El papel de la genética y el estilo de vida en las características de la presión arterial
Examinando cómo los genes y el ambiente influyen en las variaciones de la presión arterial.
― 10 minilectura
Tabla de contenidos
- Componentes Genéticos y Ambientales
- Entendiendo la Heredabilidad
- Interacción entre Genética y Ambiente
- Evolución de Métodos de Investigación
- Importancia de los Factores de Estilo de Vida
- Interacciones Genotipo-Ambiente
- El Papel de la Genética del Comportamiento
- Visión General del Estudio
- Recopilación de Datos
- Métodos Estadísticos
- Resultados de la Varianza del Estilo de Vida
- Entendiendo la Varianza de la Presión Arterial
- Prediciendo la Presión Arterial
- Importancia de la Prueba de Modelos
- Resumen de Hallazgos
- Conclusión
- Fuente original
Cuando hablamos de rasgos como altura, peso o condiciones de salud, estos rasgos están influenciados tanto por la genética como por el entorno. La idea básica es que nuestra composición genética (lo que heredamos de nuestros padres) y la forma en que vivimos junto con el mundo que nos rodea afectan estos rasgos. Los científicos estudian cuánto de la variación de un rasgo se debe a los genes y cuánto se debe a factores ambientales. Esto se llama heredabilidad.
Componentes Genéticos y Ambientales
En términos simples, se puede pensar en un rasgo como compuesto de dos partes: la parte genética y la parte ambiental. La parte genética proviene de muchos genes, y la parte ambiental incluye todo lo demás, como la dieta, el Estilo de vida e incluso las condiciones meteorológicas. Analizando estos componentes, los investigadores pueden entender mejor lo que contribuye a varios rasgos.
Para simplificar las cosas, los científicos a menudo se enfocan solo en la parte genética conocida como efectos genéticos aditivos. Esto significa que observan cómo el efecto combinado de diferentes genes influye en un rasgo, sin considerar otras interacciones genéticas que podrían complicar las cosas.
Entendiendo la Heredabilidad
La heredabilidad nos dice cuánto de la variación en un rasgo se puede atribuir a la genética. Se calcula como la proporción de varianza genética sobre la varianza total (que incluye tanto la varianza genética como la ambiental). Este concepto es importante porque nos ayuda a predecir cuán probable es que un rasgo se presente en las familias.
Por ejemplo, si encontramos que un rasgo tiene alta heredabilidad, significa que la genética juega un papel importante. Si la heredabilidad es baja, es probable que el entorno sea un factor más grande.
Interacción entre Genética y Ambiente
A veces, los factores genéticos interactúan con los factores ambientales de maneras que afectan los rasgos. Por ejemplo, el impacto de un gen podría ser más fuerte o más débil dependiendo del estilo de vida de una persona, como la dieta o el ejercicio. Esta interacción se conoce como Interacciones genotipo-ambiente (G × E).
Esto significa que qué tan bueno o malo es un gen para influir en un rasgo puede depender de cosas como lo que alguien come o cuán activo es. Esto añade otra capa de complejidad a cómo estudiamos los rasgos.
Evolución de Métodos de Investigación
Tradicionalmente, los investigadores usaban árboles genealógicos, como los de gemelos, para ver cómo se transmiten los rasgos. Observaban cuán similares son los gemelos en ciertos rasgos para entender el papel de la genética. Pero ahora, con formas más baratas y rápidas de probar los genes de una persona, los investigadores también pueden ver cómo marcadores genéticos específicos (pequeños cambios en el ADN) se relacionan con rasgos en grupos de personas más grandes y diversos.
Como resultado, tenemos más datos que nunca. Este enfoque moderno permite a los científicos estimar algo llamado heredabilidad genómica, que mira cuánto de la variación de un rasgo se puede explicar por marcadores genéticos en lugar de la historia familiar.
Importancia de los Factores de Estilo de Vida
Para mejorar las predicciones de los rasgos, los investigadores están comenzando a incluir detalles del estilo de vida en sus estudios. Se sabe que factores de estilo de vida como dieta, ejercicio y fumar afectan muchos rasgos relacionados con la salud. Al combinar información sobre el estilo de vida y los genes, los investigadores pueden obtener más información sobre lo que influye en los rasgos.
Los estudios han indicado que tanto la genética como el estilo de vida contribuyen significativamente a la variación general en rasgos complejos, pero su impacto puede variar dependiendo del rasgo específico que se esté estudiando.
