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# Gesundheitswissenschaften# Genetische und genomische Medizin

Genetische Einblicke in Risikofaktoren für Krebs

Neue Studie verbindet genetische Merkmale mit Krebsrisiken und ebnet den Weg für Präventionsstrategien.

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Krebs ist ein grosses Gesundheitsproblem und eine der Hauptursachen für Todesfälle weltweit. Bis 2030 wird erwartet, dass die Zahl neuer Krebsfälle stark ansteigt, was zeigt, wie wichtig es ist, besser zu verstehen und Präventionsstrategien zu entwickeln. Allerdings ist es für viele Krebsarten schwierig, klare Risikofaktoren zu identifizieren. Traditionelle Studien stossen oft auf Herausforderungen wegen Kosten und ethischen Bedenken.

Das hat dazu geführt, dass Forscher genetische Informationen nach Hinweisen darauf durchsuchen, was Krebs verursacht. Eine Methode, die gerade im Fokus steht, heisst Mendelian Randomisation (MR). Diese Methode nutzt genetische Varianten, um Schlussfolgerungen über die Ursachen von Krankheiten wie Krebs zu ziehen.

Was ist Mendelian Randomisation?

Mendelian Randomisation (MR) ist eine Methode, um die Beziehungen zwischen Genen und Krankheiten zu untersuchen. Sie nutzt genetische Marker, um herauszufinden, ob bestimmte Merkmale Krankheiten verursachen. Da Gene bei der Empfängnis zufällig verteilt werden, hilft MR, einige Verzerrungen zu vermeiden, die andere Studien beeinflussen können.

Damit MR effektiv funktioniert, müssen mehrere Annahmen erfüllt sein. Forscher müssen sicherstellen, dass die genetischen Marker, die sie verwenden, mit den Merkmalen verbunden sind, die sie untersuchen, und dass diese Marker nicht mit anderen unbekannten Faktoren interagieren, die die Ergebnisse beeinflussen könnten.

Studienübersicht

In einer aktuellen Forschung wurde eine Methode namens MR-PheWAS eingeführt. Das kombiniert MR mit einer umfassenderen Studie verschiedener Merkmale, um mögliche ursächliche Zusammenhänge für Krebs zu identifizieren. Die Forscher analysierten eine breite Palette von Merkmalen und genetischen Markern, die mit acht häufigen Krebsarten in Verbindung stehen, darunter Brust-, Prostata- und Lungenkrebs.

Analyse von Merkmalen und genetischen Informationen

Die Forscher haben sich eine grosse Anzahl von Merkmalen und ihren genetischen Verbindungen angeschaut. Sie sammelten Daten aus bestehenden Studien, um die genetischen Varianten zu finden, die Risiken für verschiedene Krebsarten anzeigen könnten. Bei der Analyse der Daten verwendeten sie eine Vielzahl genetischer Informationen, um zu sehen, wie verschiedene Merkmale mit dem Krebsrisiko zusammenhängen könnten.

Die meisten signifikanten Daten stammten aus Studien mit grossen Stichproben, was genauere Ergebnisse ermöglichte. Durch die Analyse der Informationen konnten die Forscher ursächliche Zusammenhänge identifizieren, was bedeutet, dass sie vorschlagen konnten, dass bestimmte Merkmale das Risiko, einige Krebsarten zu entwickeln, direkt erhöhen oder verringern könnten.

Identifizierte ursächliche Beziehungen

Die Analyse ergab mehrere bemerkenswerte Ergebnisse. Sie gruppierte Merkmale in Kategorien wie Lebensstil, Ernährung und Körpermasse. Viele etablierte Risikofaktoren, wie Rauchen und Fettleibigkeit, zeigten starke Zusammenhänge mit einem höheren Risiko für bestimmte Krebsarten. Zum Beispiel schien ein höherer Body-Mass-Index (BMI) mit einem erhöhten Risiko für mehrere Krebsarten verbunden zu sein, während ein höherer Alkoholkonsum bei mehreren anderen Krebsarten in Verbindung gebracht wurde.

Die Forschung wies auch auf interessante Widersprüche hin. Während ein höherer BMI oft das Risiko vieler Krebsarten erhöht, gab es auch Ergebnisse, die darauf hindeuteten, dass er mit einem niedrigeren Risiko für Prostata- und Brustkrebs verbunden sein könnte.

Ernährung und Krebs

Bei der Betrachtung der Nahrungsaufnahme gab es einige vielversprechende Ergebnisse. Genetische Verbindungen zu höherem Kaffee- und Fischkonsum zeigten eine mögliche Verminderung des Risikos für kolorektalen Krebs. Andererseits wurde ein höherer Konsum von Rindfleisch mit einem erhöhten Risiko für kolorektalen Krebs in Verbindung gebracht.

