El paisaje en evolución de la investigación genética
Los estudios genéticos están revelando nuevos conocimientos para la salud y el tratamiento de enfermedades.
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Tabla de contenidos
- Avances en la Investigación Genética
- Importancia del Tamaño de la Muestra
- Comparando Métodos: WES y WGS
- Lo que nos Dicen las Variantes Genéticas
- Desafíos en la Interpretación Genética
- Pruebas Basadas en Genes: Un Complemento a las Pruebas de Variantes Únicas
- El Futuro de la Investigación Genética
- Conclusión
- Fuente original
Los estudios genéticos investigan cómo los genes afectan varias características humanas y pueden ayudar a crear nuevos tratamientos y prevenir enfermedades. Estos estudios analizan nuestro ADN para descubrir cómo nuestros genes influyen en la salud y la enfermedad. Al entender los factores genéticos, los investigadores pueden desarrollar mejores terapias para condiciones como enfermedades del corazón, colesterol alto y anemia de células falciformes.
Avances en la Investigación Genética
En los últimos años, han surgido nuevas tecnologías en la investigación genética. Estas incluyen:
Genotipado y Imputación: Este método se ha utilizado mucho en estudios genéticos. Ayuda a identificar Variantes Genéticas comunes al analizar muestras de muchas personas. Este enfoque se ha aplicado a muchas enfermedades complejas, obteniendo miles de asociaciones genéticas.
Secuenciación del Exoma (WES): Esto se centra en la parte de nuestro ADN que codifica proteínas. Puede encontrar variantes genéticas raras que pueden causar enfermedades. Con el tiempo, WES ha tenido éxito en descubrir causas genéticas de enfermedades raras y ahora se utiliza para problemas de salud más comunes.
Secuenciación del Genoma Completo (WGS): Esto captura una vista completa del ADN de un individuo, incluyendo tanto regiones codificantes como no codificantes. WGS permite un análisis detallado de grandes cantidades de datos genéticos. Aunque es más costoso, tiene el potencial de identificar un número significativo de variantes genéticas.
Cada método tiene sus fortalezas y debilidades. Por ejemplo, aunque WGS captura mucha información genética, su costo es más alto en comparación con WES y el genotipado.
Importancia del Tamaño de la Muestra
En genética, el tamaño de la población de muestra es crucial. Poblaciones más grandes pueden llevar a identificar más señales genéticas. Los estudios han demostrado que aumentar el tamaño de la muestra mejora el descubrimiento de nuevas variantes relacionadas con enfermedades. Por ejemplo, una muestra pequeña podría encontrar algunas señales, mientras que una más grande podría revelar muchas más. Por lo tanto, se anima a los investigadores a maximizar el tamaño de las muestras para mejorar las posibilidades de descubrir información genética importante.
Comparando Métodos: WES y WGS
Cuando los investigadores comparan WES y WGS, encuentran que ambos métodos producen resultados valiosos pero de diferentes maneras. WGS puede identificar más variantes en general, pero el aumento en señales genéticas accionables a menudo es mínimo. Los hallazgos clave de estos métodos pueden ser similares, particularmente en lo que respecta a genes conocidos relacionados con enfermedades.
Tanto WES como WGS pueden detectar variantes que alteran proteínas y que podrían tener efectos significativos en la salud. Sin embargo, muchas variantes raras encontradas solo en WGS podrían no traducirse siempre en hallazgos accionables debido a sus bajas frecuencias.
Lo que nos Dicen las Variantes Genéticas
Las variantes genéticas se pueden dividir en dos categorías principales: comunes y raras. Las variantes comunes son más frecuentes en la población general y suelen ser más fáciles de estudiar. Las variantes raras, aunque menos frecuentes, pueden tener impactos significativos en la salud, especialmente cuando afectan genes clave.
A través de estudios genéticos, los científicos han identificado muchas variantes relacionadas con ciertas enfermedades. Por ejemplo, algunas variantes se han asociado con un mayor riesgo de enfermedades del corazón o diabetes. Por otro lado, algunas variantes raras pueden ofrecer protección contra ciertas condiciones, lo que las convierte en objetivos interesantes para futuras terapias.
