Vsebina
- Pregled študij o genomu (GWAS)
- Kako SNP lahko vplivajo na biologijo
- Kako se izvajajo: metode in rezultati
- Omejitve
- Potencialni vpliv in klinična uporaba
- Primeri uspehov GWAS v medicini
Z prepoznavanjem genetskih dejavnikov tveganja za bolezen lahko znanje privede do zgodnjega odkrivanja ali celo preventivnih ukrepov. GWAS lahko tudi izboljša zdravljenje, tako da raziskovalcem omogoči, da oblikujejo zdravljenje na podlagi specifične osnovne biologije stanja (natančna medicina), namesto da bi zdravili z enoličnim pristopom, ki je skupen mnogim od teh stanj.
Kako lahko GWAS spremeni naše razumevanje genetske bolezni
Trenutno se večina našega genetskega razumevanja bolezni nanaša na občasno stanja, povezana z enojnimi specifičnimi genskimi mutacijami, kot je cistična fibroza.
Potencialni vpliv GWAS je pomemben, saj lahko te študije razkrijejo prej neznane razlike v številnih genih na splošno, ki so povezane s širokim spektrom pogostih zapletenih kroničnih stanj.
Hiter primer tega je, da so GWAS že uporabili za identifikacijo treh genov, ki predstavljajo 74% pripisljivega tveganja za starostno degeneracijo rumene pege, kar prej ni veljalo za genetsko bolezen.
Pregled študij o genomu (GWAS)
Preden se spustite v podrobnosti študij o povezavah po celotnem genomu (GWAS), je koristno te študije opredeliti s stališča velike slike.
GWAS lahko opredelimo kot teste, ki lahko na koncu identificirajo (pogosto več) genov, ki so odgovorni za številne pogoste, kronične zdravstvene bolezni, za katere so prej menili, da so povezane samo z dejavniki okolja ali življenjskega sloga. Z geni, ki povečujejo tveganje za nastanek bolezni, bi tako lahko zdravniki pregledali ogrožene ljudi (ali ponudili preventivne strategije), hkrati pa zaščitili ljudi, ki niso ogroženi, pred neizogibnimi stranskimi učinki in lažnimi pozitivnimi učinki, povezanimi s presejanjem.
Spoznavanje genetskih povezav s pogostimi boleznimi lahko raziskovalcem pomaga tudi pri odkrivanju osnovne biologije. Pri večini bolezni so zdravljenja usmerjena predvsem v zdravljenje simptomov in na enoten način. Z razumevanjem biologije se lahko oblikujejo načini zdravljenja, ki pridejo do korenin problema in na personaliziran način.
Zgodovina genetike in bolezni
Študije o povezavah po celotnem genomu so bile prvič izvedene leta 2002, ko je projekt človeškega genoma zaključen leta 2003, kar je te študije v celoti omogočilo. Pred GWAS je bilo razumevanje genetske osnove bolezni omejeno predvsem na pogoje z "enim genom", ki so imeli zelo pomembne učinke (na primer cistična fibroza ali Huntingtonova bolezen) in velike genetske spremembe (na primer prisotnost dodatnega kromosoma 21 z Downov sindrom). Iskanje specifičnih genov, ki bi lahko bili povezani z boleznijo, je bil velik izziv, saj so običajno preučevali le določene gene.
Za razliko od pogojev z "enim genom" je verjetno, da obstaja veliko genov iz številnih različnih regij, povezanih z najbolj zapletenimi kroničnimi boleznimi.
Razumevanje osnov genov, DNA in kromosomovPolimorfizmi posameznih nukleotidov (SNP) in genetske variacije
Študije povezav po celotnem genomu iščejo specifične lokuse (polimorfizmi enojnih nukleotidov) v celotnem genomu, ki so lahko povezani s potezo (na primer boleznijo). Približno 99% plus človeškega genoma je pri vseh ljudeh enako. Drugi del, manj kot 1% človeškega genoma, vsebuje razlike med različnimi ljudmi, ki se lahko pojavijo kjer koli v genomu v celotni naši DNK.