Die Studie zeigte auch, dass andere Ernährungsfaktoren, wie Vitamin B12-Spiegel und bestimmte Fette, mit Krebsrisiken in Zusammenhang stehen könnten. Allerdings war die Beziehung mancher Lebensmittelgruppen zu Krebs nicht klar. Zum Beispiel wurden keine etablierten Zusammenhänge zwischen bestimmten Vitaminen und Krebsrisiken gefunden.

Immun- und Entzündungsfaktoren

Die Forschung untersuchte auch die Rolle von Immun- und Entzündungsfaktoren in Bezug auf das Krebsrisiko. Einige Immunmarker hatten starke Assoziationen mit Krebsarten. Zum Beispiel zeigte sich, dass höhere Werte bestimmter Immunfaktoren eine schützende Wirkung gegen Lungenkrebs hatten.

Literaturunterstützung für die Ergebnisse

Um ihren Ergebnissen mehr Gewicht zu verleihen, analysierten die Forscher auch bestehende Literatur zu dem Thema. Sie durchsuchten Tausende von Studien, um Unterstützung für die Zusammenhänge zu finden, die sie durch MR identifiziert hatten. Diese Literatursuche half, Kontext und tiefere Einblicke in die möglichen Mechanismen zu geben, die diese Krebsrisiken antreiben.

Einschränkungen der Studie

Obwohl die Ergebnisse bedeutend sind, hat die Studie Einschränkungen. Die Analyse stützte sich ausschliesslich auf bestehende genetische Instrumente, was bedeutete, dass sie nur bestimmte Merkmale untersuchen konnten. Ausserdem könnten einige Merkmale eng miteinander verbunden sein, was es schwierig macht, ihre individuellen Auswirkungen auf das Krebsrisiko zu trennen.

Eine weitere Einschränkung ist die Herausforderung, komplexe Beziehungen über die Zeit zu adressieren, wie beispielsweise wie Veränderungen im Lebensstil mit bestehenden genetischen Risiken interagieren könnten. Schliesslich kann es schwierig sein, den Einfluss anderer biologischer Faktoren auszuschliessen, die die Ergebnisse verfälschen könnten.

Fazit

Diese Forschung unterstreicht die Bedeutung der Identifizierung verschiedener Risikofaktoren für Krebs. Sie hebt den Wert hervor, genetische Informationen zu studieren, um Verbindungen zwischen Merkmalen und Krebs zu ziehen. Auch wenn es noch viele Unbekannte gibt, ebnen diese Ergebnisse den Weg für zukünftige Studien und betonen die Notwendigkeit grösserer Analysen, um die Zusammenhänge zwischen Merkmalen und Krebsrisiko weiter zu klären.

Indem wir diese Risikofaktoren verstehen und gezielt angehen, gibt es Potenzial für bessere Präventionsstrategien gegen Krebs. Die laufende Forschung mit genetischen Erkenntnissen könnte zu verbesserten öffentlichen Gesundheitsmassnahmen führen, um die Krebsbelastung in der Gesellschaft zu reduzieren.

Originalquelle

Titel: Risk factors for eight common cancers revealed from a phenome-wide Mendelian randomisation analysis of 378,142 cases and 485,715 controls

Zusammenfassung: For many cancers there are few well-established risk factors. Summary data from genome-wide association studies (GWAS) can be used in a Mendelian randomisation (MR) phenome-wide association study (PheWAS) to identify causal relationships. We performed a MR-PheWAS of breast, prostate, colorectal, lung, endometrial, oesophageal, renal, and ovarian cancers, comprising 378,142 cases and 485,715 controls. To derive a more comprehensive insight into disease aetiology we systematically mined the literature space for supporting evidence. We evaluated causal relationships for over 3,000 potential risk factors. In addition to identifying well-established risk factors (smoking, alcohol, obesity, lack of physical activity), we provide evidence for specific factors, including dietary intake, sex steroid hormones, plasma lipids and telomere length as determinants of cancer risk. We also implicate molecular factors including plasma levels of IL-18, LAG-3, IGF-1, CT-1, and PRDX1 as risk factors. Our analyses highlight the importance of risk factors that are common to many cancer types but also reveal aetiological differences. A number of the molecular factors we identify have the potential to be biomarkers. Our findings should aid public health prevention strategies to reduce cancer burden. We provide a R/Shiny app (https://mrcancer.shinyapps.io/mrcan/) to visualise findings.

Autoren: Molly Went, A. Sud, C. Mills, A. Hyde, R. Culliford, P. Law, J. Vijayakrishnan, I. Gockel, C. Maj, J. Schumacher, C. Palles, M. Kaiser, R. Houlston

Letzte Aktualisierung: 2023-04-06 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.02.15.23285952

Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.02.15.23285952.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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