Contenuto
- Panoramica degli studi sull'associazione genomica (GWAS)
- Come gli SNP possono influenzare la biologia
- Come vengono eseguiti: metodi e risultati
- Limitazioni
- Potenziale impatto e applicazioni cliniche
- Esempi di successi di GWAS in medicina
Identificando i fattori di rischio genetici per una malattia, la conoscenza potrebbe portare a una diagnosi precoce o persino a misure di prevenzione. Il GWAS può anche migliorare il trattamento, consentendo ai ricercatori di progettare trattamenti basati sulla specifica biologia sottostante di una condizione (medicina di precisione) piuttosto che trattare con l'approccio universale comune a molte di queste condizioni.
Come il GWAS può cambiare la nostra comprensione delle malattie genetiche
Al momento, gran parte della nostra comprensione genetica della malattia si riferisce a raro condizioni associate a mutazioni di un singolo gene specifico, come la fibrosi cistica.
Il potenziale impatto di GWAS è significativo, poiché questi studi possono rivelare variazioni precedentemente sconosciute in un numero di geni nel genoma in generale che sono associati a una vasta gamma di condizioni croniche comuni e complesse.
Un rapido esempio di ciò è che i GWAS sono già stati utilizzati per identificare tre geni che rappresentano il 74% del rischio attribuibile di degenerazione maculare legata all'età, una condizione che non era stata precedentemente considerata una malattia genetica.
Panoramica degli studi sull'associazione genomica (GWAS)
Prima di entrare nei dettagli degli studi di associazione a livello di genoma (GWAS), è utile definire questi studi da un punto di vista generale.
I GWAS possono essere definiti come test che alla fine possono identificare i geni (spesso diversi) responsabili di una serie di condizioni mediche comuni e croniche che in precedenza erano state ritenute correlate solo all'ambiente o ai fattori dello stile di vita. Con i geni che aumentano il rischio di una condizione, i medici potrebbero quindi schermare le persone a rischio (o offrire strategie di prevenzione) proteggendo le persone non a rischio dagli inevitabili effetti collaterali e dai falsi positivi associati allo screening.
L'apprendimento delle associazioni genetiche con malattie comuni può anche aiutare i ricercatori a scoprire la biologia sottostante. Per la maggior parte delle malattie, i trattamenti sono mirati principalmente al trattamento dei sintomi e in un modo valido per tutti. Comprendendo la biologia, è possibile progettare trattamenti che arrivino alla radice del problema e in modo personalizzato.
Storia della genetica e della malattia
Gli studi di associazione sull'intero genoma sono stati eseguiti per la prima volta nel 2002, con il completamento del progetto sul genoma umano nel 2003 che ha reso questi studi pienamente possibili. Prima del GWAS, la comprensione della base genetica della malattia era limitata principalmente alle condizioni di "singolo gene" che avevano effetti molto significativi (come la fibrosi cistica o la malattia di Huntington) e grandi cambiamenti genetici (come la presenza di un cromosoma 21 in più con Sindrome di Down). Trovare i geni specifici che potrebbero essere associati a una malattia è stata una grande sfida, poiché di solito venivano esaminati solo geni specifici.
A differenza delle condizioni del "singolo gene", è probabile che ci siano molti geni di molte regioni diverse associati alle malattie croniche più complesse.
Comprensione delle basi di geni, DNA e cromosomiPolimorfismi a singolo nucleotide (SNP) e variazione genetica
Gli studi di associazione sull'intero genoma cercano loci specifici (polimorfismi a singolo nucleotide) nell'intero genoma che possono essere associati a un tratto (come una malattia). Circa il 99% in più del genoma umano è identico tra tutti gli esseri umani. L'altra parte, meno dell'1% del genoma umano, contiene variazioni tra persone diverse che possono verificarsi in qualsiasi parte del genoma, in tutto il nostro DNA.
I polimorfismi a singolo nucleotide (SNP) sono solo un tipo di variazione genetica presente nel genoma, ma sono i più comuni.
