Eine neue Karte für die Gesundheit

Ein internationales Forscherkonsortium hat eine Datenbank mit genetischen Variationen des Menschen zusammengestellt und damit ein Werkzeug geschaffen, das die Suche nach Genen, die viele häufige Krankheiten verursachen, revolutionieren könnte. Aber ohne sorgfältige Selbstregulierung, so die Genetiker, könnten die Informationen auch zu einer Flut von irreführenden oder nicht eindeutigen Ergebnissen führen.

Die als HapMap bezeichnete Datenbank katalogisiert mehr als drei Millionen Punkte genetischer Variation basierend auf Proben von 269 Personen in Nigeria, China, Japan und Utah. An dem Projekt nahmen mehr als 200 Wissenschaftler in Kanada, China, Japan, Nigeria, Großbritannien und den USA teil. Die erste Phase des Projekts mit mehr als einer Million Unterschieden wurde in der Ausgabe vom 27. Oktober von . veröffentlicht Natur , basierend auf Datenanalysen unter der Leitung von Peter Donnelly von der University of Oxford in England und David Altshuler, Direktor des Programms in Medical and Population Genetics des Broad Institute of Harvard und des MIT in Cambridge, MA.

Wir brauchen diese Hintergrundinformationen zur Variation im menschlichen Genom nur, um die Fragen zu beantworten, die wir stellen möchten – wie zum Beispiel die Gene, die an Brust- und Prostatakrebs und Diabetes beteiligt sind, sagt Brian E. Henderson, Dekan der Keck School of Medizin an der University of Southern California.



Es ist ein sehr mächtiges Werkzeug, stimmt Charles Langley, Populationsgenetiker an der University of California, Davis, zu. Die humanmedizinische Genetik befasst sich endlich mit einem viel größeren Problem der öffentlichen Gesundheit, das die genetische Grundlage von Volkskrankheiten ist.

Ungefähr sechs Milliarden chemische Bausteine, Nukleotide genannt, umfassen das menschliche Genom. Obwohl ungefähr 99,9 Prozent der Sequenz dieser Nukleotide zwischen zwei beliebigen Menschen identisch sind, hinterlassen sie immer noch Millionen von Unterschieden an einzelnen Punkten in der DNA, die als Einzelnukleotidpolymorphismen oder SNPs bezeichnet werden. Es sind diese Variationen, die viele der genetisch bedingten Unterschiede zwischen Menschen erklären.

Forscher konnten herausfinden, welche dieser Veränderungen mit einer bestimmten Krankheit zusammenhängen, indem sie ganze Genome (und jeden SNP) bei Tausenden von betroffenen und nicht betroffenen Menschen sequenzierten und verglichen. In der Praxis wäre dies jedoch teuer und zeitaufwendig.

Im Jahr 2001 stellte Mark J. Daly, damals am Whitehead Institute, jetzt assoziiertes Mitglied am nahe gelegenen Broad Institute, fest, dass solche genetischen Unterschiede in großen Blöcken vererbt werden, die als Haplotypen (daher der Begriff HapMap) bezeichnet werden. Obwohl es Hunderte von SNPs innerhalb einer DNA-Region geben kann, sind sie alle miteinander verbunden, so dass jeder, der ein A-Nukleotid anstelle eines G-Nukleotids an einer bestimmten Stelle in einem Chromosom hat, die gleichen genetischen Varianten an anderen SNPs in dieser Region hat . Und für viele Haplotypen existieren nur drei oder vier Variationsmuster.

Mit einem Katalog dieser Blöcke könnten Genetiker Genvarianten, die an Volkskrankheiten wie Diabetes, Krebs, Herzerkrankungen und psychiatrischen Erkrankungen beteiligt sind, effektiver identifizieren.

Im Jahr 2002 machte sich das International HapMap-Konsortium daran, Millionen von SNPs zu inventarisieren und die Muster zu identifizieren, die jeden Haplotyp unterscheiden. Die Datenbank enthält mittlerweile mehr als 3,5 Millionen SNPs. Mit diesen Informationen können Forscher Tag-SNPs auswählen, die die genetische Variation in jedem Block darstellen. Mit anderen Worten, indem sie nur wenige SNPs identifizieren, die für jedes Muster charakteristisch sind, und an diesen Stellen testen, können die Forscher die Lücken für jeden anderen SNP im Haplotyp ausfüllen. Dadurch können sie die genetischen Muster erkrankter Menschen mit denen nicht betroffener Menschen viel effizienter als bisher vergleichen.

Tatsächlich schätzt das Konsortium, dass Genetiker bei richtiger Tag-Selektion Informationen über mögliche Genassoziationen aus dem gesamten Genom sammeln könnten, indem sie nur ein Zehntel der etwa 10 Millionen üblichen SNP-Sites testen.

Probleme, die mit Technologie gelöst werden können

Die Daten wurden bereits verwendet, um ein Gen zu identifizieren, das mit der altersbedingten Makuladegeneration in Verbindung steht, der Hauptursache für Erblindung bei älteren Menschen; und mehrere andere Studien sind im Gange, um nach Genen zu suchen, die an Fettleibigkeit und Herzerkrankungen beteiligt sein könnten.

