Ihr genetisches Schicksal zu verkaufen

Große Großfamilien sind traditionell die Hauptader der Genforschung. Aus ihnen kam ein kostbares Gut: Verbindungen zwischen dem Vorhandensein einer Krankheit und den dafür verantwortlichen fehlerhaften Genen. Als die Medizinforscherin Nancy Wexler 1979 nach der genetischen Ursache der Huntington-Krankheit suchte, war es eine 9.000-köpfige venezolanische Familie, die es ihr ermöglichte, die verräterischen Muster der Krankheitsvererbung aufzuspüren.

Wayne Gullivers Familie ist nicht annähernd so groß, aber dennoch beeindruckend. Bis vor zwei Jahren, als seine Urgroßtante starb, lebten in Neufundland sechs Generationen von Gullivers. Seine im vergangenen Oktober verstorbene Großmutter hatte einige hundert Nachkommen, während seine erst 60-jährigen Eltern bereits 26 Enkel mit ihren 10 Kindern haben. All dies wäre beruflich irrelevant, wenn Gullivers Familie nicht typisch für Neufundland wäre und wenn Gulliver selbst, ein Dermatologe, der die Genetik der Psoriasis untersucht, nicht an einer schnell aufkommenden Disziplin namens Populationsgenomik beteiligt wäre, deren Ziel es ist, die zugrunde liegende Gene, die für häufige chronische Krankheiten wie Krebs und Herzerkrankungen verantwortlich sind.

Vor zwei Jahren traf Gulliver Paul Kelly, CEO des britischen Unternehmens Gemini Genomics, das bereits ein riesiges internationales Netzwerk von Zwillingen aufgebaut hatte, um nach Genkrankheiten zu suchen. Gulliver schlug Kelly vor, die Datenbank von Gemini mit Bevölkerungsstatistiken aus Neufundland und Labrador zu ergänzen. Seine Verkaufsargumente waren einfach: eine Bevölkerung von 550.000, von denen fast 90 Prozent von den ursprünglichen irischen, schottischen und englischen Einwanderern abstammen, die vor der Mitte des 19. Jahrhunderts ankamen. Es ist, sagt Gulliver, eine Bevölkerung, in der die Einheimischen ihre Familienlinien oft bis zu den ursprünglichen Einwanderern kennen. Nicht wie in den Staaten, sagt er, wo man drei Kinder hat, sie aufs College schickt, und man hat vielleicht Glück, wenn man sich jedes fünfte Thanksgiving sieht.



Und viele dieser Familien, wie die von Gulliver, sind groß. In einer so eng zusammengewachsenen Bevölkerung, die aus großen Großfamilien besteht, können häufige Krankheiten in erkennbaren Mustern verlaufen – beispielsweise von Geschwistern geteilt oder durch väterliche oder mütterliche Linien verlaufen oder mit anderen charakteristischen körperlichen Merkmalen verbunden sein. Um in dieser reichen Ader der Medizingeschichte wertvolle Hinweise auf krankheitsverursachende Gene zu finden, bräuchte es nur eine ausreichende Anstrengung, einige sehr fortschrittliche biotechnologische Werkzeuge und etwas Startkapital.

Gullivers Pitch veranlasste Gemini, Newfound Genomics im Februar 2000 auf den Markt zu bringen. In naher Zukunft will sich Newfound Genomics auf endemische Krankheiten der lokalen Bevölkerung konzentrieren – Psoriasis, Diabetes, Fettleibigkeit, entzündliche Darmerkrankungen, Osteoporose und rheumatoide Arthritis – mit der Hoffnung, dass der irischen/englischen/schottischen Abstammung, dass alle relevanten Gene oder Genvarianten, die entdeckt werden könnten, eine bedeutende Rolle in anderen Populationen spielen würden. Die Erwartungen hinter das Unternehmen sind alles andere als bescheiden, zumindest nach der ersten Pressemitteilung. Wir haben hier das Potenzial, ein bedeutendes internationales Kraftpaket der klinischen Genetik zu entwickeln, sagte Kelly, von dem nicht nur die Neufundland- und Labrador-Gemeinschaft, sondern auch Patienten mit diesen Krankheiten weltweit profitieren werden.

