Nowa mapa zdrowia

Międzynarodowe konsorcjum naukowców zgromadziło bazę danych wariacji genetycznych człowieka, tworząc narzędzie, które może zrewolucjonizować poszukiwania genów wywołujących wiele powszechnych chorób. Ale bez starannej samoregulacji, twierdzą genetycy, informacje mogą również spowodować zalew mylących lub niejednoznacznych wyników.

Baza danych, nazwana HapMap, kataloguje ponad trzy miliony punktów zmienności genetycznej na podstawie próbek pobranych od 269 osób z Nigerii, Chin, Japonii i Utah. W projekcie wzięło udział ponad 200 naukowców z Kanady, Chin, Japonii, Nigerii, Wielkiej Brytanii i Stanów Zjednoczonych. Pierwsza faza projektu, odnotowująca ponad milion różnic, została opublikowana w numerze z 27 października Natura , na podstawie analizy danych prowadzonej przez Petera Donnelly'ego z Uniwersytetu Oksfordzkiego w Anglii i Davida Altshulera, dyrektora programu Medical and Population Genetics w Broad Institute of Harvard i MIT w Cambridge, MA.

Potrzebujemy tych podstawowych informacji na temat zmienności ludzkiego genomu tylko po to, aby odpowiedzieć na pytania, które chcemy zadać – na przykład, jakie geny są zaangażowane w raka piersi i prostaty oraz cukrzycę – mówi Brian E. Henderson, dziekan Keck School of Medycyna na Uniwersytecie Południowej Kalifornii.

To bardzo potężne narzędzie, zgadza się Charles Langley, genetyk populacyjny z University of California w Davis. Genetyka medyczna człowieka w końcu zajmuje się znacznie większym problemem zdrowia publicznego, który jest genetyczną podstawą powszechnych chorób.

Około sześć miliardów chemicznych jednostek budulcowych, zwanych nukleotydami, składa się na ludzki genom. Chociaż około 99,9 procent sekwencji tych nukleotydów jest identycznych u dowolnych dwóch ludzi, nadal pozostawiają miliony różnic w poszczególnych punktach DNA, zwanych polimorfizmami pojedynczego nukleotydu lub SNP. To właśnie te odmiany odpowiadają za wiele genetycznie uwarunkowanych różnic między ludźmi.

Badacze mogli ustalić, które z tych zmian dotyczą konkretnej choroby, sekwencjonując i porównując całe genomy (i każdy SNP) wśród tysięcy osób dotkniętych i zdrowych. Jednak w praktyce byłoby to kosztowne i czasochłonne.

W 2001 roku Mark J. Daly, wówczas w Whitehead Institute, obecnie członek stowarzyszony w pobliskim Broad Institute, odkrył, że takie różnice genetyczne są dziedziczone w dużych blokach, zwanych haplotypami (stąd termin HapMap). Chociaż w regionie DNA mogą znajdować się setki SNP, wszystkie z nich są połączone, więc każdy, kto ma nukleotyd A, a nie G w określonym miejscu chromosomu, będzie miał te same warianty genetyczne w innych SNP w tym regionie . A dla wielu haplotypów istnieją tylko trzy lub cztery wzorce zmienności.

Mając katalog tych bloków, genetycy mogliby skuteczniej identyfikować warianty genów związane z powszechnymi chorobami, takimi jak cukrzyca, rak, choroby serca i choroby psychiczne.

W 2002 roku międzynarodowe konsorcjum HapMap podjęło się inwentaryzacji milionów SNP i zidentyfikowania wzorców, które odróżniają każdy haplotyp. Baza danych zawiera obecnie ponad 3,5 miliona SNP. Dzięki tym informacjom badacze mogą wybrać znacznikowe SNP, które przedstawiają zmienność genetyczną w każdym bloku. Innymi słowy, identyfikując tylko kilka SNP, które są charakterystyczne dla każdego wzoru i testując w tych lokalizacjach, naukowcy mogą wypełnić puste pola dla każdego innego SNP w haplotypie. Dzięki temu mogą porównywać wzorce genetyczne osób cierpiących na chorobę z wzorcami osób zdrowych o wiele skuteczniej, niż było to możliwe wcześniej.