Studi di associazione a livello di genoma cercano questi loci specifici o SNP (pronunciati "snips") per vedere se alcuni sono più comuni nelle persone con una particolare malattia.
Gli SNP sono un'area del DNA che varia in un singolo nucleotide o coppia di basi. I nucleotidi sono le basi che costituiscono i mattoni o "lettere" del codice genetico.
Ci sono solo quattro basi, A (adenina), C (citosina), G (guanina) e T (timina). Nonostante sia un "alfabeto" di sole quattro lettere, le variazioni create da basi diverse sono quasi illimitate e tengono conto delle differenze di tratti tra persone diverse.
Quanti SNP esistono nel genoma umano?
Ci sono circa 300 miliardi di nucleotidi nel genoma umano, di cui circa uno su 1.000 è un SNP. Il genoma di ogni individuo contiene tra quattro milioni e cinque milioni di SNP.
SNP minori e maggiori
Gli SNP sono classificati come maggiori o minori a seconda della frequenza di uno SNP in una particolare popolazione. Ad esempio, se l'80% delle persone avesse una A (adenina) in una posizione e il 20% avesse una T (timina), l'SNP con A sarebbe considerato un SNP maggiore o comune e l'SNP con T, un minore SNP.
Quando gli SNP si verificano all'interno di un gene, queste regioni vengono chiamate alleli, e la maggior parte ha due possibili variazioni. Il termine "frequenza dell'allele minore" si riferisce semplicemente alla frequenza dell'allele meno comune, o uno SNP minore.
Alcune malattie rare sono caratterizzate da un unico, raro SNP; La malattia di Huntington, per esempio. Con le malattie più comuni e complesse come il diabete di tipo II o le malattie cardiache, potrebbero invece esserci molti SNP relativamente comuni.
Posizioni degli SNP
Gli SNP si trovano in diverse regioni funzionali del genoma e questa regione, a sua volta, gioca un ruolo nell'effetto che possono avere. Gli SNP possono trovarsi in:
- La sequenza codificante di un gene
- Una regione non codificante
- Tra i geni (intergenico)
Quando si trova un SNP con la sequenza codificante di un gene, può avere un effetto sulla proteina codificata da quel gene, cambiando la sua struttura in modo che abbia un effetto deleterio, un effetto benefico o nessun effetto.
Ogni segmento di tre nucleotidi (tre SNP) codifica per un amminoacido. Tuttavia, esiste una ridondanza nel codice genetico, cosicché anche se un nucleotide cambia, potrebbe non risultare in un diverso amminoacido inserito in una proteina.
Un cambiamento in un amminoacido può modificare o meno la struttura e la funzione di una proteina e, in tal caso, può provocare diversi gradi di disfunzione di quella proteina. (Ogni combinazione di tre basi determina quale dei 21 possibili amminoacidi verrà inserito in una particolare regione di una proteina.)
Gli SNP che cadono in una regione non codificante o tra i geni possono ancora avere un effetto sulla funzione biologica in cui possono svolgere un ruolo regolatorio nell'espressione dei geni vicini (possono influenzare funzioni come il legame del fattore di trascrizione, ecc.).
Tipi di SNP nelle regioni di codifica
All'interno della regione codificante di un gene, ci sono anche diversi tipi di SNP.
- Sinonimo: Anche un SNP non cambierà l'amminoacido.
- Non è sinonimo: Con SNP non sinonimi, ci sarà un cambiamento nell'amminoacido, ma questi possono essere di due tipi diversi.
I tipi di SNP non sinonimi includono:
- Mutazioni missenso: Questi tipi di mutazioni danno luogo a una proteina che non funziona correttamente o non funziona affatto.
- Mutazioni di sciocchezze: Queste mutazioni provocano un codone di arresto prematuro che si traduce in un accorciamento della proteina.