Enonukleotidni polimorfizmi (SNP) so le ena vrsta genskih variacij, ki jih najdemo v genomu, vendar so najpogostejše.
Študije o povezavah po celotnem genomu iščejo te specifične lokuse ali SNP (izgovorjavo "snips"), da bi ugotovili, ali so nekateri pogostejši pri ljudeh z določeno boleznijo.
SNP-ji so področje DNA, ki se spreminja v posameznem nukleotidu ali baznem paru. Nukleotidi so osnove, ki tvorijo gradnike ali "črke" genetske kode.
Obstajajo samo štiri baze: A (adenin), C (citozin), G (gvanin) in T (timin). Čeprav so različice, ki jih ustvarjajo različne osnove, "abeceda" le štirih črk, so skoraj neomejene in upoštevajo razlike v lastnostih med različnimi ljudmi.
Koliko SNP-jev obstaja v človeškem genomu?
V človeškem genomu je približno 300 milijard nukleotidov, od tega približno vsak 1000 na SNP. Genom vsakega posameznika vsebuje od štiri do pet milijonov SNP-jev.
Manjši in večji SNP
SNP so razvrščeni kot glavni ali manjši glede na pogostost SNP v določeni populaciji. Na primer, če bi imelo 80% ljudi A (adenin) v enem položaju in 20% T (timin), bi se SNP z A štel za glavni ali skupni SNP, SNP z T pa manjši SNP.
Ko se SNP-ji pojavijo znotraj gena, se te regije imenujejo aleli, pri čemer ima večina dve možni različici. Izraz "manjša frekvenca alela" se preprosto nanaša na frekvenco manj pogostega alela ali manjšega SNP.
Za nekatere redke bolezni je značilen en sam, redek SNP; Huntingtonova bolezen, na primer. Pri najpogostejših zapletenih boleznih, kot sta diabetes tipa II ali bolezni srca, je lahko namesto njih veliko sorazmerno pogostih SNP.
Lokacije SNP
SNP najdemo v različnih funkcionalnih regijah genoma, ta pa igra vlogo pri njihovem učinku. SNP-ji so lahko v:
- Kodiranje zaporedja gena
- Nekodirano območje
- Med geni (intergeno)
Ko najdemo SNP s kodirnim zaporedjem gena, lahko vpliva na protein, ki ga kodira ta gen, in spremeni njegovo strukturo, tako da ima škodljiv učinek, blagodejen učinek ali sploh nobenega učinka.
Vsak segment treh nukleotidov (tri SNP) kodira eno aminokislino. Vendar je v genetski kodi odvečnost, tako da tudi če se en nukleotid spremeni, to morda ne bo povzročilo, da bi bila druga beljakovina nameščena v aminokislini.
Sprememba aminokisline lahko spremeni strukturo in delovanje beljakovin ali ne, in če je tako, lahko povzroči različne stopnje motenj v delovanju te beljakovine. (Vsaka kombinacija treh baz določa, katera od 21 možnih aminokislin bo vstavljena v določeno regijo v beljakovini.)
SNP-ji, ki spadajo v nekodirajočo regijo ali med gene, lahko še vedno vplivajo na biološko funkcijo, kjer imajo lahko regulativno vlogo pri izražanju bližnjih genov (lahko vplivajo na funkcije, kot je vezava transkripcijskega faktorja itd.).
Vrste SNP-jev v kodirnih regijah
Znotraj kodirne regije gena obstajajo tudi različne vrste SNP.
- Sinonim: Sinonim SNP ne bo spremenil aminokisline.
- Nesonimno: Pri nesinonimnih SNP se bo aminokislina spremenila, vendar sta lahko dve različni.
Vrste nesinonimnih SNP vključujejo:
- Mutacije missense: Te vrste mutacij povzročajo beljakovine, ki ne delujejo pravilno ali pa sploh ne delujejo.
- Neumne mutacije: Te mutacije povzročijo prezgodnji stop kodon, kar povzroči skrajšanje beljakovin.