Interacciones Genotipo-Ambiente
Cuando incluimos factores de estilo de vida en nuestros análisis, se abren las puertas a un mejor modelado de cómo se desarrollan los rasgos. La idea es que entender cómo interactúa la genética con el estilo de vida puede ayudarnos a predecir rasgos de manera más precisa.
La investigación ha demostrado que esta interacción es crucial en campos como la agricultura, donde los científicos estudian cultivos. Recientemente, enfoques similares se han aplicado a rasgos humanos, y los hallazgos sugieren que también juegan un papel importante en la comprensión de la salud.
Por ejemplo, algunos estudios han destacado que ciertos rasgos de salud, como la presión arterial, pueden verse significativamente influenciados tanto por factores genéticos como ambientales.
El Papel de la Genética del Comportamiento
Curiosamente, la genética también puede afectar las elecciones del estilo de vida de una persona. Por ejemplo, si alguien tiene genes que lo hacen más extrovertido, podría ser más propenso a elegir entornos sociales que den lugar a comportamientos más saludables. Esta correlación entre la genética y las elecciones de estilo de vida puede complicar las cosas cuando los científicos intentan separar la influencia genética de la influencia del estilo de vida.
Estas complejidades necesitan una cuidadosa consideración al estudiar los rasgos, porque confundir los dos puede llevar a suposiciones incorrectas sobre cuánto de un rasgo se debe a la genética frente al ambiente.
Visión General del Estudio
En este estudio, nos propusimos encontrar diferentes estrategias para incluir factores genéticos y ambientales en nuestros modelos, específicamente observando rasgos de presión arterial. Usamos datos de una gran base de datos que incluye información de muchas personas, centrándonos en sus lecturas de presión arterial y varios factores de estilo de vida.
Recopilación de Datos
Para comenzar, recopilamos datos de un gran biobanco. Nos enfocamos en medir la presión arterial (diastólica y sistólica) e incluimos otra información como edad, sexo y hábitos de vida. También nos aseguramos de que nuestra muestra fuera lo más homogénea posible para mejorar la precisión de los datos.
Los factores de estilo de vida que observamos incluyeron cosas como dieta, hábitos de ejercicio e incluso mediciones como el porcentaje de grasa corporal. Nos aseguramos de incluir individuos con registros completos para garantizar la consistencia.
Métodos Estadísticos
A continuación, utilizamos modelos estadísticos específicos para estimar cuánto de la variación en la presión arterial podría atribuirse a la genética, al estilo de vida o a la interacción de ambos. Nuestro objetivo era predecir las medidas de presión arterial con precisión e identificar cómo diferentes factores contribuyen a la varianza total en la presión arterial.
Resultados de la Varianza del Estilo de Vida
Cuando comenzamos a analizar las variables de estilo de vida, encontramos que el impacto más fuerte provenía de las otras elecciones de estilo de vida. Por ejemplo, cómo alguien vive su vida impacta otros rasgos relacionados con el estilo de vida. En contraste, la genética explicó menos varianza en promedio a través de las variables de estilo de vida estudiadas.
La varianza residual, que se refiere a la porción de variación no explicada por los modelos, fue bastante alta, enfatizando la importancia de factores fuera de la genética y el estilo de vida.
Entendiendo la Varianza de la Presión Arterial
A medida que dirigimos nuestra atención a los rasgos de presión arterial, también buscamos entender cuánta varianza explicaba cada factor. Diferentes mediciones mostraron patrones de contribución variados, lo que indicaba que cada rasgo tiene influencias distintas.
Por ejemplo, para la presión diastólica, el efecto del cohorte (edad y sexo) contribuyó con un cierto porcentaje, mientras que el componente genético mostró estimaciones estables a través de todos los modelos. Los factores de estilo de vida, ya fueran brutos o ajustados, contribuyeron con menos del 10 % en promedio, demostrando la compleja interacción entre estos factores.
Prediciendo la Presión Arterial
En nuestras predicciones, encontramos que incorporar tanto los efectos genéticos como los del estilo de vida juntos aumentó la precisión. Cuando incluimos solo los impactos del estilo de vida, observamos una reducción en la precisión de las predicciones para algunos rasgos. Esto indicó que adoptar un enfoque combinado era esencial para mejores resultados de predicción.
