Contente
- Visão geral dos estudos de associação ampla do genoma (GWAS)
- Como os SNPs podem afetar a biologia
- Como eles são feitos: métodos e resultados
- Limitações
- Impacto potencial e aplicações clínicas
- Exemplos de sucessos de GWAS na medicina
Ao identificar os fatores de risco genéticos para uma doença, o conhecimento pode levar à detecção precoce ou mesmo a medidas de prevenção. GWAS também pode melhorar o tratamento, permitindo aos pesquisadores projetar tratamentos com base na biologia subjacente específica de uma condição (medicina de precisão) em vez de tratar com a abordagem de tamanho único comum a muitas dessas doenças.
Como a GWAS pode mudar nossa compreensão das doenças genéticas
No momento, muito do nosso conhecimento genético das doenças está relacionado com incomum condições associadas a mutações de um único gene específico, como fibrose cística.
O impacto potencial do GWAS é significativo, pois esses estudos podem revelar variações anteriormente desconhecidas em vários genes do genoma em geral que estão associados a uma ampla gama de condições crônicas complexas comuns.
Um exemplo rápido disso é que os GWAS já foram usados para identificar três genes que respondem por 74% do risco atribuível de degeneração macular relacionada à idade, uma condição que não havia sido considerada anteriormente uma doença genética.
Visão geral dos estudos de associação ampla do genoma (GWAS)
Antes de entrar nos detalhes dos estudos de associação do genoma (GWAS), é útil definir esses estudos do ponto de vista geral.
GWAS pode ser definido como testes que podem, em última instância, identificar os (frequentemente vários) genes responsáveis por uma série de condições médicas crônicas comuns que antes eram consideradas relacionadas apenas ao meio ambiente ou a fatores de estilo de vida. Com genes que aumentam o risco de uma doença, os médicos podem, portanto, examinar as pessoas em risco (ou oferecer estratégias de prevenção), protegendo as pessoas que não correm risco dos inevitáveis efeitos colaterais e falsos positivos associados ao rastreamento.
Aprender sobre associações genéticas com doenças comuns também pode ajudar os pesquisadores a descobrir a biologia subjacente. Para a maioria das doenças, os tratamentos têm como objetivo principal tratar os sintomas e de uma maneira universal. Ao compreender a biologia, podem ser concebidos tratamentos que vão à raiz do problema e de forma personalizada.
História da Genética e Doenças
Os estudos de associação do genoma foram realizados pela primeira vez em 2002, com a conclusão do projeto do genoma humano em 2003 tornando esses estudos totalmente possíveis. Antes da GWAS, uma compreensão da base genética da doença era limitada principalmente a condições de "um único gene" que tinham efeitos muito significativos (como fibrose cística ou doença de Huntington) e grandes mudanças genéticas (como a presença de um cromossomo 21 extra com Síndrome de Down). Encontrar os genes específicos que podem estar associados a uma doença foi um grande desafio, pois apenas genes específicos eram geralmente examinados.
Ao contrário das condições de "gene único", é provável que haja muitos genes de muitas regiões diferentes associados à maioria das doenças crônicas complexas.
Compreendendo os princípios básicos de genes, DNA e cromossomosPolimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) e variação genética
Os estudos de associação de todo o genoma procuram loci específicos (polimorfismos de nucleotídeo único) em todo o genoma que podem estar associados a uma característica (como uma doença). Aproximadamente 99% ou mais do genoma humano é idêntico entre todos os humanos. A outra parte, menos de 1% do genoma humano, contém variações entre diferentes pessoas que podem ocorrer em qualquer parte do genoma, em todo o nosso DNA.
Polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) são apenas um tipo de variação genética encontrada no genoma, mas são os mais comuns.
Os estudos de associação do genoma procuram esses loci específicos ou SNPs (pronuncia-se "recortes") para ver se alguns são mais comuns em pessoas com uma doença específica.
SNPs são uma área do DNA que varia em um único nucleotídeo ou par de bases. Os nucleotídeos são as bases que constituem os blocos de construção ou "letras" do código genético.
Existem apenas quatro bases, A (adenina), C (citosina), G (guanina) e T (timina). Apesar de ser um "alfabeto" de apenas quatro letras, as variações criadas por diferentes bases são quase ilimitadas e respondem pelas diferenças de características entre pessoas diferentes.
Quantos SNPs existem no genoma humano?