SNP vs mutazioni
I termini mutazione e SNP (variazione) sono talvolta usati in modo intercambiabile, sebbene il termine mutazione sia più spesso usato per descrivere varianti genetiche rare; SNP viene solitamente utilizzato per descrivere le variazioni genetiche comuni.
Cellule germinali vs mutazioni somatiche
Con la recente aggiunta di terapie mirate per il cancro (farmaci che prendono di mira specifici cambiamenti genetici o mutazioni nelle cellule tumorali che guidano la crescita di un tumore), discutere le mutazioni geniche può creare confusione. I tipi di mutazioni riscontrate nelle cellule tumorali sono molto spesso mutazioni somatiche o acquisite.
Mutazioni somatiche o acquisite si verificano nel processo di trasformazione di una cellula in una cellula cancerosa e sono presenti solo nelle cellule in cui hanno origine (ad esempio, le cellule polmonari cancerose). Poiché vengono acquisiti dopo la nascita, non vengono ereditati o tramandati da una generazione all'altra.
Quando questi cambiamenti o mutazioni acquisiti comportano il cambiamento in una singola base, di solito vengono indicati come un singolo nucleotide alterazione invece di un SNP.
Cellule germinali o mutazioni ereditarie, al contrario, sono mutazioni o altri cambiamenti genetici nel DNA che sono presenti dalla nascita (concepimento) e possono essere ereditati.
Mutazioni geniche ereditarie e acquisite: quali sono le differenze?Con GWAS, l'attenzione si concentra sulle variazioni genetiche ereditate e quindi sulle mutazioni delle cellule germinali che possono essere trovate.
Come gli SNP possono influenzare la biologia
Molti SNP hanno scarso impatto direttamente sulla biologia, ma possono servire come marcatori molto utili per trovare la regione del genoma che lo fa. Sebbene gli SNP possano verificarsi all'interno di un gene, si trovano più comunemente nelle regioni non codificanti.
Quando si scopre che alcuni SNP sono associati a un tratto negli studi di associazione sull'intero genoma, i ricercatori utilizzano ulteriori test per esaminare l'area del DNA vicino all'SNP. In tal modo, possono quindi identificare uno o più geni associati a un tratto.
Un'associazione da sola non dimostra che un SNP (o un particolare gene vicino a un SNP) cause un tratto; è necessaria un'ulteriore valutazione. Gli scienziati possono esaminare la proteina generata dal gene per valutarne la funzione (o disfunzione). In tal modo, a volte è possibile capire la biologia sottostante che porta a quella malattia.
Genotipo e fenotipo
Quando si parla di SNP e tratti, è utile definire altri due termini. La scienza sa da molto tempo che le variazioni genetiche sono legate ai fenotipi.
- Genotipi fare riferimento a variazioni genetiche, come variazioni negli SNP.
- Fenotipi si riferiscono a tratti (ad esempio, colore degli occhi o dei capelli) ma possono anche includere malattie, caratteristiche comportamentali e molto altro.
In un'analogia, con GWAS i ricercatori potrebbero cercare SNP (variazioni genetiche) che sono associati a una predisposizione ad essere una bionda o una bruna. Come per i risultati di uno studio di associazione sull'intero genoma, l'associazione (correlazione) tra genotipo (SNP in questo caso) e un tratto (ad esempio, il colore dei capelli) non significa necessariamente che i risultati genetici siano causa del tratto.
SNP e malattie umane
È importante notare che con malattie comuni, uno specifico SNP di solito non è la causa di una malattia da solo, ma piuttosto di solito c'è una combinazione di diversi SNP (o almeno il gene vicino) che può contribuire a una malattia in diversi gradi ( gravità) e in modi diversi.
Inoltre, le variazioni negli SNP sono solitamente combinate con altri fattori genetici e fattori di rischio ambientale / stile di vita. Alcuni SNP possono anche essere associati a più di una malattia.
