95°C durante 1 minuto; 2) 35 ciclos de desnaturalización (95°C durante 5 segundos) y recocido / extensión (60°C durante 20 segundos); y 3) un último ciclo en el que los productos de la PCR final se sometieron a una disociación graduada dependiente de la temperatura (60°C a 95°C, aumentando 1°C / 3 segundos). Los productos de la PCR se purificaron en la columna (FAVGRGEN Biotech, Viena, Austria) y se secuenciaron para confirmar la especificidad del objetivo. Después de la confirmación de la eficacia y especificidad del cebador, se determinó la concentración de productos purificados y los productos de PCR se diluyeron en serie para obtener estándares que contenían 1 , 1G\ 1G², 10³, 1G⁴, 10⁵ y 1 Q⁶ copias de la plantilla sintética. Los estándares luego se amplificaron mediante qPCR, y las curvas estándar se generaron utilizando el software Stratagene Mx3000p. La pendiente de una curva estándar para cada plantilla examinada fue de aproximadamente -3.33 (R2~1), ¡o que indica que la eficiencia de la amplificación de nuestros cebadores fue del 100%, lo que significa que se copiaron todas las plantillas de cada ciclo.

Las preamplificaciones, el tratamiento con exonucleasas y la matriz dinámica de qPCR basada en tecnología microfluídica se implementaron siguiendo las instrucciones del fabricante utilizando el sistema Bíomark y el software de análisis de PCR en tiempo real (Fluidigm). Finalmente, en el caso de las muestras de PBMC de pacientes no T2DM e incident~T2DM_: el nivel de expresión de cada transcripción se ajustó mediante un factor de normalización (NF) obtenido a partir de los niveles de expresión de dos genes de mantenimiento diferentes [Beta-actina (ACTB) y gliceraldehído-3-fosfato desbidrogenasa (GAPDH)] utilizando Genorm 3.3 mientras que ACTB fue el gen de mantenimiento utilizado para normalizar el nivel de expresión de cada transcripción en el experimento in vitro.

RESULTADOS

La expresión basal de los componentes de la maquinaria de splicing es diferente entre pacientes incident-T2DM y non-T2DM.

El patrón de expresión de diferentes componentes del spliceosoma y SFs se encontró alterada en PBMCs de pacientes incident-T2DM comparado con pacientes non-T2DM (Figura 1A). Así, las PBMCs de pacientes que desarrollaron DMT2 ( incident-T2DM) mostraron niveles de expresión significativamente menores de RNU2, RNU4, RNU6ATAC, SNRNP200, ESRP1, SRSF1 y SRSF5 (Figura 1 B). Además, la expresión de algunos componentes del spliceosoma y SFs se encontró dinámicamente y diferencialmente regulada en PBMCs de estos individuos durante un test de sobrecarga de lípidos (una situación de estrés que estima la flexibilidad metabólica (Figura suplementaria 1). Así, algunos componentes del spliceosoma y SFs se alteraron selectivamente durante el post-prandio en un grupo específico de pacientes (p.e. RNU12 se incrementó en pacientes non-T2DM, mientras que SNRNP70 se incrementó en incident-T2DM), lo que dio lugar a la aparición de cambios significativos (Figura suplementaria 1 A). Además, muchos de los cambios observados en el ayuno se mantuvieron en el post-prandio ( RNU2 , RNU4, RNU6ATAC, ESRP1 y SRSF1) aunque otros no se mantuvieron ( SNRNP200 y SRSF5) (Figura suplementaria 1 B y C).

Así, la comparación entre los perfiles de expresión de las PBMCs de los pacientes incident-T2DM y non-T2DM en el estado post-prandial reveló una drástica desregulación de varios componentes del spliceosoma y SFs (Figura 2A). Específicamente, los niveles de expresión de RNU2, RNU4, RNU6, RNU4ATAC, RNU6ATAC, RNU12, NOVA1, ESRP1 y SRSF1 fueron menores, mientras que los de SNRNP70 fueron mayores en PBMCs de pacientes incident-T2DM vs. non-T2DM durante la fase post-prandial (Figura 2B).