Existem cerca de 300 bilhões de nucleotídeos no genoma humano, dos quais cerca de um em 1.000 é um SNP. O genoma de cada indivíduo contém entre quatro milhões e cinco milhões de SNPs.
SNPs menores e maiores
SNPs são classificados como principais ou secundários, dependendo da frequência de um SNP em uma determinada população. Por exemplo, se 80% das pessoas tivessem um A (adenina) em uma posição e 20% tivessem um T (timina), o SNP com A seria considerado um SNP principal ou comum, e o SNP com um T, um secundário SNP.
Quando os SNPs ocorrem dentro de um gene, essas regiões são chamadas de alelos, com a maioria tendo duas variações possíveis. O termo "frequência de alelo menor" simplesmente se refere à frequência do alelo menos comum, ou um SNP menor.
Algumas doenças raras são caracterizadas por um único SNP raro; Doença de Huntington, por exemplo. Com as doenças mais comuns e complexas, como diabetes tipo II ou doenças cardíacas, pode haver muitos SNPs relativamente comuns.
Localizações de SNPs
Os SNPs são encontrados em diferentes regiões funcionais do genoma, e essa região, por sua vez, desempenha um papel no efeito que podem ter. SNPs podem estar em:
- A sequência de codificação de um gene
- Uma região não codificadora
- Entre genes (intergênicos)
Quando um SNP é encontrado com a sequência codificadora de um gene, ele pode ter um efeito na proteína codificada por aquele gene, mudando sua estrutura para que tenha um efeito deletério, um efeito benéfico ou nenhum efeito.
Cada segmento de três nucleotídeos (três SNPs) codifica um aminoácido. Há redundância no código genético, entretanto, de forma que mesmo que um nucleotídeo mude, isso pode não resultar na colocação de um aminoácido diferente em uma proteína.
Uma alteração em um aminoácido pode alterar ou não a estrutura e função de uma proteína e, se assim for, pode resultar em diferentes graus de disfunção dessa proteína. (Cada combinação de três bases determina qual dos 21 aminoácidos possíveis será inserido em uma determinada região em uma proteína.)
SNPs que caem em uma região não codificadora ou entre genes ainda podem ter um efeito na função biológica onde podem desempenhar um papel regulador na expressão de genes próximos (eles podem afetar funções como a ligação do fator de transcrição, etc.).
Tipos de SNPs em regiões de codificação
Na região codificadora de um gene, também existem diferentes tipos de SNPs.
- Sinônimo: Um SNP sinônimo não altera o aminoácido.
- Não-sinônimo: Com SNPs não sinônimos, haverá uma mudança no aminoácido, mas eles podem ser de dois tipos diferentes.
Os tipos de SNPs não sinônimos incluem:
- Mutações Missense: Esses tipos de mutações resultam em uma proteína que não funciona corretamente ou não funciona de todo.
- Mutações sem sentido: Essas mutações resultam em um códon de parada prematuro que resulta em um encurtamento da proteína.
SNPs vs. Mutações
Os termos mutação e SNP (variação) são às vezes usados indistintamente, embora o termo mutação seja mais frequentemente usado para descrever variantes genéticas raras; SNP é geralmente usado para descrever variações genéticas comuns.
Células germinativas vs. mutações somáticas
Com a recente adição de terapias direcionadas para o câncer (drogas que visam mudanças genéticas específicas ou mutações em células cancerosas que impulsionam o crescimento de um tumor), discutir mutações genéticas pode ser muito confuso. Os tipos de mutações encontradas nas células cancerosas são mais frequentemente somáticas ou mutações adquiridas.
Mutações somáticas ou adquiridas ocorrem no processo de uma célula se tornar uma célula cancerosa e estão presentes apenas nas células de onde se originaram (por exemplo, células cancerosas do pulmão). Uma vez que são adquiridos após o nascimento, não são herdados ou transmitidos de uma geração para outra.
Quando essas mudanças adquiridas ou mutações envolvem a mudança em uma única base, são geralmente chamadas de um único nucleotídeo alteração em vez de um SNP.
Células germinativas ou mutações hereditárias, em contraste, são mutações ou outras alterações genéticas no DNA que estão presentes desde o nascimento (concepção) e podem ser herdadas.
Mutações genéticas hereditárias vs. adquiridas: quais são as diferenças?Com o GWAS, o foco está nas variações genéticas que são herdadas e, portanto, nas mutações das células germinativas que podem ser encontradas.