Non tutti gli SNP sono "cattivi" e alcuni (come è stato riscontrato con la malattia infiammatoria intestinale) possono ridurre il rischio di una malattia piuttosto che aumentare il rischio. Risultati come questo possono portare i ricercatori a trovare trattamenti migliori per la malattia, imparando a conoscere la proteina codificata dal gene e cercando di imitare le azioni con un farmaco.
Come vengono eseguiti: metodi e risultati
Gli studi di associazione su tutto il genoma possono avere modelli diversi a seconda della domanda a cui rispondere. Quando si esaminano condizioni mediche comuni (come il diabete di tipo 2), i ricercatori raccolgono un gruppo di persone con la malattia e un altro gruppo che non ha la malattia (il fenotipo). I GWAS vengono quindi eseguiti per vedere se ci sono associazioni tra genotipo (sotto forma di SNP) e fenotipo (la malattia).
Campionamento
Il primo passo per eseguire questi studi è ottenere campioni di DNA dai partecipanti. Questo può essere fatto attraverso un campione di sangue o un tampone di guancia. Il campione viene purificato per isolare il DNA dalle cellule e da altri componenti nel sangue. Il DNA isolato viene quindi posizionato su un chip che può essere scansionato in una macchina automatizzata.
Scansione e analisi statistica delle variazioni
L'intero genoma dei campioni di DNA viene quindi scansionato per cercare variazioni genetiche (SNP) che sono associate a una malattia o ad un altro tratto, o se specifici SNP (variazioni) sono visti di più nel gruppo di malattie. Se vengono rilevate variazioni, viene eseguita un'analisi statistica per stimare se le variazioni tra i due gruppi sono statisticamente significative.
In altre parole, i risultati vengono analizzati per determinare la probabilità che la malattia o il tratto sia effettivamente correlato alla variazione genetica. Questi risultati vengono quindi visualizzati in un grafico di Manhattan.
Ulteriori analisi e conferma del follow-up
Quando valutano i risultati, i ricercatori utilizzano database di genotipo e fenotipo (catalogo GWAS) per confrontare sequenze di riferimento note con quelle trovate. Il Progetto Internazionale HapMap (2005) ha fornito le basi che, insieme al completamento del Progetto Genoma Umano, ha reso possibili questi studi.
Se vengono rilevate variazioni, si dice che siano associate a una malattia ma non necessariamente alla causa di una malattia e vengono condotti ulteriori test per esaminare più da vicino l'area del genoma nella regione in cui sono stati trovati gli SNP.
Ciò spesso comporta il sequenziamento di una regione specifica (guardando la sequenza delle coppie di basi nel DNA), l'area particolare o il sequenziamento dell'intero esone.
Confronto con altri test genetici
La maggior parte delle malattie genetiche rare è causata da una mutazione genetica, ma possono verificarsi diverse variazioni (mutazioni) nello stesso gene.
Ad esempio, alcune migliaia di variazioni all'interno del gene BRCA rientrano nel termine mutazione BRCA. L'analisi del collegamento può essere utilizzata per cercare queste variazioni. Tuttavia, non è molto utile quando si esaminano malattie comuni e complesse.
Limitazioni
Come per la maggior parte dei test medici, esistono limitazioni agli studi di associazione a livello di genoma. Alcuni di questi includono:
- Limitazioni genetiche: Non tutti i rischi di malattia (genetici o ambientali) sono causati da varianti comuni. Ad esempio, alcune condizioni sono causate da varianti molto rare e altre sono causate da cambiamenti più grandi nel genoma.
- Falsi negativi: GWAS potrebbe non rilevare tutte le varianti coinvolte in una particolare condizione medica e quindi fornire informazioni meno complete su eventuali associazioni.
- Falsi positivi: Certamente, possono essere rilevate associazioni tra loci e malattia che sono dovute al caso piuttosto che a una connessione tra i due. Una delle maggiori preoccupazioni per alcune persone è che un'associazione trovata da GWAS potrebbe non avere alcuna reale rilevanza per la malattia.