Konsorcjum szacuje, że przy odpowiednim doborze znaczników genetycy mogliby zebrać informacje o możliwych powiązaniach genów z całego genomu, testując zaledwie jedną dziesiątą z około 10 milionów wspólnych miejsc SNP.

Dane zostały już wykorzystane do zidentyfikowania genu związanego z zwyrodnieniem plamki żółtej związanym z wiekiem, główną przyczyną ślepoty u osób starszych; i kilka innych badań jest w toku, poszukując genów, które mogą być zaangażowane w otyłość i choroby serca.

Wraz z wygenerowanymi danymi projekt HapMap zapoczątkował postęp technologiczny. Na początku projektu ustalenie, które SNP pacjent przeniósł w jednym miejscu, kosztowało prawie dolara, a naukowcy mogli testować setki dziennie. Dziś cena spadła do mniej niż jednego centa za SNP, a miliony można przetestować w ciągu jednego dnia. Poprawiła się również dokładność testów, mówi Daly.

Połączenie tych nowych technologii i danych z HapMap znacznie ułatwia genetykom prowadzenie badań, które badają cały ludzki genom pod kątem genów powiązanych z określonymi cechami – czy to chorobami, jak mają nadzieję członkowie konsorcjum, czy innymi cechami, które, jak się uważa, mają elementy genetyczne , takich jak inteligencja lub preferencje seksualne.

Ale jest potencjalnie poważny haczyk: statystyczne prawdopodobieństwo pojawienia się genu, który wydaje się być powiązany z konkretną cechą, ale ostatecznie nie odgrywa żadnej roli w powodowaniu tej cechy, będzie dość wysokie, mówi Daly.

Jeśli rozdajesz jedną rękę, prawdopodobnie nie dostaniesz fulla, mówi Daly. Ale jeśli rozdasz 100 000 rozdań w pokera, statystycznie na pewno otrzymasz naprawdę dobrze wyglądające rozdania.

To samo może się zdarzyć w takich badaniach asocjacyjnych całego genomu: może pojawić się jeden lub więcej genów, które dobrze wyglądają. Daly ostrzega: te rzeczy zdarzają się przypadkowo i nie mają nic wspólnego z przyczynowością.

W rezultacie członkowie konsorcjum HapMap wyrazili nadzieję, że dane zostaną wykorzystane głównie do badania schorzeń, a nie cech niemedycznych. W rzeczywistości zawierały szczególną ostrożność w Natura papier, pisanie: apelujemy o konserwatyzm i powściągliwość w publicznym rozpowszechnianiu i interpretacji takich badań, zwłaszcza jeśli badane są cechy niemedyczne.

Fakt, że dane HapMap pochodzą z DNA ludzi w Nigerii, Chinach, Japonii i Stanach Zjednoczonych, niesie dodatkowe zagrożenie: związki między zmiennością genów a określonymi cechami mogą (fałszywie) wydawać się silniejsze w niektórych populacjach niż w innych. *

To ogromny zbiór danych, który można by przeszukać dla wielu krótkowzrocznych, kulturowo uprzedzonych rzeczy, mówi Langley. Wszyscy się tym denerwują. Prawdopodobnie tak się stanie, a społeczność naukowa musi zająć się każdym przypadkiem tak rygorystycznie, jak to możliwe.

Uwaga redaktora: Proszę wrócić w środę, 9 listopada, do części 2 historii Eriki Jonietz na HapMap, która skupi się na międzynarodowych aspektach projektu.

* [Wyjaśnienie, 15 listopada 2005 r.: To zdanie może dawać błędne wrażenie, że związki między poszczególnymi genami i cechami nigdy nie różnią się między populacjami. Chociaż większość zmienności genetycznej jest wspólna dla wszystkich populacji, występują sporadyczne różnice. W rezultacie można tworzyć zarówno prawdziwe, jak i fałszywe skojarzenia z wariantami genów, które pojawiają się z różną częstotliwością w różnych populacjach. W obu przypadkach skojarzenie może zostać wykorzystane w sposób nastawiony na szkodę grupy posiadającej wariant po wyższej (lub niższej) stawce. – Redaktorzy.]

ukryć