Широкомасштабные генетические исследования. 10 лет применения

Достижения, перспективы и нерешенные проблемы полногеномного поиска ассоциаций.

Вот уже 10 лет, как ученые используют полногеномный поиск ассоциаций (англ. GWAS, Genome-Wide Association Studies) для установления взаимосвязи между различными генетическими вариантами и фенотипическими признаками. Большая часть исследований направлена на поиск генетических факторов риска заболеваний, выявление причин предрасположенности конкретного человека к определенным патологическим состояниям, а также нахождение генетических детерминант, обуславливающих индивидуальную восприимчивость к лекарственной терапии. Кроме того, при помощи GWAS ведутся работы по оценке вклада генов и окружающей среды в развитие заболеваний, выявлению механизмов естественного отбора и популяционных различий. В последние годы анализ нуклеотидной последовательности ДНК становится все более доступным, а научное сообщество, занимающееся геномным картированием, взяло курс на открытость генетических данных. За последние 5 лет были опубликованы в широком доступе тысячи массивов статистических данных по GWAS . В ближайшем будущем Британский Биобанк собирается сделать доступным для научного общества данные по генотипам более чем 500 тысяч человек.

Эти предпосылки позволили набрать GWAS большие обороты. К 2017 году было проведено более 700 GWAS-анализов для поиска ассоциаций с 300 различными заболеваниями. На сегодняшний день в задачи GWAS входит не только нахождение связи между признаком и однонуклеотидными полиморфизмами, но и исследование механизма наследуемости этих полиморфизмов, количественная оценка уровня плейотропии для многих признаков, а также определение генетической архитектуры полигенных заболеваний с учетом вклада неравновесного сцепления.

Несмотря на такое бурное развитие, вокруг полногеномного поиска ассоциаций в течение всего времени его существования ведутся споры. Многие ученые считают неперспективной саму идею GWAS. Дело в том, что GWAS не способен регистрировать редкие мутации, поэтому его результаты достоверны только в рамках концепции «common disease - common variants», постулирующей, что предрасположенность к широкораспространенным заболеваниям определяется аллелями высокополиморфных генов. Если же считать, что такие заболевания являются результатом мутаций в редких аллелях, то GWAS-анализ становится бессмысленным.

Кроме того, результаты полногеномного поиска ассоциаций трудно поддаются интерпретации. Большинство обнаруженных вариантов имеет очень слабую, хотя и статистически достоверную связь с заданным признаком, причем вклад отдельного однонуклеотидного полиморфизма (SNP) в его реализацию крайне мал. Зачастую найденные SNP находятся совсем не в тех участках генома, которые отвечают за данный признак (большая часть ассоциированных SNP вообще расположена в некодирующей части генома), и никак не связаны с другими полиморфизмами, которые могли бы на этот признак повлиять. Действительно, анализируя результаты GWAS, на первый взгляд может показаться, что «все влияет на все».

Тем не менее сторонники GWAS приводят достаточно убедительные доводы в его пользу. Они высказывают мнение, что GWAS нужно просто правильно использовать, учитывая его особенности и слабые стороны. Например, чтобы сделать выводы более надежными, необходимо включить в выборку большее количество вариантов. Существенное увеличение когорты исследуемых индивидуумов (к 2017 году размеры некоторых выборок достигли более 200 тысяч человек) позволило частично преодолеть труднообъяснимую ранее «потерю наследуемости».

Самой яркой иллюстрацией этого феномена является наследование такого признака, как рост. Известно, что рост на 80% определяется наследственными факторами. Первый поиск ассоциаций, проведенный в 2008 году, показал, что выявленные 40 SNP отвечают только за 5% дисперсии роста, тогда «дефицит» наследственных детерминант составил около 75%. К 2014 году, когда когорта исследуемых существенно возросла, количество ассоциаций достигло 700, и с их помощью уже можно было объяснить 20% дисперсии роста.

Более того, GWAS становится очень мощным инструментом, если его статистические данные интерпретировать в сочетании с результатами полногеномного секвенирования и эпигеномных исследований. В рамках проектов таких как ENCODE и Epigenome RoadMap были созданы базы данных, содержащие генетические характеристики тканей, поражаемых при том или ином заболевании. Использование этих баз данных существенно облегчает интерпретацию некодирующих вариантов ДНК, ассоциированных с аллелями «риска» в определенной ткани.

На сегодняшний день стали появляться специализированные ресурсы для исследователей, например, CommonMind и PsychENCODE, содержащие не только данные GWAS-анализа, но и информацию об экспрессии определенных генов, эпигенетических маркерах, трехмерные модели структуры хроматина и даже гипотетические мишени для будущих лекарств. Перспективны также исследования, интегрирующие данные, полученные с помощью GWAS, и результаты картирования локусов, регулирующих экспрессию генов. Использование таких совокупных подходов вносит существенный вклад в развитие трансляционной медицины.

Первые результаты в трансляционной медицине с применением GWAS были получены при поиске генетических ассоциаций с аутоиммунными заболеваниями. На сегодняшний день при помощи GWAS была выявлена корреляция между вариантом гена PADI 4 и вероятностью заболевания ревматоидным артритом. Это открытие помогло окончательно объяснить механизм возникновения заболевания: продукт гена PADI 4 (фермент пептидил аргинин дезаминаза) преобразует остатки определенных белков в цитруллин, вызывая иммунный ответ на цитруллинированные белки. Понимание этого механизма привело исследователей к разработке ингибиторов PAD, позволяющих справиться с заболеванием.

Для таких направлений медицинских исследований, где диагностические критерии не основываются на биологических маркерах, например, психиатрия, GWAS также может оказаться полезным. С его помощью можно получить количественные данные, позволяющие установить связь с признаками, ранее считавшимися независимыми. Сегодня активно публикуются работы по изучению психиатрических заболеваний, поведенческих реакций и интеллектуальных способностей с применением GWAS-анализа.

Оригинал статьи и оригинал второй статьи

Записаться на генетическую Школу