[ca] Diversos estudis pilot han estudiat el rol dels microARNs (miARNs) en la migranya. No obstant això, els estudis són poc comparables i reproduïbles degut a l'alt grau d'heterogeneïtat que existeix entre els grups. Així doncs, l'objectiu de la present tesi és identificar i validar un patró d'expressió diferencial de miARNs en cèl·lules mononuclears de la sang perifèrica (PBMC) en una cohort molt ben controlada d'individus amb migranya i controls sans (HC). Per dur a terme aquest objectiu, s'ha plantejat un disseny experimental basat en tres estudis seqüencials: (a) una prova exploratòria per a estimar l'efecte de l'anàlisi i ajustar la grandària de la mostra en (b) l'estudi principal i, finalment, (c) replicar les troballes en una tercera etapa en un estudi de validació. Es va reclutar individus diagnosticats de migranya i HC que negaven tenir antecedents familiars de primer o segon grau amb cefalea recurrent. Tots els participants van completar també un qüestionari molt exhaustiu per a controlar els factors ambientals. Es va realitzar l'extracció de l'ARN i es va estudiar el perfil d'expressió diferencial de miARNs mitjançant microxips específics durant els estudis exploratori i principal. Vam realitzar una anàlisi de les components principals i una anàlisis de clusterització jeràrquica per a estudiar la distribució de les mostres i detectar un possible efecte Batch. L'anàlisi diferencial es va realitzar mitjançant l'ajustament de models lineals basats en un enfocament Bayesià de la prova t de Student moderada. La selecció dels millors transcrits es va dur a terme mitjançant una tasca de classificació basada en arbres de decisió que rep el nom de Random Forest (RF), un algoritme de classificació supervisat, i un mètode de remostreig (bootstrapping) per a controlar l'estabilitat dels resultats. Per a la validació dels miARNs seleccionats, es va dur a terme una amplificació i seqüenciació en una cohort externa mitjançant qRT-PCR. Una vegada estimada la quantificació relativa (RQ) de cada transcrit, es va ajustar models lineals generalitzats d'efectes mixtes per a estudiar si hi havia diferències en l'expressió de cada miARN entre els grups d'estudi. Finalment, vam predir in silico els gens diana d'aquest perfil de miARN i vam identificar les xarxes d'interacció proteïna-proteïna associades a aquests gens per tal de trobar les subxarxes ontològiques més representatives. Un total de 313 participants (108 HC i 205 pacients) van ser inclosos durant els tres sub-estudis d'aquest projecte i, després de realitzar la tasca de classificació, vam identificar un total de 23 DE miARNs (5 sobre-expressats i 18 infra-expressats) entre els controls i els pacients. El model de classificació va presentar una precisió del 87,8% (IC95%, 73,8% – 95,9%). Per a dur a terme la validació, vam decidir quantificar els 3 millors miARNs de la signatura dels 23: miR-DOWN006, miR-DOWN002 i el miR-DOWN017. Tanmateix, només vam obtenir la RQ del miR-DOWN006, que es va expressar en el 97,2% de les mostres i del miR-DOWN002, que es va expressar en el 87,3%; tots dos transcrits infra-expressats en individus diagnosticats de migranya. L'anàlisi funcional d'aquests 2 miARNs va enriquir vies ontològiques que s'han associat prèviament amb la migranya: vies de senyalització hormonal, vies de neurotransmissió sinàptica, vies associades a la inflamació, vies associades a l'homeòstasi energètica , vies associades al desenvolupament neuronal i mecanismes d'adaptació a l'ambient. Les dades aportades per aquesta tesi ens poden ajudar a desenvolupar el primer kit per a fenotipar la migranya mitjançant l'ús d'indicadors quantitatius. D'aquesta manera, podrem (i) reduir l'estigma associat a la malaltia, (ii) diagnosticar millor als pacients i (iii) a tractar-los precoçment.

[es] Varios estudios piloto han estudiado el rol de los microARNs (miARNs) en la migraña. Sin embargo, los estudios son poco comparables y reproducibles debido al alto grado de heterogeneidad que existe entre los grupos. Así pues, el objetivo de la presente tesis es identificar y validar un patrón de expresión diferencial de miARNs en células mononucleares de la sangre periférica (PBMC) en una cohorte muy bien controlada de individuos con migraña y controles sanos (HC). Para llevar a cabo este objetivo, se ha planteado un diseño experimental basado en tres estudios secuenciales: (a) una prueba exploratoria para estimar el efecto del análisis y ajustar el tamaño de la muestra en (b) el estudio principal y, finalmente, (c) replicar los hallazgos en una tercera etapa, en un estudio de validación. Se reclutó individuos diagnosticados de migraña y HC que negaban tener antecedentes familiares de primer o segundo grado con cefalea recurrente. Todos los participantes completaron también un cuestionario muy exhaustivo para controlar los factores ambientales. Se realizó la extracción del ARN y se estudió el perfil de expresión diferencial de los miARNs mediante microchips específicos durante los estudios exploratorio y principal. Realizamos un análisis de las componentes principales y un análisis de agrupamiento jerárquico para estudiar la distribución de las muestras y detectar un posible efecto Batch. El análisis diferencial se realizó mediante el ajuste de modelos lineales basados en un enfoque Bayesiano de la prueba t de Student moderada. La selección de los mejores transcritos se llevó a cabo mediante una tarea de clasificación basada en árboles de decisión que recibe el nombre de Random Forest (RF), un algoritmo de clasificación supervisado, y un método de remuestreo (bootstrapping) para controlar la estabilidad de los resultados. Para la validación de los miARNs seleccionados, se llevó a cabo una amplificación y secuenciación en una cohorte externa mediante qRT-PCR. Una vez estimada la cuantificación relativa (RQ) de cada miARN, se ajustó modelos lineales generalizados de efectos mixtos para estudiar si había diferencias en la expresión de cada miARN entre los grupos de estudio. Finalmente, realizamos una predicción in silico de las dianas génicas de este perfil de miARNs e identificamos las redes de interacción proteína-proteína asociadas a estos genes para encontrar las subredes ontológicas más representativas. Un total de 313 participantes (108 HC y 205 pacientes) fueron incluidos durante los tres sub-estudios de este proyecto y, después de realizar la tarea de clasificación, identificamos un total de 23 DE miARNs (5 sobre-expresados y 18 infra-expresados) entre los controles y los pacientes. El modelo de clasificación presentó una precisión del 87,8% (IC95%, 73,8% – 95,9%). Para llevar a cabo la validación, decidimos cuantificar los 3 mejores miARNs: miR-DOWN006, miR-DOWN002 y miR-DOWN017. Aun así, solo obtuvimos la expresión del miR-DOWN006, que se expresó en el 97,2% de las muestras y del miR-DOWN002, que se expresó en el 87,3%; ambos transcritos infra-expresados en individuos diagnosticados de migraña. El análisis funcional de estos 2 miARNs enriqueció vías ontológicas que se han asociado previamente con la migraña: vías de señalización hormonal, vías de neurotransmisión sináptica, vías asociadas a la inflamación, vías asociadas a la homeostasis energética, vías asociadas al desarrollo neuronal y mecanismos de adaptación al ambiente. Los datos aportados por esta tesis nos pueden ayudar a desarrollar el primer kit para diagnosticar la migraña mediante el uso de indicadores cuantitativos. De este modo, podremos (i) reducir el estigma asociado a la enfermedad, (ii) diagnosticar mejor a los pacientes y (iii) a tratarlos precozmente.