Newfound Genomics ist nur eines von vielen solchen Unternehmen, die in den letzten Jahren gegründet wurden ( siehe A Database Sampler unten ). Die Einzelheiten variieren von Projekt zu Projekt, aber die Strategien sind ähnlich: Durchforsten Sie die DNA großer Bevölkerungsgruppen, wenn nicht sogar ganzer Nationen, in der Hoffnung, die zugrunde liegenden genetischen Ursachen dieser Krankheiten zu identifizieren, die uns am ehesten töten werden. Die beteiligten Forscher, Führungskräfte von Pharmaunternehmen und Risikokapitalgeber wetten alle darauf, dass die jüngsten Fortschritte in der Biotechnologie und Computertechnik es möglich gemacht haben, einige Hundert oder Tausend Opfer einer Krankheit zu nehmen, ihre DNA zu analysieren, sie mit der DNA gesunder Personen zu vergleichen und zu identifizieren die hervorstechenden Unterschiede – die genetischen Variationen, die einerseits zu Krankheit und andererseits zu Gesundheit führen.

Ein Datenbank-Sampler

wer hat quantencomputer
Begleitung Bevölkerung
Neufundierte Genomik (Neufundland, Kanada) 550.000 Neufundländer

Autogen
(Melbourne, Australien)
180.000 Tonganesen

deCODE Genetik
(Reykjavik, Island)
280.000 Isländer

UmanGenomics
(Umea, Schweden)
260.000 Schweden

DNA-Wissenschaften
(Fremont, Kalifornien)
100.000 Internetnutzer

Wellcome Trust/Medizinischer Forschungsrat

500.000 Großbritannien Freiwillige

Wenn diese Bemühungen erfolgreich sind, könnten sie die Natur der Arzneimittelforschung und medizinischen Behandlung revolutionieren. In der endgültigen Manifestation dieses technologischen Traums ist keine Hypothese der Krankheitsursache erforderlich. Mediziner müssen nicht erst darüber spekulieren, um welche biochemischen Stoffwechselwege es sich handelt oder welche Proteine ​​schuld sind, so mühsam kommt die Medizin heute voran. Stattdessen würden sie einfach Datenbanken mit genetischen Proben und Krankheitsaufzeichnungen vergleichen und computergestützte Data-Mining-Operationen einsetzen, um die ursächlichen Gene und Genvariationen bei der Arbeit zu finden. Lokalisieren Sie die Gene, die Personen für Krankheiten anfällig machen, und Sie haben eine Ahnung davon, welche Krankheitsmechanismen am Werk sind und wie Sie sie verhindern oder reparieren können.

Dieselbe Art von Forschung würde auch Hinweise darauf liefern, was Ihre eigene medizinische Zukunft für Sie bereithält – welche Beschwerden Sie mehr oder weniger wahrscheinlich machen werden; welche Behandlungen, Medikamente oder Präventivmaßnahmen werden am ehesten Krankheiten abwehren oder heilen; und vielleicht sogar, wie Sie persönlich Ihr Leben führen sollten, um die Chance zu maximieren, bis ins hohe Alter zu überleben. Sind Sie zum Beispiel genetisch prädestiniert, mit 50 an einem Herzinfarkt zu sterben oder mit 90 Jahren mit Herzinsuffizienz langsam zu verschwinden? Wird Brustkrebs oder Alzheimer Ihr Schicksal sein? Schizophrenie oder Depression? Diabetes?

Dieses Unterfangen nennt zum Beispiel der Genetiker der Stanford University, Neil Risch, das Endspiel der Humangenetik. Sicherlich ist es die beste Wahl der Genetiker, um die Gene zu identifizieren, die bei den häufigsten Krankheiten der Menschheit eine Rolle spielen. Sollte es funktionieren, wird es eine neue Ära der informationsbasierten zielgerichteten Versorgung einläuten, in der genetische Profile die Risiken der Krankheitsprädisposition des Einzelnen identifizieren und es im Krankheitsfall ermöglichen, die Therapie an die individuellen Bedürfnisse des Patienten anzupassen, schrieb George Poste, ehemaliger Chefwissenschaftler von SmithKline Beecham (jetzt GlaxoSmithKline), in der Zeitschrift Nature. Und selbst wenn diese hochgesteckten Ziele nicht erreicht werden, kann sie dennoch zu einem neuen Verständnis der Natur häufiger chronischer Erkrankungen führen.

