Новый метод дает «общую картину» генетических влияний на черты и болезни

        

Ученые из Школы общественного здоровья Джона Хопкинса Блумберга разработали мощный метод для характеристики широких моделей генетического вклада в свойства и болезни. Новый метод обеспечивает «общую картину» генетических влияний, которые должны быть особенно полезны при разработке будущих генетических исследований и понимании потенциала для прогнозирования генетического риска.

Ученые в исследовании, опубликованном 13 августа в журнале Nature Genetics заминировали существующие данные генетических исследований и использовали новые статистические методы для получения оценок числа вариаций ДНК, которые вносят вклад в разные физические особенности и заболевания, включая рост, ИМТ, детское IQ, болезнь Альцгеймера, диабет, сердечные заболевания и биполярное расстройство.

«Что касается практических результатов, мы можем теперь использовать этот метод для оценки любого признака или заболевания числа людей, которых мы должны пробовать в будущих исследованиях для определения большинства важных генетических вкладов», – говорит старший научный сотрудник автор Nilanjan Chatterjee, доктор философии, заслуженный профессор Bloomberg в отделе биостатистики.

Доступная технология ДНК-секвенирования стала доступна в конце тысячелетия. С его помощью исследователи провели сотни исследований генома (GWAS), чтобы обнаружить вариации ДНК, которые связаны с различными заболеваниями или особенностями. Эти вариации – изменения в «буквах» ДНК на разных участках генома – называются однонуклеотидными полиморфизмами (SNP). Знание того, какие SNP связаны с болезнью или признаком, может быть полезным для получения биологического понимания того, как возникают болезни и другие признаки и дальнейший прогресс.

Существует также огромный интерес к использованию генетических маркеров для разработки показателей риска, которые могут идентифицировать людей с высоким или низким риском заболеваний, а затем использовать эту информацию для разработки подхода «прецизионной медицины» к профилактике заболеваний посредством целенаправленных вмешательств.

]

«В зависимости от размера выборки предыдущие исследования в области генома выявили несколько SNP или многих для любого данного заболевания или признака», – говорит Чаттерджи. «Но то, что они вообще не делали, – это раскрытие общей генетической архитектуры болезней или признаков – другими словами, вероятное количество SNP, которые вносят вклад, и распределение их размеров эффекта».

Чаттерджи и его коллеги разработали статистические инструменты для вывода этой общей архитектуры из общедоступных данных GWAS. Затем они применили эти инструменты к 32 наборам данных GWAS, охватывающим 19 количественных признаков и 13 заболеваний.

Результаты показывают, что то, что известно о многих чертах, представляет собой «верхушку айсберга». Индивидуальная черта может быть связана с тысячами до десятков тысяч SNP, каждая из которых имеет небольшой эффект, но которая в совокупности вносит существенный вклад в вариацию признаков. Интригующе, они обнаружили, что черты, связанные с психическим здоровьем и способностями, такими как IQ, депрессия и шизофрения, кажутся наиболее «полигенными» в том смысле, что на них оказывают влияние наибольшее количество, порядка десятков тысяч, SNP, каждый с крошечными эффектами.

«В отношении характеристик, которые мы проанализировали, связанных с психическим здоровьем и познавательными способностями, действительно существует континуум размеров эффекта, предлагая определенный тип генетической архитектуры», – говорит Чаттерджи, который имеет совместное назначение в Отделе онкологии Джона Хопкинса Медицины .

. Напротив, анализ показал, что на обычные хронические заболевания, такие как сердечные заболевания и диабет типа 2, как правило, влияет меньшее количество, хотя все еще большое количество – порядка тысяч – SNP, большинство из которых имеют небольшие хотя значительная группа «торчит» за их более сильные эффекты.

Зная приблизительную генетическую архитектуру болезни или признака, ученые могут предсказать, насколько информативным будет любой новый GWAS для этого признака или заболевания, учитывая размер выборки. Например, прогнозы в исследовании показывают, что для большинства признаков и заболеваний, таких как сердечные заболевания и диабет, точка уменьшения отдачи для GWAS начинается только после того, как размер выборки достигает нескольких сотен тысяч. Для психиатрических заболеваний и когнитивных признаков, с их «длиннохвостым» распределением генных эффектов, уменьшение отдачи обычно не будет увеличиваться до тех пор, пока размеры выборки еще больше, то есть в миллионах, говорит Чаттерджи. Эти результаты имеют последствия для того, насколько полезны модели прогнозирования генетического риска для разных заболеваний в зависимости от размера выборки, достижимого для будущих исследований.

«Наш подход по крайней мере обеспечивает наилучшую доступную« дорожную карту »того, что необходимо в будущих исследованиях», – говорит Чаттерджи.

Некоторые сложные болезни слишком редки, чтобы в ближайшем будущем поддаваться размеру образцов в любом месте рядом с необходимым числом, отмечает он. Поэтому их генетические основы могут оставаться мутными, а масштабные национальные и международные усилия по консорциуму, необходимые для создания более крупных ГВУС.

Источник:

https://www.jhsph.edu/news/news-releases/2018/study-reveals-broad-genetic-architectures-of-traits-and -diseases.html

      

Source link