La expresión de algunos componentes del spliceosoma y SFs está asociado con el riesgo de desarrollar DMT2.

La posible asociación entre la expresión de los componentes del spliceosoma y SFs con el riesgo de desarrollar DMT2 se analizó mediante estudios de regresión logística (odds ratio, OR). Este análisis reveló que bajos niveles básales de expresión en ayuno de RNU4 y RNU2, así como bajos niveles básales de expresión en post-prandio de RNU4ATAC, NOVA 1, RNU6ATAC, RNU6, RNU12, SRSF1 y RNU4 están fuertemente asociados con el riesgo relativo de desarrollar DMT2, una vez ajustado por edad, genero, dieta, IMC, HbA1c, c-HDL y TG (Tabla 2).

Las alteraciones en la expresión de los componentes de la maquinaria de splicing pueden predecir el desarrollo de DMT2.

Las huellas moleculares determinadas por los niveles de expresión de los componentes del spliceosoma y SFs durante el ayuno, el post-prandio o su combinación generaron curvas ROC para la predicción del desarrollo de DMT2 con AUOO.85 usando diferentes algoritmos (Table 3 y tabla suplementaria 1), las cuales fueron validadas por métodos de validación cruzada (AUCs entre 0.65-0.81). En concreto, la huella molecular formada por los niveles de expresión en ayuno y post-prandio de los componentes del spliceosoma y SFs presentó una AUC=0.813 (TPR=0.802, TNR=0.689) tras la validación cruzada (Figura 3A - línea verde), la cual fue significativamente mejor que la capacidad predictiva de los predictores de DMT2 clínicamente utilizados en la actualidad HbA1 c y FINDRISK (Figura 3A), tal y como demuestra el test de DeLong de comparación de las AUCs (p<0.05 vs. HbA1c o FINDRISC).

Además, un subgrupo de estos componentes de la maquinaria y SFs seleccionados computacionalmente (mediante feature ranking analysis) muestra incluso una mayor capacidad de predicción comparada con la del conjunto completo de biomarcadores. Así, un modelo predictivo comprendido por los niveles en ayunas de RNU4ATAC, SRSF3, SRSF6, SRSF10, TRA2B, PTBP1, SF3B1 y los niveles post-prandiales de RNU4, RNU6, RNU4ATAC, RAVER1, NOVA1 y PRPF8 presenta un AUC=0.881 (TPR=0.801 , TNR=0.700) tras la validación cruzada (Figura 3B - línea verde), lo cual fue también confirmado por diferentes modelos y mejoró claramente la capacidad predictiva de los predictores de DMT2 clínicamente utilizados en la actualidad HbA1 c y FINDRISK (p<0.001 en el test de DeLong vs. HbA1 c o FINDRISC) (Figura 3B).

Finalmente, la capacidad de las alteraciones de la maquinaria de splicing de predecir el desarrollo de DMT2 es incluso superior cuando se trata de predecir el desarrollo de DMT2 durante los dos primeros años de seguimiento (Figura 3C y tabla suplementaria 1).

El suero de pacientes incident-T2DM alteró la expresión de componentes del spliceosoma en PBMCs de pacientes sanos

Incubación durante 24h con suero basal en ayuno de pacientes incident-T2DM redujo la expresión de RNU4 comparado con el suero de los pacientes control en PBMCs de individuos sanos (Figura 4a); mientras que la expresión de otros componentes del spliceosoma y SFs no fue alterada significativamente (Figura suplementaria 2). Además, la incubación durante 4h con suero post-prandial de pacientes incident-T2DM redujo la expresión de RNU4 y RNU12 comparado con el suero de los pacientes control en PBMCs de individuos sanos (Figura 4b)