Im Jargon der Genetik ist die Suche nach krankheitsverursachenden Genen eine Suche nach dem Genotyp, der den Phänotyp erklärt. Genotyp ist die individuelle Variation in den drei Milliarden Basenpaaren der DNA und den Zehntausenden von Genen, die wir alle teilen; es ist unsere eigentliche genetische Ausstattung. Der Phänotyp ist, wie sich diese DNA physisch manifestiert – in diesem Fall als Anfälligkeit für Krankheiten oder das Fortschreiten der Krankheit oder die Anfälligkeit der Krankheit selbst für eine Behandlung, die alle wahrscheinlich eine genetische Komponente haben. Der Genotyp geht in eine Blackbox der Humanbiologie ein und der Phänotyp kommt heraus. Gelegentlich ist dieser Zusammenhang unerträglich deterministisch, wie zum Beispiel bei der Huntington-Krankheit oder Mukoviszidose, bei der eine einzige Mutation in einem einzigen Gen bedeutet, dass Sie die Krankheit haben oder bekommen werden. Bei der überwiegenden Mehrheit der menschlichen Leiden ist die Verbindung jedoch entsetzlich vage – wie bei Persönlichkeit oder Intelligenz oder sportlicher Exzellenz oder jedem anderen komplexen Merkmal. Wenn Genetiker das Wort Komplex verwenden, meinen sie, dass mehr als ein Gen für den Zustand eines Individuums verantwortlich ist, und wahrscheinlich sogar einige.

Die Herausforderung für den Genetiker ist, je nach Betrachtungsweise, ein Signal-zu-Rausch-Problem oder ein Nadel-im-Heuhaufen-Problem. Wie erkennt man bei Zehntausenden von Genen im Heuhaufen des menschlichen Genoms die ein oder zwei oder zehn, die bei einer bestimmten Krankheit eine Rolle spielen?

Hier kommen Großfamilien zum Einsatz. Da alle Mitglieder ein gemeinsames genetisches Erbe haben, ist es sehr wahrscheinlich, dass jede Krankheit, die in der Familie auftritt, von denselben Genen verursacht wird und dieselben Mutationen von einem entfernten Vorfahren in den Familiengenpool geschlüpft sind. Wenn Sie ein paar Hundert Familienmitglieder mit der Krankheit finden und einige Hundert ohne, können Sie ziemlich sicher sein, dass Sie irgendwann die Mutation finden, die in der DNA der betroffenen Mitglieder vorhanden ist und in der DNA der Gesunden fehlt . Für Forscher ist dies viel einfacher als die Situation, in der die Betroffenen nicht miteinander verwandt sind, da in diesem Fall auch die genetischen Ursachen unabhängig sein können und die Gesamtvariation der DNA so verwirrend ist, dass das Signal aller krankheitsverursachenden Gene von den Hintergrundgeräusch der genetischen Variation.

In den frühen 1980er Jahren wandten sich Forscher großen Großfamilien und einer als Kopplungsanalyse bekannten Technologie zu, um systematisch nach krankheitsübertragenden Genen zu suchen. Indem sie dem Muster der Krankheitsvererbung in großen Familien folgten und das Vorhandensein der Krankheit mit bekannten genetischen Markern in Verbindung brachten – langen Regionen zum Beispiel, in denen sich die DNA-Buchstaben A und C wiederholt abwechseln, konnten Genetiker zunächst das krankheitsverursachende Gen auf a . lokalisieren spezifisches Chromosom oder spezifische chromosomale Region. Anschließend setzten sie eine Technik namens positionelles Klonen ein, um die DNA in der Nähe nach den Genen zu durchsuchen und schließlich einen bestimmten Schreibfehler zu identifizieren, der zu einer Krankheit führte. Die Techniken wurden in einer spektakulären Reihe von Entdeckungen entwickelt, sagt der MIT-Genetiker David Altshuler.