Desafíos en la Interpretación Genética
A pesar de los avances en estudios genéticos, traducir hallazgos en tratamientos prácticos sigue siendo un desafío. Muchas asociaciones genéticas apuntan a variantes en regiones no codificantes del ADN, cuyas funciones no se comprenden bien. Esta incertidumbre puede complicar los esfuerzos para interpretar cómo estas variantes afectan la salud. Además, algunas de las variantes identificadas pueden tener solo efectos pequeños en el riesgo de enfermedad, lo que hace que su importancia sea menos clara.
Pruebas Basadas en Genes: Un Complemento a las Pruebas de Variantes Únicas
Las pruebas basadas en genes evalúan el impacto colectivo de muchas variantes dentro de un solo gen. Este enfoque puede proporcionar una visión más clara sobre los mecanismos biológicos detrás de las enfermedades. Por ejemplo, si numerosas variantes raras en un gen están relacionadas con una condición, puede indicar que el gen juega un papel significativo en esa enfermedad.
Los investigadores han encontrado que las pruebas basadas en genes suelen dar resultados que se alinean estrechamente con los de pruebas de variantes únicas. Sin embargo, las pruebas basadas en genes a veces pueden descubrir asociaciones adicionales que las variantes únicas podrían pasar por alto, particularmente para cambios genéticos raros pero impactantes.
El Futuro de la Investigación Genética
A medida que la tecnología avanza y los costos disminuyen, el panorama de la investigación genética sigue evolucionando. Los investigadores están explorando nuevos métodos para analizar regiones no codificantes de manera más efectiva. Esto podría llevar a un mayor entendimiento de cómo estas regiones contribuyen a la salud y la enfermedad.
Además, las mejoras continuas en las técnicas de imputación mejorarán la capacidad de analizar datos genéticos sin tener que secuenciar a cada individuo. Mejorar estos métodos aumentará la eficiencia y efectividad de los estudios genéticos.
Conclusión
En resumen, los estudios genéticos a gran escala juegan un papel vital en entender la salud humana y desarrollar nuevas terapias. Al utilizar diferentes métodos de análisis genético y aumentar los tamaños de muestra, los investigadores pueden descubrir información valiosa sobre variantes genéticas y sus conexiones con enfermedades. Aunque todavía hay desafíos, los avances continuos en tecnología y comprensión genética allanan el camino para futuros descubrimientos que pueden impactar significativamente la atención médica y la prevención de enfermedades.
Título: Yield of genetic association signals from genomes, exomes, and imputation in the UK biobank
Resumen: Whole genome sequencing (WGS), whole exome sequencing (WES), and array genotyping with imputation (IMP) are common strategies for assessing genetic variation and its association with medically relevant phenotypes. To date there has been no systematic empirical assessment of the yield of these approaches when applied to 100,000s of samples to enable discovery of complex trait genetic signals. Using data for 100 complex traits in 149,195 individuals in the UK Biobank, we systematically compare the relative yield of these strategies in genetic association studies. We find that WGS and WES combined with arrays and imputation (WES+IMP) have the largest association yield. While WGS results in a [~]5-fold increase in the total number of assayed variants over WES+IMP, the number of detected signals differed by only 1% for both single-variant and gene-based association analyses. Since WES+IMP typically results in savings of lab and computational time and resources expended per sample, we evaluate the potential benefits of applying WES+IMP to larger samples. When we extend our WES+IMP analyses to 468,169 UK Biobank individuals, we observe a [~]4-fold increase in association signals with the [~]3-fold increase in sample size. We conclude that prioritizing WES+IMP and large sample sizes, rather than current short-read WGS alternatives, will maximize the number of discoveries in genetic association studies.
Autores: Timothy A. Thornton, S. M. Gaynor, T. Joseph, X. Bai, O. Krasheninina, B. Boutkov, E. Maxwell, S. Balasubramanian, A. Marcketta, J. Backman, Regeneron Genetics Center, J. G. Reid, J. D. Overton, L. A. Lotta, J. Marchini, W. A. Salerno, A. Baris, G. R. Abecasis
Última actualización: 2023-09-13 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.13.23295479
Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.13.23295479.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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