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Le Rôle de la Génétique et du Mode de Vie dans les Traits de Pression Artérielle

Examiner comment les gènes et l'environnement influencent les variations de pression artérielle.

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Quand on parle de traits comme la taille, le poids ou des problèmes de santé, ces traits sont influencés par la génétique et l'environnement. L'idée de base, c'est que notre patrimoine génétique (ce qu'on hérite de nos parents) et notre mode de vie, ainsi que le monde autour de nous, affectent ces traits. Les scientifiques étudient combien de variations d'un trait sont dues aux gènes et combien le sont à des facteurs environnementaux. C'est ce qu'on appelle l'Héritabilité.

Composantes génétiques et environnementales

En gros, un trait peut être vu comme composé de deux parties : la partie génétique et la partie environnementale. La partie génétique vient de plusieurs gènes, et la partie environnementale inclut tout le reste, comme l'alimentation, le mode de vie et même les conditions climatiques. En analysant ces composantes, les chercheurs peuvent mieux comprendre ce qui contribue à différents traits.

Pour simplifier, les scientifiques se concentrent souvent sur la partie génétique qu'on appelle les effets génétiques additifs. Ça veut dire qu'ils regardent comment l'effet combiné de différents gènes influence un trait, sans tenir compte d'autres interactions génétiques qui pourraient compliquer les choses.

Comprendre l'héritabilité

L'héritabilité nous dit combien de la variation d'un trait peut être attribuée à la génétique. C'est calculé comme le rapport de la variance génétique à la variance totale (qui inclut la variance génétique et environnementale). Ce concept est important parce qu'il nous aide à prévoir à quel point un trait est susceptible de se transmettre dans les familles.

Par exemple, si on découvre qu'un trait a une haute héritabilité, ça signifie que la génétique joue un rôle majeur. Si l'héritabilité est faible, l'environnement est probablement un facteur plus important.

Interactions entre génétique et environnement

Parfois, les facteurs génétiques interagissent avec les facteurs environnementaux de manière à influencer les traits. Par exemple, l'impact d'un gène pourrait être plus fort ou plus faible en fonction du mode de vie d'une personne - comme l'alimentation ou l'exercice. Cette interaction s'appelle les Interactions génotype-environnement (G × E).

Ça veut dire que l'efficacité d'un gène à influencer un trait peut dépendre de choses comme ce que quelqu'un mange ou à quel point il est actif. Ça rajoute une couche de complexité à notre étude des traits.

Évolution des méthodes de recherche

Traditionnellement, les chercheurs utilisaient des arbres généalogiques, comme ceux des jumeaux, pour voir comment les traits se transmettent. Ils observaient à quel point les jumeaux étaient similaires sur certains traits pour comprendre le rôle de la génétique. Mais maintenant, avec des méthodes moins chères et plus rapides pour tester les gènes d'une personne, les chercheurs peuvent aussi examiner comment des marqueurs génétiques spécifiques (petits changements dans l'ADN) sont liés aux traits dans des groupes de personnes plus larges et diversifiés.

Du coup, on a plus de données que jamais. Cette approche moderne permet aux scientifiques d'estimer ce qu'on appelle l'héritabilité génomique, qui regarde combien de la variation d'un trait peut être expliquée par des marqueurs génétiques plutôt que par l'histoire familiale.

Importance des facteurs de Style de vie

Pour améliorer les prévisions des traits, les chercheurs commencent à inclure des détails sur le mode de vie dans leurs études. Les facteurs de style de vie comme l'alimentation, l'exercice et le tabagisme sont reconnus pour affecter de nombreux traits liés à la santé. En combinant les informations sur le style de vie et la génétique, les chercheurs peuvent avoir plus d'aperçus sur ce qui influence les traits.

Les études ont montré que la génétique et le mode de vie contribuent significativement à la variation globale des traits complexes, mais leur impact peut varier selon le trait étudié.

Interactions génotype-environnement

Quand on inclut les facteurs de style de vie dans nos analyses, ça ouvre la voie à une meilleure modélisation de comment les traits se développent. L'idée, c'est que comprendre comment la génétique interagit avec le mode de vie peut nous aider à prédire les traits de manière plus précise.

Des recherches ont montré que cette interaction est cruciale dans des domaines comme l'agriculture, où les scientifiques étudient les cultures. Récemment, des approches similaires ont été appliquées aux traits humains, et les résultats suggèrent qu'ils jouent également un rôle important dans la compréhension de la santé.

Par exemple, certaines études ont souligné que certains traits de santé, comme la pression artérielle, peuvent être fortement influencés par des facteurs génétiques et environnementaux.

Le rôle de la génétique comportementale

Fait intéressant, la génétique peut aussi influencer les choix de mode de vie d'une personne. Par exemple, si quelqu'un a des gènes qui le rendent plus sociable, il pourrait être plus enclin à choisir des environnements sociaux qui favorisent des comportements plus sains. Cette corrélation entre la génétique et les choix de mode de vie peut compliquer les choses quand les scientifiques essaient de séparer l'influence génétique de l'influence du style de vie.

Ces complexités nécessitent une attention particulière quand on étudie les traits, car confondre les deux peut mener à de fausses hypothèses sur combien d'un trait est dû à la génétique par rapport à l'environnement.