Zusammen mit den generierten Daten hat das HapMap-Projekt technologische Fortschritte ausgelöst. Zu Beginn des Projekts kostete die Bestimmung, welchen SNP ein Patient an einem Standort trug, fast einen Dollar, und die Forscher konnten Hunderte pro Tag testen. Heute ist der Preis auf weniger als einen Cent pro SNP gefallen, und Millionen können an einem Tag getestet werden. Die Genauigkeit der Tests hat sich ebenfalls verbessert, sagt Daly.

Die Kombination dieser neuen Technologien und der HapMap-Daten macht es Genetikern viel einfacher, Studien durchzuführen, die das gesamte menschliche Genom auf Gene untersuchen, die mit bestimmten Merkmalen verbunden sind – seien es Krankheiten, wie die Konsortiumsmitglieder erhoffen, oder andere Merkmale, von denen angenommen wird, dass sie genetische Komponenten haben , wie Intelligenz oder sexuelle Vorlieben.

wer baut den hyperloop

Aber es gibt einen potenziell schwerwiegenden Haken: Die statistische Wahrscheinlichkeit, dass ein Gen auftaucht, das mit einem bestimmten Merkmal in Verbindung zu stehen scheint, aber am Ende keine Rolle bei der tatsächlichen Entstehung des Merkmals spielt, wird ziemlich hoch sein, sagt Daly.

Wenn Sie eine Kartenhand austeilen, ist es unwahrscheinlich, dass Sie ein Full House bekommen, sagt Daly. Aber wenn Sie 100.000 Pokerhände austeilen, werden Sie statistisch gesehen einige wirklich gut aussehende Hände bekommen.

Das Gleiche kann bei solchen genomweiten Assoziationsstudien passieren: Ein oder mehrere Gene können gut aussehen. Daly warnt: Diese Dinge passieren zufällig und haben nichts mit Kausalität zu tun.

Infolgedessen haben die Mitglieder des HapMap-Konsortiums ihre Hoffnung geäußert, dass die Daten hauptsächlich zur Erforschung von Erkrankungen und nicht von nicht-medizinischen Merkmalen verwendet werden. Tatsächlich haben sie eine besondere Vorsicht in die Natur Papier, Schreiben: Wir fordern Konservatismus und Zurückhaltung bei der öffentlichen Verbreitung und Interpretation solcher Studien, insbesondere wenn nicht-medizinische Merkmale untersucht werden.

Die Tatsache, dass die HapMap-Daten aus der DNA von Menschen in Nigeria, China, Japan und den Vereinigten Staaten stammen, bringt eine zusätzliche Gefahr mit sich: dass Assoziationen zwischen Genvariationen und bestimmten Merkmalen in einigen Populationen (fälschlicherweise) stärker erscheinen als in anderen. *

Dies ist ein riesiger Datensatz, der nach vielen kurzsichtigen, kulturell voreingenommenen Dingen abgebaut werden könnte, sagt Langley. Alle sind deswegen nervös. Es wird wahrscheinlich passieren, und es liegt nur an der wissenschaftlichen Gemeinschaft, jeden Fall so rigoros wie möglich zu behandeln.

Anmerkung der Redaktion: Bitte kommen Sie am Mittwoch, den 9. November zurück, um Teil 2 der Geschichte von Erika Jonietz über die HapMap zu lesen, der sich auf die internationalen Aspekte des Projekts konzentriert.

* [Klarstellung, 15. November 2005: Dieser Satz kann den falschen Eindruck erwecken, dass die Assoziationen zwischen bestimmten Genen und Merkmalen zwischen Populationen nie variieren. Während die meisten genetischen Variationen von allen Populationen geteilt werden, gibt es gelegentliche Unterschiede. Als Ergebnis können sowohl wahre als auch falsche Assoziationen mit Genvarianten hergestellt werden, die in verschiedenen Populationen mit unterschiedlicher Häufigkeit auftreten. In jedem Fall könnte die Assoziation in einer Weise verwendet werden, die gegen die Gruppe verwendet wird, die die Variante mit einer höheren (oder niedrigeren) Rate trägt. – Herausgeber.]

verbergen

Tatsächliche Technologien

Kategorie

Unkategorisiert

Technologie

Biotechnologie

Technologierichtlinie

Klimawandel

Mensch Und Technik

Silicon Valley

Computer

Mit News Magazine

Künstliche Intelligenz

Platz

Intelligente Städte

Blockchain

Reportage

Alumni-Profil

Alumni-Verbindung

Mit News Feature

1865

Meine Sicht

77 Mass Avenue

Treffen Sie Den Autor

Profile In Großzügigkeit

Auf Dem Campus Gesehen

Lerne Den Autor Kennen

Alumni-Briefe

Nicht Kategorisiert

77 Massenallee

Rechnen

Tech-Richtlinie

Lernen Sie Den Autor Kennen

Nachrichten

Wahl 2020

Mit Index

Unter Der Kuppel

Feuerwehrschlauch

Unendliche Geschichten

Pandemie-Technologieprojekt

Vom Präsidenten

Titelstory

Fotogallerie

Empfohlen