Aber der Erfolg war nicht einfach. Nancy Wexler zum Beispiel begann 1979 mit ihrer Suche nach Huntington. Bis 1983 hatte ihr Kollege James Gusella von der Harvard Medical School mithilfe von Blutproben aus Venezuela die Position des Huntington-Gens auf eine kurze Spitze von Chromosom 4 eingeengt, die nur eine Million Basenpaare lang. Es dauerte weitere 10 Jahre, um das funktionierende Gen zu identifizieren und die kritische Mutation festzunageln.

Seitdem haben Genetiker Hunderte von krankheitsverursachenden Genen identifiziert, indem sie immer schnellere Methoden zum Testen von DNA-Proben, immer schnellere Computer und eine neue Generation von Software zum Vergleichen und Kontrastieren von DNA-Variationen verwenden. Der einzige Vorbehalt bei dieser bemerkenswerten Leistung besteht darin, dass praktisch jedes identifizierte Gen, mit wenigen Ausnahmen, für eine Krankheit bestimmt ist, die durch ein einzelnes Gen und eine einzelne Mutation verursacht wird. Dies sind seltene Krankheiten - wie Huntington oder Mukoviszidose -, weil die Evolution stark gegen sie selektiert. Als Genetiker die gleichen Techniken verwendeten, um nach den genetischen Ursachen für häufige chronische Krankheiten wie Herzkrankheiten und Krebs zu suchen, war der Erfolg erheblich schwieriger.

Dass diese Volkskrankheiten eine gewisse Erblichkeit haben, ist unbestreitbar. Aber das letzte Jahrzehnt meist negativer Studien ist ein zwingender Beweis dafür, dass die zugrunde liegende Genetik tatsächlich komplex ist. Es kann das Zusammenspiel von zwei oder drei Genen und Genvarianten sein, das ein Individuum für eine bestimmte chronische Krankheit prädisponiert. Es können erheblich mehr sein, die jeweils einen geringen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit, an der Krankheit zu erkranken, oder den letztendlichen Ausgang haben.

Diese Komplexität macht die Suche nach Genen für chronische Krankheiten extrem schwierig. Wenn der Einfluss eines einzelnen Gens so gering ist – sagen wir fünf Prozent im Gegensatz zu den 100 Prozent des Huntington-Gens – dann wird es viel schwieriger, der Verbindung durch die Blackbox inmitten des Rauschens von Umweltfaktoren und anderen Genen zu folgen. Vielleicht suchst du nach einer Kombination von drei oder 10 oder 100 Genen, erklärt Altshuler, von denen jedes mehrere Mutationen haben könnte, die die Krankheit beeinflussen könnten, und alle von ihnen kollaborieren mit der Umwelt und vielleicht mit dem Zufall oder dem Schicksal. Die Korrelationen werden also viel, viel schwächer sein. Das bedeutet, dass Sie verschiedene Tools benötigen, um die Suche zu erweitern. Es bedeutet insbesondere, dass Sie viele Menschen ansehen müssen. Stellen Sie sich vor, ein Gen verursacht die Krankheit; Sie könnten sich nur fünf oder zehn Familien mit jeweils vielen Menschen ansehen und den Zusammenhang erkennen. Die Zahlen müssen nicht so groß sein, um überzeugende Argumente zu liefern. Wenn kein einzelnes Gen oder keine Mutation mehr als fünf oder zehn Prozent der Krankheit erklären kann, braucht man Hunderte oder Tausende von Menschen.