Como os SNPs podem afetar a biologia
Muitos SNPs têm pouco impacto direto na biologia, mas podem servir como marcadores muito úteis para encontrar a região do genoma que o faz. Embora os SNPs possam ocorrer dentro de um gene, eles são mais comumente encontrados em regiões não codificantes.
Quando determinados SNPs são associados a uma característica em estudos de associação do genoma, os pesquisadores então usam mais testes para examinar a área de DNA próxima ao SNP. Ao fazer isso, eles podem identificar um gene ou genes que estão associados a uma característica.
Uma associação por si só não prova que um SNP (ou um determinado gene próximo a um SNP) causas um traço; avaliação adicional é necessária. Os cientistas podem observar a proteína gerada pelo gene para avaliar sua função (ou disfunção). Ao fazer isso, às vezes é possível descobrir a biologia subjacente que leva a essa doença.
Genótipo e Fenótipo
Ao falar sobre SNPs e características, é útil definir mais dois termos. A ciência sabe há muito tempo que as variações genéticas estão relacionadas aos fenótipos.
- Genótipos referem-se a variações genéticas, como variações em SNPs.
- Fenótipos referem-se a traços (por exemplo, cor dos olhos ou do cabelo), mas também podem incluir doenças, características comportamentais e muito mais.
Em uma analogia, com GWAS os pesquisadores podem procurar SNPs (variações genéticas) que estão associados a uma predisposição para ser loira ou morena. Tal como acontece com as descobertas em um estudo de associação do genoma, a associação (correlação) entre o genótipo (SNPs, neste caso) e uma característica (por exemplo, a cor do cabelo) não significa necessariamente que as descobertas genéticas são o causa do traço.
SNPs e doenças humanas
É importante observar que, com doenças comuns, um SNP específico geralmente não é a causa de uma doença sozinho, mas geralmente há uma combinação de vários SNPs (ou pelo menos o gene próximo) que pode contribuir para uma doença em diferentes graus ( severidade) e de maneiras diferentes.
Além disso, variações nos SNPs geralmente são combinadas com outros fatores genéticos e fatores de risco ambientais / estilo de vida. Alguns SNPs também podem estar associados a mais de uma doença.
Nem todos os SNPs são "ruins" e alguns SNPs (como foi encontrado na doença inflamatória do intestino) podem reduzir o risco de uma doença em vez de aumentar o risco. Descobertas como essa podem levar os pesquisadores a encontrar melhores tratamentos para doenças, aprendendo sobre a proteína codificada pelo gene e tentando imitar as ações com um medicamento.
Como eles são feitos: métodos e resultados
Os estudos de associação do genoma podem ter designs diferentes, dependendo da pergunta a ser respondida. Ao examinar condições médicas comuns (como diabetes tipo 2), os pesquisadores reúnem um grupo de pessoas com a doença e outro grupo que não tem a doença (o fenótipo). GWAS é então feito para ver se há alguma associação entre o genótipo (na forma de SNPs) e o fenótipo (a doença).
Amostragem
O primeiro passo para realizar esses estudos é obter amostras de DNA dos participantes. Isso pode ser feito por meio de uma amostra de sangue ou de um cotonete de bochecha. A amostra é purificada para isolar o DNA das células e outros componentes do sangue. O DNA isolado é então colocado em um chip que pode ser escaneado em uma máquina automatizada.
Varredura e análise estatística de variações
Todo o genoma das amostras de DNA é então escaneado para procurar variações genéticas (SNPs) que estão associadas a uma doença ou outra característica, ou se SNPs (variações) específicos são vistos mais no grupo de doenças. Se forem encontradas variações, a análise estatística é feita para estimar se as variações entre os dois grupos são estatisticamente significativas.
Em outras palavras, os resultados são analisados para determinar a probabilidade de que a doença ou característica esteja de fato relacionada à variação genética. Esses resultados são exibidos em um gráfico de Manhattan.
Análise Adicional e Confirmação de Acompanhamento
Ao avaliar os resultados, os pesquisadores usam bancos de dados de genótipo e fenótipo (catálogo GWAS) para comparar as sequências de referência conhecidas com aquelas que são encontradas. O International HapMap Project (2005) forneceu a base que, juntamente com a conclusão do Projeto Genoma Humano, tornou esses estudos possíveis.
Se forem detectadas variações, diz-se que estão associadas a uma doença, mas não necessariamente à causa de uma doença, e mais testes são realizados para examinar mais de perto a área do genoma na região onde os SNPs foram encontrados.