Aperçu de l'étude

Dans cette étude, on a cherché différentes stratégies pour inclure des facteurs génétiques et environnementaux dans nos modèles, en se concentrant spécifiquement sur les traits de pression artérielle. On a utilisé des données d'une grande base de données qui inclut des informations de nombreux individus, en se concentrant sur leurs mesures de pression artérielle et divers facteurs de style de vie.

Collecte de données

Pour commencer, on a collecté des données d'une grande biobanque. On s'est concentré sur la mesure de la pression artérielle (diastolique et systolique) et on a inclus d'autres informations comme l'âge, le sexe et les habitudes de vie. On a également veillé à ce que notre échantillon soit aussi homogène que possible pour améliorer la précision des données.

Les facteurs de style de vie qu'on a examinés incluent des éléments comme l'alimentation, les habitudes d'exercice et même des mesures comme le pourcentage de graisse corporelle. On a veillé à inclure des individus avec des dossiers complets pour garantir la cohérence.

Méthodes statistiques

Ensuite, on a utilisé des modèles statistiques spécifiques pour estimer combien de la variation de la pression artérielle pouvait être attribuée à la génétique, au mode de vie ou à l'interaction des deux. Notre objectif était de prévoir les mesures de pression artérielle de manière précise et d'identifier comment différents facteurs contribuent à la variance globale de la pression artérielle.

Résultats de la variance de style de vie

Quand on a commencé à analyser les variables de style de vie, on a trouvé que l'impact le plus fort venait d'autres choix de mode de vie. Par exemple, comment quelqu'un vit sa vie a un impact sur d'autres traits liés au mode de vie. En revanche, la génétique expliquait moins de variance en moyenne parmi les variables de style de vie étudiées.

La variance résiduelle, qui se réfère à la portion de variation non expliquée par les modèles, était assez élevée, soulignant l'importance de facteurs en dehors de la génétique et du style de vie.

Comprendre la variance de pression artérielle

En se concentrant sur les traits de pression artérielle, on a aussi cherché à comprendre combien de variance chaque facteur expliquait. Différentes mesures ont montré des motifs de contribution variés, ce qui a indiqué que chaque trait a des influences distinctes.

Par exemple, pour la pression diastolique, l'effet du groupe (âge et sexe) a contribué à un certain pourcentage, tandis que la composante génétique montrait des estimations stables à travers tous les modèles. Les facteurs de style de vie, qu'ils soient bruts ou ajustés, contribuaient à moins de 10 % en moyenne, démontrant l'interaction complexe entre ces facteurs.

Prédiction de la pression artérielle

Dans nos prédictions, on a trouvé qu'incorporer à la fois les effets génétiques et de style de vie ensemble augmentait la précision. Quand on incluait uniquement les impacts du style de vie, on a observé une réduction de la précision des prédictions pour certains traits. Cela indiquait qu'il était essentiel d'adopter une approche combinée pour de meilleurs résultats de prédiction.

Fait intéressant, bien qu'inclure les effets de style de vie ait amélioré les prédictions pour certains traits, cela a également rendu les prédictions moins précises pour d'autres, en particulier la pression pulsée. La différence dans l'architecture génétique entre les jeunes et les personnes âgées a également joué un rôle significatif.

Importance des tests de modèles

Pour s'assurer que nos prédictions étaient précises, on a aussi réalisé des expériences de contrôle. On a comparé des modèles où les individus étaient assignés aléatoirement à des groupes par rapport à ceux où les individus étaient regroupés par âge. Cela a mis en évidence que les modèles bénéficiaient d'une représentation équilibrée à travers les groupes d'âge en précision de prédiction.

Dans nos résultats, il était clair que l'utilisation uniquement d'informations génétiques produisait de mauvaises prédictions, tandis qu'inclure des informations sur le style de vie améliorait considérablement la précision, bien que cela varie selon le trait.

Résumé des résultats

Notre enquête sur les facteurs génétiques et de style de vie dans les traits de pression artérielle a révélé qu'il n'y a pas d'approche unique. Différents traits réagissent de manière unique à l'inclusion d'informations sur le style de vie. Les résultats ont souligné à quel point il est crucial d'évaluer ensemble les composants génétiques et de style de vie pour améliorer les prédictions.

À l'avenir, les chercheurs devraient considérer ces interactions soigneusement lors du développement de modèles pour prédire des traits complexes. La complexité des traits humains nécessite des approches nuancées, ce qui rend essentiel de peser les effets génétiques par rapport aux facteurs environnementaux au cas par cas.

Conclusion

L'intégration des facteurs génétiques et de style de vie dans les modèles pour comprendre les traits complexes est un domaine de recherche prometteur. Bien que cette étude se soit concentrée sur la pression artérielle, les implications de ces résultats s'étendent à d'autres traits de santé et comportementaux également. En comprenant comment la génétique, l'environnement et leurs interactions contribuent aux traits, on peut mieux prédire les résultats de santé, adapter les interventions et promouvoir des modes de vie plus sains parmi les individus.

En fin de compte, alors que la recherche dans ce domaine progresse, traiter les complexités des interactions gène-environnement sera la clé pour améliorer notre compréhension de la santé et du bien-être humains.

Source originale

Titre: Using lifestyle information in polygenic modeling of blood pressure traits: a simple method to reduce bias

Résumé: 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.

Auteurs: Fabio Morgante, F. Tiezzi, K. Goda

Dernière mise à jour: 2024-06-08 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597631

Source PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597631.full.pdf

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

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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