In der gestrigen New York Times, berichtet Kira Peikoff, was passiert, wenn sie genetische Tests für Krankheitsrisiken von drei verschiedenen Anbietern, sie nahm.
23andMe sagte mein erhöhten Risiken - etwa das Zweifache der durchschnittlichen - waren für Psoriasis und rheumatoider Arthritis, mit meinem Leben Quote von Krankheiten bei 20,2 Prozent und 8,2 Prozent bekommen. Aber gemäß Genetic Testing Laboratories, meine geringsten Risiken waren für - Sie ahnen es - Psoriasis (2 Prozent) und rheumatoider Arthritis (2,6 Prozent). Für koronare Herzkrankheit, 23andMe und G.T.L. vereinbart, dass ich bei 26 bis 29 Prozent aus nächster Nähe zu durchschnittliches Risiko hatten, aber Pathway aufgeführt meine Chancen als "überdurchschnittlich gut."
Der Ton des Artikels ist eine echte Überraschung: warum sollte drei Tests basierend auf das Lesen mit einer solchen völlig unterschiedlichen Ergebnissen DNA-die sehr Basis-Code unserer Biologie-kommen? Aber die Reaktion unter den Genetik-versierte Leute, die ich auf Twitter folgen war meistens. Und wirklich, Erfahrung Peikoff ist, ist keine Überraschung, wenn Sie ein wenig über die Herkunft der Daten kennen die genetischen Tests verwendet sie nahm.
Zu ihrer Ehre, tut Peikoff einen guten Job, die nahe Grund für die Abweichungen zu erklären: die verschiedenen Dienste, die sie oft an verschiedenen genetischen Markern sah verwendet wird, oder verschiedene Sätze von Markern, mit der Krankheit Risikobewertungen zu kommen. Aber warum in aller Welt würden sie verschiedene Marker verwenden? Es kommt alles auf den Ursprung der genetischen Risikobewertungen, die die Grundlage der Untersuchungen bilden.
Ein Leitfaden für Anfänger zur Vereinigung Genetik
Das Brot-und-Butter der modernen Humangenetik ist die genomweite Assoziations (GWA) Studie. Um eine sehr einfache GWA Studie tun, rekrutieren Genetiker eine Stichprobe von Menschen einige, die eine bestimmte Krankheit haben, und einige, die dont-und sequenzieren sie an vielen verschiedenen genetischen Markern, über das Genom angeordnet. Heutzutage sind diese Marker fast immer oder SNPs individuelle "Buchstaben" des genetischen Codes, die von Person zu Person unterschiedlich. Dann suchen sie nach SNPs, bei dem jeder mit der Krankheit eine Version des SNP hat, und jeder ohne die Krankheit hat eine andere Version. Wir sagen, dass diese SNPs starke Assoziation mit der Krankheit zeigen.
Im Laufe der letzten zehn Jahre oder mehr, haben wir eine sehr große Studien wie diese aufgebaut, Marker mit Krankheiten von Diabetes zu Bluthochdruck und Schizophrenie zu identifizieren. Genetische Tests können Unternehmen eines Kunden Genotyp bei SNPs nehmen, der in vielen verschiedenen GWA Studien verwendet wurden, und dann durch diese Literatur graben, um zu sehen, ob eine der Versionen der SNPs vom Kunden getragen wurden gefunden mit der Krankheit in Verbindung gebracht werden.
Und da ist der Haken. Wie Testen Unternehmen gehen über die durch diese GWA Literatur zu graben, und was sie entscheiden, zu berichten stark beeinflussen, wie sie die rohe genetischen Daten, die sie von ihren Kunden sammeln interpretieren.
Association ist nicht Verursachung
In erster Linie, die Assoziationen zwischen SNPs und von GWA gefunden Krankheit sind genau das Assoziationen. Oder das Synonym zu verwenden, die Skepsis in den meisten informierte Nicht-Wissenschaftlern auslösen, sind sie Korrelationen zwischen dem Vorhandensein des SNP-Variante und die Krankheit. Genetiker erwarten selten, dass eine SNP-Variante mit noch sehr starke Assoziation zu einer Krankheit direkt, dass Krankheit verursacht; Stattdessen nehmen wir starke Assoziation zu zeigen, dass die SNP in oder in der Nähe der Strecke von genetischen Codes liegen kann, die die direkte kausale Beziehung hat. Im Allgemeinen wir es ein ermutigendes Zeichen betrachten, wenn mehrere Studien GWA Assoziationen zwischen einer Krankheit finden und verschiedene SNPs in der gleichen allgemeinen genetischen Nachbarschafts Das deutet darauf hin, wo wir eine tatsächliche kausale Gen finden könnte.