Tabla 2. Asociación entre la expresión de los componentes de la maquinaria de splicing en PBMCs durante el ayuno o postprandio y el riesgo relativo de desarrollo de DMT2 mediante análisis de regresión logística del riesgo relativo (odds ratio, OR). Los sujetos fueron categorizados en terciles de acuerdo con el nivel de expresión de cada componente del spliceosoma o factor de splicing del siguiente modo: niveles de expresión bajos (T1), niveles de expresión medios (T2) y niveles de expresión altos (T3), y el riesgo relativo (OR) se estimó entre los tercies T1 y T3 para cada uno de los elementos de interés. Cl. intervalo de confianza; p- value. p valor

Tabla 3. Capacidad de la huella molecular compuesta por los niveles de expresión de los componentes del spliceosoma y factores de splicing en ayunas y/o postprandio como modelos predictivos de DMT2 mediante regresión logística y análisis de curva ROC. Se construyeron modelos de regresión logística considerando los niveles básales de expresión en el ayuno y/o postprandio de los elementos medidos, solos o en combinación con los predictores clásicos de DMT2 [HbA1c (hemoglobina glicosilada) y FINDRISK] AUC\ Área bajo la curva p- value. p valor.

Tabla suplementaria 1. Capacidad de la huella molecu ar compuesta por los niveles de expresión de los componentes del spliceosoma y factores de splicing (SFs) en ayunas y/o postprandio como modelos predictivos de DMT2 utilizando diferentes algoritmos computacionales. Se aplicaron los algoritmos Regresión logística, Random Forest y C4.5 utilizando lenguaje R para determinar la capacidad de la huella molecular compuesta por los niveles de expresión de la maquinaria de splicing en ayuno y/o postprandio para predecir el desarrollo de DMT2 utilizando la cohorte completa de pacientes o únicamente aquellos que desarrollaron diabetes durante los dos primeros años de seguimiento. Estos análisis (training) fueron confirmados mediante análisis de validación cruzada (CV). Las áreas bajo la curva de training y CV están indicadas. HbA1c: hemoglobina glicosilada; SFs: factores de splicing.

Claims

REIVINDICACIONES

1.- Uso del producto de expresión de los genes RNU2, RNU4, RNU4ATAC, RNU6, RNU6ATAC, RNU12, SNRNP200, ESRP1, SRSF1 SRSF5, SNRNP70 y/o NOVA1 para predecir o pronosticar el desarrollo de DMT2 en un individuo.

2 - Un método in vitro de obtención de obtención de datos útiles para predecir o pronosticar el desarrollo de Diabetes Mellitus tipo 2 (DMT2) en un individuo, que comprende:

a) medir en una muestra biológica aislada de dicho individuo los niveles del producto de expresión de los genes RNU2, RNU4, RNU4ATAC, RNU6, RNU6ATAC, RNU12, SNRNP200, ESRP1, SRSF1 SRSF5, SNRNP70 /o NOVA1, o cualquiera de sus combinaciones, según se define en las reivindicaciones 1-2, y b) comparar los niveles obtenidos en el paso anterior con los estándares,

3.- Un método in vitro para predecir o pronosticar el desarrollo de Diabetes Mellitus tipo 2 (DMT2) en un individuo, que comprende los pasos (a) y (b) según la reivindicación 3, y además comprende incluir en el grupo de individuos con mayor riesgo de desarrollo de DMT2 aquellos pacientes con bajos niveles de los factores de splicing RNU2, RNU4, RNU4ATAC, RNU6, RNU6ATAC, RNU12, SNRNP200, ESRP1, SRSF1 SRSF5 y/o NOVA1 y/o aquellos pacientes con altos niveles de SNRNP70, en comparación con una muestra de referencia.

4 - El método según cualquiera de las reivindicaciones 2-3 donde la muestra biológica es sangre periférica.

5.- El método según cualquiera de las reivindicaciones 2-4, donde los niveles de los componentes del spliceosoma o factores de splicing concretos se obtienen mediante cualquier técnica de expresión génica, como métodos analíticos para examinar niveles de expresión del ARNm.

6.- El método según la reivindicación anterior donde la detección del producto de expresión de los genes se realiza mediante RT-PCR y/o PCR cuantitativa (qPCR).