SNP-ji proti mutacijam
Izraza mutacija in SNP (variacija) se včasih uporabljata zamenljivo, čeprav se izraz mutacija pogosteje uporablja za opis redkih genetskih različic; SNP se običajno uporablja za opis običajnih genskih variacij.
Zarodne celice proti somatskim mutacijam
Z nedavnim dodajanjem ciljno usmerjenih terapij raka (zdravil, ki ciljajo na specifične genske spremembe ali mutacije v rakavih celicah, ki spodbujajo rast tumorja), je razprava o genskih mutacijah zelo zmedena. Vrste mutacij, ki jih najdemo v rakavih celicah, so najpogosteje somatske ali pridobljene mutacije.
Somatske ali pridobljene mutacije se pojavijo v procesu, ko celica postane rakava celica in so prisotne samo v celicah, iz katerih izvirajo (na primer rakave pljučne celice). Ker so pridobljeni po rojstvu, jih ne podedujejo ali prenašajo iz ene generacije v drugo.
Kadar te pridobljene spremembe ali mutacije vključujejo spremembo ene same baze, jih običajno imenujemo en sam nukleotid sprememba namesto SNP.
Zarodne celice ali dedne mutacijenasprotno pa so mutacije ali druge genske spremembe v DNK, ki so prisotne od rojstva (spočetja) in jih je mogoče podedovati.
Dedne in pridobljene genske mutacije: Kakšne so razlike?Pri GWAS je poudarek na genetskih variacijah, ki so podedovane, in zato lahko najdemo mutacije zarodnih celic.
Kako SNP lahko vplivajo na biologijo
Številni SNP-ji imajo majhen vpliv neposredno na biologijo, vendar lahko služijo kot zelo koristni označevalci za iskanje regije genoma, ki jo ima. Čeprav se SNP lahko pojavijo znotraj gena, jih pogosteje najdemo v nekodirajočih regijah.
Ko se ugotovi, da so nekateri SNP povezani s potezo v študijah povezav po celotnem genomu, raziskovalci nato z nadaljnjimi testi preučijo območje DNK v bližini SNP. Pri tem lahko nato identificirajo gen ali gene, ki so povezani s neko lastnostjo.
Samo združenje ne dokazuje, da SNP (ali določen gen v bližini SNP) vzroki lastnost; nadaljnja ocena je potrebna. Znanstveniki lahko preučijo beljakovine, ki jih generira gen, da ocenijo njegovo delovanje (ali disfunkcijo). Pri tem je včasih mogoče ugotoviti osnovno biologijo, ki vodi do te bolezni.
Genotip in fenotip
Ko govorimo o SNP in lastnostih, je koristno opredeliti še dva izraza. Znanost že zelo dolgo ve, da so genetske variacije povezane s fenotipi.
- Genotipi se nanašajo na genetske variacije, na primer na spremembe SNP.
- Fenotipi se nanašajo na lastnosti (na primer na barvo oči ali barvo las), lahko pa vključujejo tudi bolezni, vedenjske značilnosti in še veliko več.
Po analogiji lahko raziskovalci z GWAS poiščejo SNP (genetske variacije), ki so povezane z nagnjenostjo k blondinki ali rjavolaski. Tako kot pri ugotovitvah v raziskavi o povezavi celotnega genoma tudi povezava (korelacija) med genotipom (v tem primeru SNP-ji) in lastnostjo (na primer barva las) ne pomeni nujno, da so genske ugotovitve vzrok lastnosti.
SNP in človeška bolezen
Pomembno je opozoriti, da pri običajnih boleznih določen SNP običajno ni vzrok bolezni sam, ampak običajno obstaja kombinacija več SNP (ali vsaj bližnjega gena), ki lahko različno prispeva k bolezni ( resnosti) in na različne načine.
Poleg tega se razlike v SNP običajno kombinirajo z drugimi genetskimi dejavniki in dejavniki tveganja za okolje / življenjski slog. Nekateri SNP so lahko povezani tudi z več boleznimi.