Tatsächlich wäre es wahrscheinlich unmöglich, das Rätsel zu lösen, wenn nicht die jüngsten Fortschritte in der Computer- und Labortechnologie zur Bestimmung des Genotyps von Individuen verwendet würden. Darüber hinaus liefert das Human Genome Project nun eine Karte der gesamten drei Milliarden Basenpaare, aus denen das menschliche Genom besteht. Ein notwendiger Schritt, sagt Altshuler, ist, die Gene zu kennen und sehr schnelle und effiziente Werkzeuge zu haben, um Variationen zu finden und zu fragen, ob diese Variation mit einer Krankheit korreliert? Jetzt stellt das Human Genome Project eine Liste aller Gene zur Verfügung, und das ist grundlegend stärkend. Sogar im vorherigen Paradigma, wo die Krankheit wie die Huntington-Krankheit durch ein einziges Gen mit großer Wirkung verursacht wurde, musste man alle Gene in der lokalen Region finden, sie charakterisieren und herausfinden, welches die Variation hat. Das würde eine Armee von Leuten brauchen. Das Human Genome Project ist hinzugekommen und hat eine Menge dieser Arbeit im Voraus geleistet.

Für die Pharmaindustrie, Genetiker und Risikokapitalgeber besteht die unmittelbare Herausforderung darin, eine Population zu finden, die eine ausreichende Anzahl von Krankheitsopfern, die erforderlichen klinischen Daten zur genauen Identifizierung der Krankheit und die Möglichkeit bietet, DNA-Proben von allen Beteiligten zu entnehmen. Die Auswahl der richtigen Population ist eine Wahl von Kompromissen. Je größer die Population, desto größer die Stichprobengröße und desto besser die Statistiken, aber desto schwieriger und teurer wird es, genaue klinische Daten zu erhalten. Große Großfamilien werden wahrscheinlich sehr ähnliche krankheitsverursachende Genotypen teilen, was die Identifizierung der relevanten Gene erleichtert, aber diese Mutationen oder Genvarianten könnten familienspezifisch und in anderen Populationen selten sein.

Das Bemühen, das richtige Gleichgewicht zwischen diesen Kompromissen zu erreichen, hat Gruppen zu verschiedenen Strategien zum Aufbau und zur Nutzung der in großen medizinischen Datenbanken enthaltenen Informationen geführt. Im Gegensatz zu Newfound Genomics haben sich einige davor gescheut, eng verwandte Populationen zu betrachten. Genomics Collaborative mit Sitz in Cambridge, MA, rekrutiert beispielsweise Ärzte und lässt sie von Krankheit zu Krankheit Patienten aufnehmen. Dieses Netzwerk wächst jeden Monat um 7.000 neue Patienten, sagt CEO Michael Pellini. Schließlich hofft das Unternehmen, Genotyp- und Phänotypdaten von einer halben Million Patienten zu haben, die große heterogene Populationen repräsentieren.

Diese Art von Population, argumentiert Pellini, wird Genese-Krankheit-Assoziationen anbieten – und die Diagnostika und Pharmazeutika, die daraus hervorgehen könnten – mit einer Anwendbarkeit auf große, vielfältige Populationen. Pellini nennt BRCA1, eines von zwei Genen, die mit familiärem Brustkrebs in Verbindung stehen. Als das Gen zum ersten Mal identifiziert wurde, dachten die Leute, dass es bei einer sehr signifikanten Anzahl von Frauen mit Brustkrebs beteiligt sein würde. Als Folgestudien durchgeführt wurden, um diesen Zusammenhang zu bestätigen, wurde festgestellt, dass BRCA1 tatsächlich bei weniger als 10 Prozent der Frauen mit Brustkrebs beteiligt ist. Einer der Gründe dafür ist, dass die Forscher mit kleinen Studien und mit homogenen Populationen begannen. Denk darüber nach. Wenn Sie eine Diagnose entwickeln, die auf einer Population basiert, wissen Sie, dass sie für diese eine Population repräsentativ ist. Sie haben keine Ahnung, ob es für andere Populationen repräsentativ ist. Unser Ziel ist es, Diagnostika zu entwickeln, die tatsächlich für eine sehr breite Bevölkerung repräsentativ sind, und letztendlich Therapeutika mit genau derselben Begründung zu entwickeln.