Isso geralmente envolve o sequenciamento de uma região específica (olhando para a sequência de pares de bases no DNA), a área específica ou o sequenciamento de todo o exon.
Comparação com outros testes genéticos
A maioria das doenças genéticas raras é causada por uma mutação genética, mas podem ocorrer várias variações (mutações) no mesmo gene.
Por exemplo, alguns milhares de variações dentro do gene BRCA se enquadram no termo mutação BRCA. A análise de ligação pode ser usada para procurar essas variações. Não é, no entanto, muito útil ao examinar doenças comuns e complexas.
Limitações
Como acontece com a maioria dos testes médicos, existem limitações para os estudos de associação do genoma. Alguns deles incluem:
- Limitações genéticas: Nem todos os riscos de doenças (genéticos ou ambientais) são causados por variantes comuns. Por exemplo, algumas condições são causadas por variantes muito raras e outras são causadas por mudanças maiores no genoma.
- Falsos negativos: GWAS pode não detectar todas as variantes que estão envolvidas em uma condição médica específica e, portanto, fornecer informações menos completas sobre quaisquer associações.
- Falso-positivo: Certamente, as associações podem ser detectadas entre loci e doença que são devido ao acaso, em vez de uma conexão entre os dois. Uma das maiores preocupações para algumas pessoas é que uma associação encontrada por GWAS pode não ter qualquer relevância real para a doença.
- Erros: Sempre há um potencial de erro em estudos de associação de todo o genoma, com vários lugares onde isso poderia ocorrer, começando com amostragem pobre, para erros no isolamento de DNA e aplicá-lo a um chip, para erros de máquina que poderiam ocorrer com a automação. Assim que os dados estiverem disponíveis, também podem ocorrer erros de interpretação. O controle de qualidade cuidadoso em cada etapa do processo é fundamental.
Esses estudos também são afetados pelo tamanho da amostra, com uma amostra menor sendo menos provável de fornecer informações significativas.
Impacto potencial e aplicações clínicas
Os estudos de associação de todo o genoma têm o potencial de impactar as doenças de várias maneiras, desde a determinação do risco até a prevenção, a concepção de tratamentos personalizados e muito mais. Talvez o maior potencial desses estudos, entretanto, seja seu papel em ajudar os cientistas a descobrir a biologia subjacente de condições médicas complexas comuns.
No momento, muitos, se não a maioria dos tratamentos que temos para doenças são projetados para ajudar com o sintomas da doença.
Os estudos de associação de todo o genoma (junto com estudos de acompanhamento, como análise de variantes raras e sequenciamento do genoma completo) permitem que os pesquisadores estudem os mecanismos biológicos que causam essas doenças em primeiro lugar, preparando o terreno para o desenvolvimento de tratamentos que abordem a causa em vez de simplesmente tratar os sintomas.
Em teoria, esses tratamentos têm maior probabilidade de serem eficazes, ao mesmo tempo que causam menos efeitos colaterais.
Suscetibilidade e, portanto, detecção precoce da doença
No momento, muitos dos testes usados para triagem de condições médicas são baseados no risco médio dos indivíduos. Em algumas condições, não é econômico e pode realmente causar mais danos do que benefícios para a triagem de todos.
Ao saber se uma pessoa é mais ou menos suscetível a uma condição, o rastreamento pode ser adaptado a essa pessoa individual, se o rastreamento pode ser recomendado com mais frequência, em uma idade mais precoce, com um teste diferente, ou talvez nem precise ser rastreado. .
Suscetibilidade a fatores de risco
Nem todas as pessoas são igualmente afetadas por toxinas no meio ambiente. Por exemplo, acredita-se que as mulheres podem ser mais suscetíveis aos carcinógenos do tabaco. Determinar a suscetibilidade de uma pessoa à exposição pode não apenas ajudar os cientistas a examinar os mecanismos de prevenção, mas pode orientar o público de outras maneiras.
Um exemplo possível é o do café. Muitos estudos foram feitos examinando o café e o risco de vários tipos de câncer e outras doenças, com resultados conflitantes. Pode ser que a resposta dependa da pessoa em particular e que beber café possa ter efeitos positivos para uma pessoa e ser prejudicial para outras devido a variações em seu genoma.
Farmacogenômica
O campo da farmacogenômica já está usando descobertas para ajudar a prever a resposta de um indivíduo a um medicamento específico. Variações na composição genética de uma pessoa podem afetar a eficácia de um medicamento, como ele é metabolizado no corpo e quais efeitos colaterais podem ocorrer. Os testes agora podem ajudar algumas pessoas a prever quais antidepressivos podem ser mais eficazes.