Niso vsi SNP-ji "slabi" in nekateri SNP-ji (kot je bilo ugotovljeno pri vnetni črevesni bolezni) lahko zmanjšajo tveganje za bolezen in ne povečajo tveganja. Ugotovitve, kot je ta, lahko vodijo raziskovalce, da najdejo boljše načine zdravljenja bolezni, tako da spoznajo beljakovine, ki jih kodira gen, in poskušajo posnemati ukrepe z zdravili.
Kako se izvajajo: metode in rezultati
Študije o povezavah po celotnem genomu imajo lahko različne zasnove, odvisno od vprašanja, na katerega je treba odgovoriti. Pri preučevanju pogostih zdravstvenih stanj (kot je diabetes tipa 2) raziskovalci zberejo eno skupino ljudi z boleznijo in drugo skupino, ki nima bolezni (fenotip). Nato se opravijo GWAS, da se ugotovi, ali obstajajo povezave med genotipom (v obliki SNP) in fenotipom (bolezen).
Vzorčenje
Prvi korak pri izvajanju teh študij je pridobitev vzorcev DNA od udeležencev. To lahko storite z vzorcem krvi ali brisom ličnic. Vzorec očistimo, da izoliramo DNA iz celic in drugih komponent v krvi. Nato izolirano DNA položimo na čip, ki ga je mogoče skenirati v avtomatiziranem stroju.
Skeniranje in statistična analiza variacij
Nato se skenira celoten genom vzorcev DNK, da se poiščejo genetske variacije (SNP), ki so povezane z boleznijo ali drugo lastnostjo, ali če so specifični SNP (variacije) bolj opaženi v skupini bolezni. Če so ugotovljene razlike, se nato opravi statistična analiza, da se oceni, ali so razlike med obema skupinama statistično pomembne.
Z drugimi besedami, rezultati se analizirajo, da se ugotovi verjetnost, da je bolezen ali lastnost res povezana z genskimi variacijami. Ti rezultati so nato prikazani v manhattanski ploskvi.
Nadaljnja analiza in potrditev nadaljnjih ukrepov
Pri ocenjevanju ugotovitev raziskovalci uporabljajo zbirke podatkov o genotipu in fenotipu (katalog GWAS) za primerjavo znanih referenčnih zaporedij z najdenimi. Mednarodni projekt HapMap (2005) je zagotovil osnovo, ki je skupaj z dokončanjem projekta človeškega genoma omogočila te študije.
Če se odkrijejo spremembe, naj bi bile povezane z boleznijo, ne pa nujno tudi z vzrokom bolezni, izvajajo pa se tudi nadaljnji testi, da se natančneje preuči območje genoma v regiji, kjer so našli SNP.
To pogosto vključuje zaporedje določene regije (gledanje zaporedja baznih parov v DNA), določeno območje ali celotno zaporedje eksonov.
Primerjava z drugimi genetskimi testi
Večino redkih genskih bolezni povzroča genska mutacija, vendar se lahko pojavijo številne različne variacije (mutacije) istega gena.
Na primer, nekaj tisoč variacij znotraj gena BRCA spada pod izraz BRCA mutacija. Za iskanje teh sprememb lahko uporabimo analizo povezav. Vendar ni zelo koristno pri preučevanju pogostih zapletenih bolezni.
Omejitve
Kot pri večini medicinskih preiskav obstajajo tudi študije povezav med genomi. Nekateri med njimi so:
- Genetske omejitve: Ne povzročajo vsa tveganja (genetska ali okoljska) pogoste različice. Na primer, nekatere pogoje povzročajo zelo redke različice, druge pa večje spremembe v genomu.
- Lažni negativi: GWAS morda ne bo zaznal vseh različic, ki so vključene v določeno zdravstveno stanje, in zato daje manj popolne informacije o povezavah.
- Lažno pozitivni: Seveda lahko med lokusi in boleznimi zaznamo povezave, ki so prej naključne kot pa povezave med njima. Eden večjih pomislekov nekaterih ljudi je, da združenje, ki ga je ugotovil GWAS, morda nima resničnega pomena za bolezen.