Genetik ist komplex!
Zweitens sind viele GWA Studien der Krankheit nicht entwickelt, um die Menschen in der Studie Proben in den binären Begriffe zu kategorisieren ich sie oben-do skizziert oder dass sie nicht die Krankheit haben? -aber Statt für Assoziationen mit dem Risiko einer Erkrankung zu suchen. Einer der breiten Erkenntnisse kommen aus allen der GWA Arbeit ist, dass, so dass jede einzelne Genvariante das Risiko einer Erkrankung nur ein wenig erhöht. Diese subtilere Effekte sind schwerer zu mit statistischer Sicherheit zu identifizieren, und sie bedeuten, dass das Lernen Sie eine SNP-Variante im Zusammenhang mit Typ-II-Diabetes tragen, ist nicht dasselbe wie die Ergebnisse einer Blutprobe erhalten, die zeigt Ihre Blutzuckerregulation ist aus Whack. Zu kommen mit einer Risikoabschätzung, Prüfung Unternehmen können die kumulativen Wirkungen vieler krankheitsassoziierter Marker betrachten, und es wird immer noch selten sein, dass sie eine schwarz-weiße Diagnose produzieren.
In ihrem Artikel stellt Peikoff richtig, dass die Umweltvariation zu Unsicherheit in der genetischen Risiko Assoziationen, die, wenn Sie jemals offensichtlich ist, trägt eineiigen Zwillingen bekannt haben, die unterschiedliche Fitness-Regime folgen. Moderne GWA Studien zielen im Allgemeinen Proben von Menschen zu verwenden, die sich in sehr ähnlichen Umgebungen gelebt haben, und verwenden Sie groß genug, um Proben, die die verbleibende Variation kann als statistische "Rauschen" behandelt werden, die die Fähigkeit Assoziationen zu erkennen schwächt, aber nicht positiv Irre führen den Test. Das heißt, wenn Peikoff wird einen anderen Lebensstil von den Menschen leben, die in einer GWA Studie teilgenommen, die das Krankheitsrisiko mit einer bestimmten SNP-Variante assoziiert gefunden, sie eine ganz andere Krankheitsrisiko als die Schätzung von dieser Studie haben könnte.
Ahnen Angelegenheiten
Schließlich wegen ihrer Verbindung-nicht-Verursachung Natur teil, können die Ergebnisse der GWA-Studien in verschiedenen Populationen variieren. Dies liegt daran, die Häufigkeit der SNP-Varianten unterscheidet sich mit der geographischen Herkunft, zwei Populationen, die ohne viele Generationen verbringen direkt verschiedene Muster der genetischen Variation als Ergebnis der genetischen Drift, zufällige Veränderungen in der Häufigkeit der genetischen Varianten im Laufe der Zeit entwickeln interbreeding. Genetische Abstammung und Vaterschaftsanalysen Vorteil dieser genetischen Unterschiede nehmen, und sie können eine verwirrende Wirkung in GWA Studien haben.
Als ein sehr einfaches Beispiel soll eine GWA Studie basierend auf einer Probe, bestehend aus zwei Großfamilien, eine mit einer Geschichte von Herzerkrankungen, und die andere mit sehr wenig Wärme Krankheit. In dieser Studie jeder SNP, die zwischen den beiden unterschieden sich Familien-und viele tun würden, so einfach als Folge ihrer unterschiedlichen Herkunft-wäre eine starke Assoziation mit einer Herzerkrankung zeigen. Aus diesem Grund, niemand entwirft tatsächlich GWA Studien auf diese Weise! Genetiker konstruieren Proben sehr sorgfältig diese Wirkung von Verwandtschaft zwischen Individuen zu minimieren, und es gibt statistische Methoden, die auch für sie zu kontrollieren helfen kann. Außerdem ist es gängige Praxis, GWA Studien unter Verwendung von mindestens zwei unabhängigen Proben zu leiten Menschen und nur SNPs akzeptieren, die so stark in beiden Proben im Zusammenhang auftauchen.