7.- El método según la reivindicación anterior donde el producto de expresión son proteínas, preferiblemente SNRNP200, SRSF1, SRSF5, NOVA 1 y/o SNRNP70, o cualquiera de sus combinaciones.

8.- El método según la reivindicación anterior donde las proteínas se identifican por un método inmunohistoquímico, preferiblemente seleccionado de entre Western Blot, espectrometría de masa, fluorescencia, absorción y/o luminiscencia, y más preferiblemente se utiliza Western Blot.

9.- El método según la reivindicación anterior donde al individuo se le incluye en el grupo de individuos con mayor probabilidad de desarrollar o tener DMT2, cuando estos componentes de maquinaria de splicing específicos, incluyendo RNU2, RNU4, RNU4ATAC, RNU6, RNU6ATAC, RNU12, SNRNP200, ESRP1, SRSF1 SRSF5 y/o NOVA1, o cualquiera de sus combinaciones, presentan bajos niveles de expresión por debajo del tercil inferior de expresión, con un AUC de 0.902 (sensibilidad del 85% y especificidad del 82%).

10. -Un kit o dispositivo que comprende los elementos necesarios para cuantificar los niveles de expresión de los genes, y donde:

- los cebadores o primers son secuencias de polinucleótidos de entre 10 y 30 pares de bases, más preferiblemente de entre 15 y 25 pares de bases, aún más preferiblemente de entre 18 y 22 pares de bases, y aún mucho más preferiblemente de alrededor de 20 pares de bases, que presentan una identidad de al menos un 80%, más preferiblemente de al menos un 90%, aún más preferiblemente de al menos un 95%, aún mucho más preferiblemente de al menos un 98%, y particularmente de un 100%, con un fragmento de las secuencias complementarias a la SEQ ID N° 1 ( RNU2 ), SEQ ID N°: 2 ( RNU4 ), SEQ ID N° 3 ( RNU4ATAC ), SEQ ID N° 4 (RNU6), SEQ ID N° 5 ( RNU6ATAC ), SEQ ID N° 6 ( RNU12 ), SEQ ID N° 7 ( SNRNP200 ), SEQ ID N° 9 ( ESRP1 ), SEQ ID N° 10 ( SRSF1 ), SEQ ID N° 12 ( SRSF5 ), SEQ ID N° 14 ( NOVA1 ), y/o SEQ ID N° 16 ( SNRNF70 ),

- las sondas son secuencias de polinucleótidos de entre 80 y 1100 pares de bases, más preferiblemente de entre 100 y 1000 pares de bases, y aún más preferiblemente de entre 200 y 500 pares de bases, que presentan una identidad de al menos un 80%, más preferiblemente de al menos un 90%, aún más preferiblemente de al menos un 95%, aún mucho más preferiblemente de al menos un 98%, y particularmente de un 100%, con un fragmento de las secuencias complementarias a la SEQ ID N° 1 ( RNU2 ), SEQ ID N°: 2 ( RNU4 ), SEQ ID N° 3 ( RNU4ATAC ), SEQ ID N° 4 (RNU6), SEQ ID N° 5 ( RNU6ATAC ), SEQ ID N° 6 ( RNU12 ), SEQ ID N° 7 ( SNRNP200 ), SEQ ID N° 9 ( ESRP1 ), SEQ ID N° 10 ( SRSF1 ), SEQ ID N° 12 ( SRSF5 ), SEQ ID N° 14 ( NOVA1 ), y/o SEQ ID N° 16 ( SNRNF70 ), - los anticuerpos son capaces de unirse específicamente a una región formada por cualquiera de las secuencias aminoacídicas SEQ ID N° 8 ( SNRNP200 ), SEQ ID N° 11 ( SRSF1 ), SEQ ID N° 13 ( SRSF5 ), SEQ ID N° 15 ( NOVA1 ), y/o SEQ ID N° 17 ( SNRNF70 ).

11.- El uso del kit o dispositivo según la reivindicación anterior para predecir o pronosticar el desarrollo de Diabetes Mellitus tipo 2 (DMT2) en un individuo.