- Napake: V študijah povezav po celotnem genomu vedno obstaja možnost napak, pri čemer se lahko na več mestih to zgodi, začenši s slabim vzorčenjem, do napak pri izoliranju DNA in nanašanju na čip, do napak v stroju, ki bi se lahko pojavile z avtomatizacijo. Ko so podatki na voljo, se lahko pojavijo tudi napake pri razlagi. Nujen je skrben nadzor kakovosti na vsakem koraku postopka.
Na te študije vpliva tudi velikost vzorca, manj verjetno je, da bo manjše število vzorcev zagotovilo pomembne informacije.
Potencialni vpliv in klinična uporaba
Študije o povezavah po celotnem genomu lahko vplivajo na bolezni na več načinov, od določanja tveganja, preprečevanja, oblikovanja prilagojenih načinov zdravljenja in še veliko več. Morda pa je največji potencial teh študij njihova vloga, da znanstvenikom pomagajo ugotoviti osnovno biologijo običajnih, zapletenih zdravstvenih stanj.
Trenutno je veliko, če ne celo več načinov zdravljenja bolezni, namenjenih za pomoč pri simptomi bolezni.
Študije povezav po celotnem genomu (skupaj s nadaljnjimi študijami, kot sta analiza redkih variant in zaporedje celotnega genoma) raziskovalcem omogočajo, da preučijo biološke mehanizme, ki povzročajo te bolezni, in tako postavijo temelje za razvoj zdravljenja, ki obravnava vzrok. namesto da preprosto zdravimo simptome.
Takšna zdravljenja so v teoriji bolj verjetno učinkovita, hkrati pa povzročajo manj neželenih učinkov.
Dovzetnost in s tem zgodnje odkrivanje bolezni
Trenutno številni testi, ki se uporabljajo za pregled zdravstvenih stanj, temeljijo na povprečnem tveganju posameznikov. V nekaterih pogojih ni stroškovno učinkovit in bi dejansko lahko povzročil več škode kot koristi, da bi pregledal vse.
Če bi ugotovili, ali je oseba bolj ali manj dovzetna za neko bolezen, bi lahko presejanje prilagodili tej posamezni osebi, ali se presejanje morda priporoča pogosteje, v zgodnejši starosti, z drugim testom ali ga morda sploh ni treba pregledati .
Dovzetnost za dejavnike tveganja
Toksini v okolju ne vplivajo enako na vse ljudi. Na primer, menijo, da so ženske morda bolj dovzetne za rakotvorne snovi v tobaku. Določanje človekove dovzetnosti za izpostavljenost bi znanstvenikom lahko pomagalo ne le pri preučevanju preventivnih mehanizmov, temveč bi lahko vodilo javnost na druge načine.
Možen primer je kava. Izvedenih je bilo veliko študij o kavi in tveganju za različne vrste raka in drugih bolezni z nasprotujočimi si rezultati. Mogoče je, da je odgovor odvisen od določene osebe in da ima pitje kave lahko pozitivne učinke za eno osebo in škoduje drugim zaradi sprememb v njihovem genomu.
Farmakogenomika
Področje farmakogenomike že uporablja ugotovitve, ki pomagajo predvideti odziv posameznika na določeno zdravilo. Razlike v genetski sestavi osebe lahko vplivajo na to, kako učinkovito bo zdravilo, kako se presnavlja v telesu in kakšni neželeni učinki se lahko pojavijo. Testiranje lahko zdaj nekaterim pomaga napovedati, kateri antidepresivi so lahko učinkovitejši.
Coumadin (varfarin) je sredstvo za redčenje krvi, ki ga je težko ustrezno odmerjati. Če je odmerek prenizek, je lahko neučinkovit pri preprečevanju nastanka krvnih strdkov, kar lahko povzroči pljučne embolije, srčni napad ali ishemične kapi. Na drugi strani spektra, kadar je odmerek previsok (preveč redčenja krvi), je lahko rezultat enako katastrofalen, saj ljudje na primer krvavijo v možgane (hemoragična kap).
Raziskovalci so lahko uporabili GWAS za prikaz variacij v več genih, ki imajo zelo pomemben vpliv na odmerjanje Coumadina. Ta ugotovitev je privedla do razvoja genetskih testov, ki se lahko uporabljajo v kliniki za pomoč zdravnikom pri predpisovanju ustreznega odmerka zdravila.