Bei GlaxoSmithKline besteht die Arbeitsphilosophie von Allen Roses, dem Leiter des Genetikprogramms, darin, die Krankheiten auszuwählen, die weltweiten Experten für diese Krankheiten zu rekrutieren und dann die Experten die Patienten rekrutieren zu lassen, zuerst aus Familien mit einer Vorgeschichte der Krankheit, und dann aus dem, was im Jargon als sporadische Fälle bekannt ist – diese Einzelfälle ohne Familienanamnese. GlaxoSmithKline baut acht klinisch-genetische Netzwerke auf, jedes für eine andere chronische Krankheit, und Roses schätzt, dass jedes Netzwerk in den ersten drei Jahren 8 Millionen US-Dollar kosten wird. Es ist nicht billig, sagt er. Es ist kein hoher Durchsatz, die Daten Patient für Patient, Familie für Familie, Kontrolle für Kontrolle aufzuarbeiten. Es ist der Teil der Studie, den keine Technologie umgehen kann. Es ist der langsamste Teil. Aber was man daraus macht, wenn man sich die Mühe gibt, sind die Polymorphismen [spezifische Genvariationen] spezifischer Gene, die - nicht 'könnten', nicht 'könnten', nicht 'wir glauben' - aber klinisch sind mit der Krankheit verbunden.

Trotz des Optimismus hat der Boom der Populationsgenomik das Potenzial, in zwei unterschiedliche Kontroversen zu verstricken – eine ethische, die andere wissenschaftlich. Die ethische Debatte wurde vor drei Jahren entzündet, als die ehemalige Neurologieprofessorin der Harvard University, Kari Stefansson, 12 Millionen US-Dollar an Risikokapital sammelte und in seine Heimat Island zurückkehrte, um deCODE-Genetik mit dem Traum zu starten, isländische DNA nach krankheitserregenden Genen zu gewinnen.

Für Stefansson stellt die isländische Bevölkerung eine unvergleichliche genetische Ressource dar. Fast alle der 280.000 Einwohner stammen von den Wikingern ab, die Ende des 9. Jahrhunderts an Land gingen. Und diese Inzuchtpopulation verfügt seit 1915 über ausgezeichnete medizinische Aufzeichnungen. Infolgedessen repräsentiert Island eine Bevölkerung, in der das Auffinden von zugrunde liegenden krankheitsverursachenden Genen so einfach wie möglich sein sollte. Tatsächlich ist das Potenzial an neuen Medikamenten so groß, dass deCODE im Februar 1998 einen Vertrag mit dem Schweizer Pharmariesen Roche unterzeichnet hat, der über einen Zeitraum von fünf Jahren möglicherweise 200 Millionen Dollar wert sein könnte.

Kontroversen brachen jedoch im Frühjahr 1998 aus, als das jahrtausendealte isländische Parlament einen Gesetzentwurf prüfte, der deCODE das Recht einräumen würde, eine nationale Datenbank mit Gesundheitsdatensätzen der gesamten isländischen Bevölkerung aufzubauen. Der Gesetzentwurf gab deCODE eine 12-jährige exklusive Lizenz, um die Datenbank zu betreiben und den Zugang an Dritte zu verkaufen, einschließlich aller anderen Wissenschaftler, die die Aufzeichnungen verwenden möchten.

Die Rechnung wurde der isländischen Gemeinschaft als Blitz aus heiterem Himmel entsprungen, sagt Einar Arnason, Populationsgenetiker und Evolutionsbiologe an der Universität von Island. Arnason ist auch stellvertretender Vorsitzender von Mannvernd, dem Verband der Isländer für Ethik in Wissenschaft und Medizin, der gegründet wurde, um sich gegen das Gesetz zu wehren. Während das Gesetz im Dezember 1998 vom isländischen Parlament verabschiedet wurde, stellt Mannvernd seine Verfassungsmäßigkeit in Frage und zählt zu seinen Verbündeten die isländische Ärztekammer und einen erheblichen Teil der Ärzte des Landes.