- Errori: C'è sempre un potenziale di errore negli studi di associazione a livello di genoma, con più punti in cui ciò potrebbe verificarsi a partire da un campionamento scarso, a errori nell'isolare il DNA e applicarlo a un chip, a errori della macchina che potrebbero verificarsi con l'automazione. Una volta che i dati sono disponibili, potrebbero verificarsi anche errori di interpretazione. Un attento controllo della qualità in ogni fase del processo è fondamentale.
Questi studi sono influenzati anche dalla dimensione del campione, con una minore dimensione del campione che è meno probabile che fornisca informazioni significative.
Potenziale impatto e applicazioni cliniche
Gli studi di associazione su tutto il genoma hanno il potenziale di avere un impatto sulla malattia in molti modi, dalla determinazione del rischio, alla prevenzione, alla progettazione di trattamenti personalizzati e molto altro ancora. Forse il più grande potenziale di questi studi, tuttavia, è il loro ruolo nell'aiutare gli scienziati a capire la biologia sottostante di condizioni mediche comuni e complesse.
Al momento, molti se non la maggior parte dei trattamenti che abbiamo per la malattia sono progettati per aiutare con il sintomi della malattia.
Gli studi di associazione su tutto il genoma (insieme a studi di follow-up come l'analisi di varianti rare e il sequenziamento dell'intero genoma) consentono ai ricercatori di studiare i meccanismi biologici che causano queste malattie in primo luogo, ponendo le basi per lo sviluppo di trattamenti che affrontano la causa piuttosto che trattare semplicemente i sintomi.
In teoria, tali trattamenti hanno maggiori probabilità di essere efficaci e allo stesso tempo di causare meno effetti collaterali.
Suscettibilità e quindi rilevamento precoce della malattia
Al momento, molti dei test utilizzati per lo screening delle condizioni mediche si basano sul rischio medio degli individui. Con alcune condizioni, non è conveniente e potrebbe effettivamente causare più danni che benefici a schermare tutti.
Imparando se una persona è più o meno suscettibile a una condizione, lo screening potrebbe essere adattato a quella singola persona, se lo screening può essere raccomandato più spesso, in età precoce, con un test diverso, o forse non deve essere affatto sottoposto a screening .
Suscettibilità ai fattori di rischio
Non tutte le persone sono ugualmente colpite dalle tossine nell'ambiente. Ad esempio, si pensa che le donne possano essere più suscettibili agli agenti cancerogeni nel tabacco. Determinare la suscettibilità di una persona all'esposizione potrebbe non solo aiutare gli scienziati a guardare i meccanismi di prevenzione, ma può guidare il pubblico in altri modi.
Un possibile esempio è quello del caffè. Sono stati condotti molti studi sul caffè e sul rischio di vari tumori e altre malattie, con risultati contrastanti. Potrebbe essere che la risposta dipenda dalla persona in particolare e che bere caffè possa avere effetti positivi per una persona ed essere dannoso per gli altri a causa delle variazioni del loro genoma.
Farmacogenomica
Il campo della farmacogenomica sta già utilizzando i risultati per aiutare a prevedere la risposta di un individuo a un particolare farmaco. Le variazioni nel trucco genetico di una persona possono influenzare l'efficacia di un farmaco, il modo in cui viene metabolizzato nel corpo e gli effetti collaterali che possono verificarsi. I test possono ora aiutare alcune persone a prevedere quali antidepressivi potrebbero essere più efficaci.
Coumadin (warfarin) è un anticoagulante che può essere difficile da dosare in modo appropriato. Se la dose è troppo bassa, può essere inefficace nel prevenire la formazione di coaguli di sangue, portando potenzialmente a emboli polmonari, attacchi di cuore o ictus ischemico. Dall'altro lato dello spettro, quando la dose è troppo alta (troppo fluidificante del sangue) il risultato può essere altrettanto catastrofico, con persone che sanguinano, ad esempio, nel cervello (ictus emorragico).