Diagnostika in zdravljenje virusnih bolezni
Nekateri ljudje so bolj dovzetni za nekatere virusne okužbe kot drugi in znano je, da se ljudje različno odzivajo na zdravljenje. Kombinacija GWAS in zaporedja naslednje generacije lahko pomaga pri iskanju odgovorov na obe vprašanji.
Na primer, genetske variacije lahko povečajo dovzetnost za okužbo s HPV in rak materničnega vratu. Vedeti, kdo je bolj dovzeten, bi lahko pomagalo zdravnikom, da priporočijo preventivo in presejalne preglede. Drug primer, v katerem bi lahko bil GWAS zelo koristen, je zdravljenje hepatitisa C, saj se ljudje lahko zelo različno odzivajo na trenutno razpoložljiva zdravljenja.
Ocenjevanje napovedi
Tudi pri zdravljenju imajo lahko nekateri ljudje zelo podobno diagnozo zelo različne izide bolezni. GWAS vam lahko pomaga ugotoviti, kdo se bo dobro odzval in kdo ne. Morda bo treba nekoga s slabo prognozo obravnavati bolj agresivno, medtem ko bo oseba z zelo dobro prognozo morda potrebovala manj zdravljenja; če to vemo pred časom, bi tej osebi lahko prihranili neželene učinke.
Kaj vam lahko genomsko testiranje pove o zdravstvenih tveganjihPrimeri uspehov GWAS v medicini
Od leta 2018 je bilo ugotovljenih več kot 10.000 lokusov pogostih bolezni (ali drugih lastnosti) in to število še naprej hitro narašča. Obstaja več primerov, kako lahko te študije spremenijo obraz medicine.
Nekatera od teh odkritij že spreminjajo naše razumevanje pogostih bolezni.
Makularna degeneracija
Ena prvih odkritij raziskav povezanih genomskih raziskav je bila starostna degeneracija rumene pege, vodilni vzrok slepote v ZDA. Pred GWAS je degeneracija rumene pege večinoma veljala za bolezen okolja / življenjskega sloga z malo genetske osnove.
GWAS je ugotovil, da trije geni predstavljajo 74% tveganja, ki ga je mogoče pripisati bolezni. Ne samo, da je bilo to presenetljivo v stanju, ki prej ni veljalo za gensko bolezen, ampak so te študije pomagale prikazati biološko osnovo bolezni s preučevanjem sprememb v genu za komplementarni protein H. Ta gen kodira beljakovino ki uravnava vnetje.
Ker to vedo, lahko upajo, da bodo znanstveniki oblikovali zdravljenje, ki je namenjeno vzroku in ne simptomom.
Vnetje črevesja
GWAS so odkrili veliko število lokusov, povezanih z razvojem vnetnih črevesnih bolezni (ulcerozni kolitis in Crohnova bolezen), našli pa so tudi mutacijo, ki se zdi, da ščiti pred razvojem ulceroznega kolitisa. S proučevanjem beljakovin, ki jih proizvaja ta gen, lahko upajo, da lahko znanstveniki oblikujejo zdravilo, ki bi lahko prav tako nadzorovalo ali preprečilo bolezen.
Mnogo drugih zdravstvenih stanj
Obstaja veliko bolj pogostih zdravstvenih stanj, v katerih je GWAS prišel do pomembnih ugotovitev. Le nekaj teh vključuje:
- Alzheimerjeva bolezen
- Osteoporoza
- Prezgodnja odpoved jajčnikov (zgodnja menopavza)
- Sladkorna bolezen tipa 2
- Luskavica
- Parkinsonova bolezen
- Nekatere vrste bolezni srca
- Debelost
- Shizofrenija
Beseda iz zelo dobrega
Študije povezav po celotnem genomu so že izboljšale naše razumevanje številnih pogostih bolezni. Po sledi v teh študijah, ki kažejo na osnovne biološke mehanizme bolezni, lahko v prihodnosti spremeni ne samo zdravljenje, temveč tudi preprečevanje teh stanj.