Kritiker von DeCODE haben es an mehreren ethischen Fronten angegriffen und es der Irreführung der isländischen Öffentlichkeit beschuldigt; Spielen mit isländischem Patriotismus und nationalem Eigeninteresse, wenn das Unternehmen in Delaware eingetragen ist und fast ausschließlich von US-Investoren unterstützt wird; und, wie der Genetiker Richard Lewontin von der Harvard University in der New York Times schrieb, die Umwandlung des Gesundheitszustands und des genetischen Status der gesamten Bevölkerung in ein Werkzeug zum Profit eines einzelnen Unternehmens.

Es gibt drei konkrete Kritikpunkte: erstens, dass deCODE die exklusiven Rechte an den Daten in der Datenbank mit Gesundheitsdatensätzen haben wird, während andere Wissenschaftler, sogar isländische, sich einkaufen müssen; zweitens, dass das Unternehmen möglicherweise nicht in der Lage ist, die Privatsphäre von Personen, deren Aufzeichnungen in die Datenbank eingehen, angemessen zu schützen; und drittens und am stärksten umstritten ist, dass die deCODE-Datenbank auf der Grundlage einer mutmaßlichen Einwilligung statt einer informierten Einwilligung funktioniert. Mit anderen Worten, anstatt Einzelpersonen vorher zu fragen, ob sie teilnehmen möchten, hat deCODE ein Recht auf die Aufzeichnungen jeder Person, die sich nicht abmeldet, indem sie ein Formular ausfüllt und an die zuständigen Behörden schickt.

Das deCODE-Wirrwarr hat fast im Alleingang das Thema Ethik zu einem Hauptaugenmerk auf dem aufstrebenden Gebiet der Populationsgenomik gemacht. Wie Medizinethiker wie der Stanford-Rechtsprofessor Henry Greely betonen, ist die Genetikforschung mit Familienstudien aufgewachsen, an denen die beteiligten Familien einen offensichtlichen Anreiz zur Teilnahme haben. Sie wollen etwas finden, um sich selbst zu helfen, ihre Kinder, ihre Enkel, sagt er. Sie machen sich keine Sorgen darüber, wer Geld verdient, und sie haben am Ende wirklich enge Beziehungen zu den Genetikern. Jetzt, wo sich die Forschung auf ganze Populationen ausbreitet, sagt Greely, haben die Forscher keinen Kontakt mit etwas anderem als Einsen und Nullen oder vielleicht ein wenig extrahierter DNA. Fragen, ob den Teilnehmern Erkenntnisse mit direktem Bezug zur eigenen Gesundheit mitgeteilt werden sollen oder ob sie sogar finanziell profitieren sollen, müssen im Vorfeld sorgfältig ausgearbeitet werden.

Nicht zuletzt führt die anhaltende deCODE-Kontroverse dazu, dass die anderen Akteure der Populationsgenomik ihre Ethikrichtlinien posaunen – und wie sie sich von deCODE unterscheiden. UmanGenomics zum Beispiel wurde 1999 gegründet, um die genetischen Informationen aus einer 15 Jahre alten Bank biologischer Proben zu vermarkten, die dem Großteil der Bevölkerung des Landkreises Vterbotten in Nordschweden entnommen wurden. Sune Rosell, ein ehemaliger Pharmakologe des Karolinska-Instituts und jetzt Präsident von UmanGenomics, erklärt, dass drei Ebenen der Einwilligung nach Aufklärung involviert sind, von der individuellen Ebene (eine Einwilligungserklärung wird unterzeichnet, bevor jemand Blutproben spendet) bis zur gesellschaftlichen Ebene (alle Projekte müssen von einem regionalen Ethikrat genehmigt werden) und auf Gemeindeebene (Vertreter des Landkreises sind im Unternehmensvorstand). Darüber hinaus, so Rosell, befindet sich das Unternehmen zwar in Privatbesitz, 51 Prozent der Anteile werden jedoch vom Landkreis und der örtlichen Universität von Umea gehalten.