Curiosamente, mientras incluir efectos del estilo de vida mejoró las predicciones para ciertos rasgos, también hizo que las predicciones fueran menos precisas para otros, particularmente la presión del pulso. La diferencia en la arquitectura genética entre individuos más jóvenes y mayores también jugó un papel importante.
Importancia de la Prueba de Modelos
Para garantizar que nuestras predicciones fueran precisas, también realizamos experimentos de control. Comparamos modelos en los que los individuos eran asignados aleatoriamente a grupos frente a aquellos en los que los individuos estaban agrupados por edad. Esto destacó que los modelos se beneficiaban de una representación equilibrada a través de grupos de edad en la precisión de las predicciones.
En nuestros hallazgos, quedó claro que usar solo información genética daba malas predicciones, mientras que incluir información sobre el estilo de vida mejoraba considerablemente la precisión, aunque variaba según el rasgo.
Resumen de Hallazgos
Nuestra investigación sobre los factores genéticos y de estilo de vida en los rasgos de presión arterial reveló que no hay un enfoque único para todos. Diferentes rasgos responden de manera única a la inclusión de información de estilo de vida. Los resultados subrayaron cuán crucial es evaluar juntos los componentes genéticos y de estilo de vida para mejorar las predicciones.
De cara al futuro, los investigadores deberían considerar estas interacciones con cuidado al desarrollar modelos para predecir rasgos complejos. La complejidad de los rasgos humanos requiere enfoques matizados, haciendo esencial sopesar los efectos genéticos contra los factores ambientales caso por caso.
Conclusión
La integración de factores genéticos y de estilo de vida en modelos para entender rasgos complejos es un área de investigación prometedora. Aunque este estudio se centró en la presión arterial, las implicaciones de estos hallazgos se extienden a otros rasgos de salud y comportamiento también. Al entender cómo contribuyen la genética, el ambiente y sus interacciones a los rasgos, podemos predecir mejor los resultados de salud, adaptar intervenciones y promover estilos de vida más saludables entre las personas.
En última instancia, a medida que la investigación en esta área avanza, abordar las complejidades de las interacciones gen-gen-environment será clave para avanzar en nuestra comprensión de la salud y el bienestar humano.
Título: Using lifestyle information in polygenic modeling of blood pressure traits: a simple method to reduce bias
Resumen: Complex traits are determined by the effects of multiple genetic variants, multiple environmental factors, and potentially their interaction. Predicting complex trait phenotypes from genotypes is a fundamental task in quantitative genetics that was pioneered in agricultural breeding for selection purposes. However, it has recently become important in human genetics. While prediction accuracy for some human complex traits is appreciable, this remains low for most traits. A promising way to improve prediction accuracy is by including not only genetic information but also environmental information in prediction models. However, environmental factors can, in turn, be genetically determined. This phenomenon gives rise to a correlation between the genetic and environmental components of the phenotype, which violates the assumption of independence between the genetic and environmental components of most statistical methods for polygenic modeling. In this work, we investigated the impact of including 27 lifestyle variables as well as genotype information (and their interaction) for predicting diastolic blood pressure, systolic blood pressure, and pulse pressure in older individuals in UK Biobank. The 27 lifestyle variables were included as either raw variables or adjusted by genetic and other non-genetic factors. The results show that including both lifestyle and genetic data improved prediction accuracy compared to using either piece of information alone. Both prediction accuracy and bias can improve substantially for some traits when the models account for the lifestyle variables after their proper adjustment. Our work confirms the utility of including environmental information in polygenic models of complex traits and highlights the importance of proper handling of the environmental variables. Author summaryMany traits of medical relevance are "complex" in that they are affected by both genetic and environmental factors. Thus, using genetic and environmental information in statistical methods has the potential to increase the accuracy of phenotypic prediction, the ultimate goal of precision medicine. However, the correlation between the genetic and environmental components (that arises when environmental variables are themselves genetically determined) and the correlations between environmental measures can be problematic for most statistical methods used for modeling complex traits. In this work, we investigated these issues using 27 lifestyle measures in addition to genetic information for predicting diastolic blood pressure, systolic blood pressure, and pulse pressure in older individuals. We show that including lifestyle and genetic data resulted in more accurate predictions than either data type alone. Moreover, adjusting the lifestyle measures for the genetic and other non-genetic effects can help improve the predictions further.
Autores: Fabio Morgante, F. Tiezzi, K. Goda
Última actualización: 2024-06-08 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597631
Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597631.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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