Coumadin (varfarina) é um anticoagulante que pode ser difícil de administrar. Se a dose for muito baixa, pode ser ineficaz na prevenção de coágulos sanguíneos, podendo causar êmbolos pulmonares, ataques cardíacos ou derrames isquêmicos. Do outro lado do espectro, quando a dose é muito alta (muito diluidor do sangue), o resultado pode ser igualmente catastrófico, com pessoas sangrando, por exemplo, no cérebro (derrame hemorrágico).
Os pesquisadores conseguiram usar o GWAS para demonstrar variações em vários genes que têm uma influência muito significativa na dosagem de Coumadin. Essa descoberta levou ao desenvolvimento de testes genéticos que podem ser usados na clínica para auxiliar os médicos na prescrição da dose adequada do medicamento.
Diagnóstico e tratamento de doenças virais
Algumas pessoas são mais suscetíveis a certas infecções virais do que outras e sabe-se que as pessoas respondem de maneira diferente aos tratamentos. A combinação de GWAS e sequenciamento de próxima geração pode ajudar a trazer respostas para ambas as questões.
Por exemplo, a variação genética pode aumentar a suscetibilidade à infecção por HPV e ao câncer cervical. Saber quem é mais suscetível pode ajudar os médicos a recomendar a prevenção e o rastreamento. Outro exemplo em que o GWAS pode ser muito útil é no tratamento da hepatite C, pois as pessoas podem responder de maneira muito diferente aos tratamentos disponíveis atualmente.
Estimando Prognóstico
Mesmo com o tratamento, algumas pessoas que parecem ter um diagnóstico muito semelhante podem ter resultados muito diferentes de uma doença. O GWAS pode ajudar a identificar quem responderá bem e quem não. Alguém com um prognóstico ruim pode precisar ser tratado de forma mais agressiva, enquanto uma pessoa com um prognóstico muito bom pode precisar de menos tratamento; saber disso com antecedência pode evitar os efeitos colaterais dessa pessoa.
O que os testes genômicos podem dizer sobre os riscos à saúdeExemplos de sucessos de GWAS na medicina
Em 2018, mais de 10.000 loci para doenças comuns (ou outras características) foram identificados, e esse número continua a aumentar rapidamente. Existem vários exemplos de como esses estudos podem mudar a cara da medicina.
Algumas dessas descobertas já estão mudando nossa compreensão das doenças comuns.
Degeneração macular
Uma das primeiras descobertas reveladoras dos estudos de associação do genoma foi em relação à degeneração macular relacionada à idade, a principal causa de cegueira nos Estados Unidos. Antes da GWAS, a degeneração macular era considerada em grande parte uma doença ambiental / de estilo de vida com pouca base genética.
O GWAS determinou que três genes respondem por 74% do risco atribuível para a doença. Isso não foi apenas surpreendente em uma condição que não tinha sido pensada anteriormente como uma doença genética, mas esses estudos ajudaram a demonstrar a base biológica da doença, observando uma variação no gene da proteína H do complemento. Esse gene codifica uma proteína que regula a inflamação.
Sabendo disso, os cientistas podem criar tratamentos que visem a causa e não os sintomas.
Doença inflamatória intestinal
GWAS identificou um grande número de loci associados ao desenvolvimento de doenças inflamatórias intestinais (colite ulcerosa e doença de Crohn), mas também encontrou uma mutação que parece proteger contra o desenvolvimento de colite ulcerosa. Ao estudar a proteína produzida por esse gene, os cientistas podem criar um medicamento que possa igualmente controlar ou prevenir a doença.
Muitas outras condições médicas
Existem muitas condições médicas mais comuns nas quais a GWAS fez descobertas importantes. Apenas alguns deles incluem:
- doença de Alzheimer
- Osteoporose
- Insuficiência ovariana prematura (menopausa precoce)
- Diabetes tipo 2
- Psoríase
- Mal de Parkinson
- Alguns tipos de doenças cardíacas
- Obesidade
- Esquizofrenia
Uma palavra de Verywell
Os estudos de associação do genoma já melhoraram nossa compreensão de muitas doenças comuns. Seguir as pistas nesses estudos que apontam para os mecanismos biológicos subjacentes da doença tem o potencial de transformar não apenas o tratamento, mas possivelmente a prevenção dessas condições no futuro.