In Großbritannien planen der Wellcome Trust und der staatliche Medical Research Council die Einrichtung der UK Population Biomedical Collection, um DNA-Proben, Krankenakten und Angaben zum Lebensstil von 500.000 Freiwilligen zu verknüpfen. Das Projekt wurde zur Finanzierung bewilligt, aber die einzige bedeutende Arbeit bisher, sagt Projektleiter Tom Meade, der auch die Abteilung für Epidemiologie und medizinische Versorgung des Medical Research Council leitet, war eine umfangreiche öffentliche Konsultation zu allen Fragen der Beruhigung Menschen über Vertraulichkeit und das Einholen einer informierten Einwilligung. Und dafür sorgen, dass die Leute verstehen, worum es geht.

In den Vereinigten Staaten hat die öffentliche Opposition bereits mindestens ein Unternehmen versenkt. Die Boston University, die die berühmte Framingham Heart Study betreibt, hat vor kurzem Framingham Genomic Medicine gegründet, ein privat geführtes Unternehmen ( sehen Krankenakten, Inc ., TR Juli / August 2000 ); der Plan war, eine Datenbank zu erstellen, die 52 Jahre lang akribisch detaillierte medizinische Aufzeichnungen aus der Framingham Heart Study mit Genotypdaten verknüpft, die die Framingham-Forscher Ende der 1980er Jahre zu sammeln begannen. Das Unternehmen hoffte dann, den Zugang zur Datenbank als Ressource für Pharmaunternehmen und andere Akademiker zu vermarkten. Im Dezember 2000 beschloss die Universität jedoch, das Unternehmen zu töten, als es in ethischen Fragen nicht vorankam – insbesondere, weil die Studie über Jahrzehnte von der Bundesregierung finanziert wurde und Wissenschaftler immer Zugang zu die Informationen kostenlos.

Abgesehen von den verworrenen ethischen Fragen ist die wissenschaftliche Kontroverse einfach: eine Debatte zwischen Optimisten und Pessimisten, wobei der Großteil der Gemeinschaft irgendwo dazwischen liegt. Die Pessimisten argumentieren, dass die genetische Natur chronischer Krankheiten – ob Asthma, Herzerkrankungen oder Diabetes – wahrscheinlich nicht einfach genug ist, um Assoziationsstudien aufzuklären. Und wenn die Anzahl der Gene groß ist und die Wirkung jedes Gens gering ist oder wenn mehrere Gene ähnliche Eigenschaften verleihen – etwa Resistenz gegen Herzkrankheiten oder Krebs –, dann werden die Studien wahrscheinlich wenig oder nichts wirkliches ergeben, oder, zumindest nichts Reales und Nützliches.

Die Optimisten hingegen wetten, dass bei vielen chronischen Krankheiten zwei, drei oder eine Handvoll Gene eine so große Rolle spielen, dass die Forschung sie finden wird. Selbst Optimisten erkennen jedoch an, dass die Anzahl der Gene, die für die Anfälligkeit für eine bestimmte Volkskrankheit verantwortlich sind, relativ gering sein muss, damit Bevölkerungsstudien krankheitsverursachende Gene finden können. (Wo es nur eine gibt, hätten die bisherigen Familienstudien sie allerdings zutage gefördert haben sollen.) Wie viele mehr als eine ist die Frage. Zwischen Eins und Unendlich ist viel Platz, sagt Stanfords Risch.

Und je weiter weg die Antwort liegt, desto weniger erfolgreich werden diese Assoziationsstudien sein. Wie Risch betont, kann man nur herausfinden, welche Seite richtig ist, indem man wissenschaftlich erforscht, auf welche Genomik-Unternehmen wetten. Ich weiß nicht, was wir humangenetisch noch tun können, um Gene für Volkskrankheiten zu finden, sagt Risch. Die meisten Menschen glauben, dass diese Krankheiten eine genetische Komponente haben. Wenn sich herausstellt, dass es zu viele Gene sind und die Auswirkungen zu bescheiden sind, wird es getötet. Aber im Moment gibt es keine Möglichkeit, dies zu wissen, und ich sehe keinen Grund, nicht optimistisch zu sein. Dies hat sich überhaupt nicht abgespielt, nicht bei jeder Vorstellungskraft.

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