I ricercatori sono stati in grado di utilizzare GWAS per dimostrare variazioni in diversi geni che hanno un'influenza molto significativa sul dosaggio di Coumadin. Questa scoperta ha portato allo sviluppo di test genetici che possono essere utilizzati in clinica per assistere i medici nella prescrizione della dose corretta del farmaco.
Diagnosi e trattamento delle malattie virali
Alcune persone sono più suscettibili ad alcune infezioni virali rispetto ad altre ed è noto che le persone rispondono in modo diverso ai trattamenti. La combinazione di GWAS e sequenziamento di nuova generazione può aiutare a fornire risposte a entrambi questi problemi.
Ad esempio, la variazione genetica può aumentare la suscettibilità all'infezione da HPV e al cancro cervicale. Sapere chi è più suscettibile potrebbe aiutare i medici a raccomandare sia la prevenzione che lo screening. Un altro esempio in cui GWAS potrebbe essere molto utile è nel trattamento dell'epatite C, poiché le persone possono rispondere in modo molto diverso ai trattamenti attualmente disponibili.
Stima della prognosi
Anche con il trattamento, alcune persone che sembrano avere una diagnosi molto simile possono avere esiti molto diversi da una malattia. GWAS può aiutare a identificare chi risponderà bene e chi no. Qualcuno con una prognosi infausta potrebbe dover essere trattato in modo più aggressivo, mentre una persona con una prognosi molto buona potrebbe aver bisogno di meno cure; sapere questo in anticipo potrebbe risparmiare a quella persona effetti collaterali.
Cosa possono dirti i test genomici sui rischi per la saluteEsempi di successi di GWAS in medicina
A partire dal 2018, erano stati identificati oltre 10.000 loci per malattie comuni (o altri tratti) e quel numero continua ad aumentare rapidamente. Ci sono diversi esempi di come questi studi possano cambiare il volto della medicina.
Alcune di queste scoperte stanno già cambiando la nostra comprensione delle malattie comuni.
Degenerazione maculare
Uno dei primi risultati che aprono gli occhi degli studi di associazione a livello di genoma è stato per quanto riguarda la degenerazione maculare legata all'età, la principale causa di cecità negli Stati Uniti. Prima della GWAS, la degenerazione maculare era considerata in gran parte una malattia ambientale / stile di vita con poche basi genetiche.
GWAS ha stabilito che tre geni rappresentano il 74% del rischio attribuibile per la malattia. Non solo questo era sorprendente in una condizione che in precedenza non era stata pensata come una malattia genetica, ma questi studi hanno aiutato a dimostrare le basi biologiche della malattia osservando una variazione nel gene per la proteina del complemento H. Questo gene codifica per una proteina che regola l'infiammazione.
Sapendo questo, si spera che gli scienziati possano progettare trattamenti mirati alla causa piuttosto che ai sintomi.
Malattia infiammatoria intestinale
GWAS ha identificato un gran numero di loci associati allo sviluppo di malattie infiammatorie intestinali (colite ulcerosa e morbo di Crohn), ma ha anche trovato una mutazione che sembra proteggere dallo sviluppo della colite ulcerosa. Studiando la proteina prodotta da questo gene, si spera che gli scienziati possano progettare un farmaco che possa controllare o prevenire la malattia.
Molte altre condizioni mediche
Ci sono molte condizioni mediche più comuni in cui GWAS ha fatto importanti scoperte. Solo alcuni di questi includono:
- Il morbo di Alzheimer
- Osteoporosi
- Insufficienza ovarica prematura (menopausa precoce)
- Diabete di tipo 2
- Psoriasi
- morbo di Parkinson
- Alcuni tipi di malattie cardiache
- Obesità
- Schizofrenia
Una parola da Verywell
Studi di associazione su tutto il genoma hanno già migliorato la nostra comprensione di molte malattie comuni. Seguire gli indizi di questi studi che indicano i meccanismi biologici sottostanti della malattia ha il potenziale per trasformare non solo il trattamento, ma forse anche la prevenzione di queste condizioni in futuro.