Aber selbst mit diesen Maßnahmen an Ort und Stelle sind die Ergebnisse eines jeden GWA Studie spezifisch für die Bevölkerung abgetastet. Als direkte Darstellung dieses Prinzips, ein kürzlich in PLoS Biology veröffentlicht wurde eine Liste von SNPs, die mit dem Auftreten der Krankheit in Proben von Menschen mit europäischer Abstammung und fragte, wie oft die gleichen SNPs ähnliche Vereinigungen in den Proben der Afro-Amerikaner, Amerikaner asiatischer Abstammung hatten, Hispanic Amerikaner, native Americans und den pazifischen Inseln. Die Autoren fanden heraus, dass während der SNPs sie in der Regel ähnliche Vereinigungen in der europäischen und außereuropäischen Populationen hatte untersucht, die oft die Stärke des Zusammenhangs zwischen den Populationen unterschieden. Also, wenn Sie Hispanic sind, eine Risikoabschätzung basiert auf einer GWA Studie der asiatischen Amerikaner sein kann weniger genau als ein basierend auf einer Stichprobe der Hispanoamerikaner.
Caveat emptor!
Peikoff nahm Tests aus, die Vorreiter in dieser Art von "direct to consumer" Gentests, die die FDA vor kurzem von der Einschätzung Gesundheitsrisiko; von ; und von . Wie diese drei Unternehmen sammeln und berichten genetische Daten unterscheiden sich ziemlich viel.
Der 23andMe-Test ist ganz offene-it-Kunden bei Millionen von SNPs Genotypen, ob sie mit der Krankheit zu werden sind bekannt assoziiert oder nicht, und erzeugt Berichte über die Herkunft und (bis zur FDA Sache) Assoziationen mit Krankheiten bezogen auf das gesamte Kit Kind und Kegel. 23andMe können auch Kunden für ihre eigene Prüfung alle diese Daten herunterladen und (wieder, bis die FDA Sache) aktualisierten Berichte gesendet werden, wenn neue Assoziationen mit den Markern gefunden würden sie bereits genotypisiert. (Ich habe Sinn, die 23andMe Service selbst für einige Zeit, um zu versuchen, aber noch nicht dazu gekommen, um es noch-jetzt, dass es sieht aus wie sie immer noch erlaubt sind, die Rohdaten zu verkaufen, habe ich endlich weiter gehen kann.)
Die anderen beiden Unternehmen scheinen einen vorsichtigeren Ansatz, die Prüfung Genotypen bei Markern bekannt bereits mit Listen von bestimmten medizinischen Bedingungen verbunden zu sein, und sehr explizit Zugriff auf professionelle genetische Beratung bieten. Der GTL-Test ist nur über einen Arzt zur Verfügung, und Pathway enthält die genetische Beratung als Teil seines Kaufpreises.
Als sie merkt, Peikoff ihre Risikobewertungen unterschiedlichen genetischen Testergebnisse, weil die drei Test Unternehmen bekam basierend auf verschiedenen Sätzen von genetischen Markern-und es ist wahrscheinlich, dass sie diese unterschiedlichen Sätze von Markern basieren auf unterschiedlichen Interpretationen der vielen, vielen GWA Studien ausgewählt suchen genetische Marker mit der Krankheit in Verbindung gebracht. Ob und wie diese Urteile sind nicht auf der Prüfung von Unternehmen jeweiligen Websites ausgeschrieben, und ich würde ein Laie in der Lage sein, eine informierte Wahl unter den Regelungen zu treffen für die Auslegung der GWA Literatur ohnehin nicht erwarten.
Es ist auch möglich, dass sie eine Schätzung von Peikoff eigenen Vorfahren verwendet haben, könnten ihre Bewertung unterschiedlicher Studienergebnisse anzupassen, in Menschen mit ähnlichen Vorfahren gefunden, mehr Gewicht zu Verbänden geben. Das enthält zwar einige Informationen über Herkunft im Zusammenhang mit den Risikobewertungen, aber es ist nicht klar, wie genau es ist berücksichtigt worden.
Referenzen
Carlson, C. S., Matise, T. C., Norden, K. E., Haiman, C. A., Fesinmeyer, M. D., Buyske, S., ... Kooperberg, C. L. (2013). Generalisierung und Verdünnung der Assoziation ergibt sich aus europäischen GWAS in Populationen von nicht-europäischer Abstammung: Die Studie PAGE. PLoS Biology, 11 (9): e1001661. doi:.
Plomin, R., Haworth, C., & Davis, O. 2011. Häufige Erkrankungen sind quantitative Merkmale. Nature Reviews Genetics, 10: 872-9. doi:.