遺伝的変異と健康への影響
研究が一般的な病気と治療戦略における遺伝子バリエーションの役割を明らかにした。
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多くの遺伝的違い、つまりバリアントは、複雑な人間の病気に関連してるんだ。これらのバリアントは、新しい治療法の開発にも役立つかもしれないよ。一部のバリアントは、タンパク質の作り方を変えるんだ。もし誰かが2つの遺伝子のコピーの両方に機能喪失を引き起こす変化があったら、その遺伝子が病気にどう関わるかを知ることができるんだ。
遺伝子のバリアントは、同じコピーが2つあるホモ接合型と、異なるコピーが2つある複合ヘテロ接合型(CH)の2種類に分類できるよ。同じ遺伝子のコピー上に2つの変化があるときは「in cis」っていうんだ。研究者たちは、これらのバリアントが親からどのように遺伝するかをよく無視しがちだけど、これはその影響を理解するために重要なんだ。
ほとんどの研究はホモ接合型バリアントに焦点を当てていて、特にこれらのバリアントが多い集団でよく調べられてる。でも、CHバリアントは多様な集団でより一般的だと考えられてるけど、あまり研究されてないんだ。個々のゲノムでバリアントがどう配置されているかを判断するための方法はいくつかあって、家族データに頼る方法が一般的だし、また一部はDNA配列の中でのバリアントの物理的配置を細かく見ることもあるよ。
大規模な研究プロジェクトでは、家族をテストするのは実用的じゃないし、特定のシーケンシング技術は密接に位置するバリアントにしか適用できないことがある。これらの大規模データセットでは、統計的フェージングがよく使われて、バリアントの配置を推定するんだ。でも、この方法は深刻な遺伝的条件の理解に不可欠なまれなバリアントには苦労することがあるんだ。
最近の統計的フェージングの進歩によって、まれなバリアントを分析する方法が改善されてきたよ。一般的なバリアントと遺伝子シーケンシングからのデータを組み合わせることで、研究者たちはこれらのバリアントの配置をより良く評価できるようになったんだ。これが、有害なCHバリアントを特定するのに役立ち、特性や病気への影響を研究するための個体のプールを増やすことにつながるんだ。
この記事では、大規模なデータセットで双対アレルバリアントがさまざまな特性にどう影響するかを調べるための分析アプローチについて話してるよ。我々は、数千の遺伝的バリアントを分析して、これらの遺伝的変化と人間の健康との関連を見つけようとしたんだ。
遺伝データの分析
我々は、約177,000人のサンプルの中で1300万を超える高品質のバリアントを見つけたよ。正確性を高めるために、これらのバリアントを異なる遺伝子コピーでの出現に基づいてソートしたんだ。遺伝情報の配置を評価するために、洗練されたアルゴリズムを使ったよ。まれなバリアントに対しては、その配置の推測がどれくらい正確かを示すスコアを付けたんだ。
それから、データをフィルタリングして、タンパク質コーディングに影響を与える可能性のあるバリアントに焦点を当てたよ。我々の目標は、両方の遺伝子コピーが影響を受ける二重打撃効果を引き起こす可能性のあるバリアントを特定することだったんだ。フェージングの正確性を評価するために、我々の結果を親子ペアのデータやシーケンシングデータを使った別の方法と比較したよ。
我々の方法の限界にもかかわらず、93パーセントの遺伝子がバリアントが正しく配置されていてエラーがなかったことがわかったんだ。一度だけ出現したバリアントには高いエラー率があったけど、複数のコピーがあるものはずっと高い正確性を示したよ。これが、我々の統計的フェージングアプローチを続ける励みになったんだ、だって自分たちの結果には自信があったから。
データをフィルタリングした後、さらに分析するために800万以上のバリアントを保持したんだ。我々の研究では、異なる遺伝子コピーに存在するバリアントに注目して、有害な効果があるものを探したよ。これらのバリアントを研究することで、特定の健康状態との関連を理解するのに貢献できると考えたんだ。
遺伝子-特性の関連の発見
次のステップは、遺伝的バリアントと集団の異なる特性との関連を分析することだったよ。我々は、医療データベースに記録された特性に焦点を当て、これらの特性における特定の遺伝的変異の役割を評価したんだ。この分析を行うことで、重要な遺伝子-特性関連を特定することを目指したよ。
我々の分析モデルを使って、299,000以上の遺伝子と特性の組み合わせをテストした結果、いくつかの重要な関連が見つかったんだ。これは、特定の遺伝子バリアントと健康の結果との間に実際に関連があることを示してるよ。
他の要因がこれらの関係にどのように影響するか、個人の背景の遺伝学なども調べたかったんだ。多因子リスクの影響を考慮することで、他の一般的なバリアントが病気に寄与しているかどうかをよりよく理解できるようになるんだ。面白いことに、これらの要因を考慮に入れたとき、いくつかの関連が重要性を失ったよ。これは、将来の研究で慎重な評価が必要だって示唆してるんだ。
以前に報告されていなかったいくつかの遺伝子-特性の関連を見つけたよ。例えば、MUTYH遺伝子の変異は、大腸がんのリスクが高いことに関連していたんだ。他の遺伝子との関連も見られて、喘息、皮膚炎、聴覚喪失などの状態にも関連していることがわかったよ。
複合ヘテロ接合体の役割
我々の発見の中で重要な側面は、複合ヘテロ接合体に関連していて、異なる二つの有害なバリアントが個人に存在することなんだ。この遺伝的配置を分析して、病気リスクにどのように寄与するかを理解しようとしたよ。
一連のテストを通じて、複合ヘテロ接合体のバリアントが特定の障害のリスクに独特の影響を与えることがわかったんだ。これは、これらの組み合わせを持つ個人が、影響を受ける遺伝子コピーが1つだけの人と比較して、異なる健康リスクに直面することを示唆してるんだ。
遺伝的フェーズを探ることで、これらのバリアントが病気の感受性にどのように影響を与えるかを特定できたよ。例えば、喘息のケースでは、特定の有害なバリアントの組み合わせを持つ個人は、影響を受けるコピーが1つだけの人と比較して、リスクが大幅に増加することがわかったんだ。
病気の進行の追跡
我々の研究のもう一つの側面は、異なる遺伝的バリアントが病気の診断年齢にどう影響するかを調べることだったよ。こうすることで、2つの有害な遺伝子コピーを持つことで、特定の健康問題に早く直面するかどうかを評価できるんだ。
分析の中で、病気の早期発症に関連するいくつかの遺伝子-特性の組み合わせを見つけたよ。これは、双対アレルバリアントを持つ個人が、ただ1つのバリアントを持つ人と比べて、より深刻な健康問題を経験する可能性があることを示唆してるんだ。
いくつかの状態について、2つの有害な遺伝子コピーを持つことが、1つだけ持つよりも早い診断に関連していることがわかったよ。これは、病気の遺伝的背景を理解することの重要性を強調し、双対アレル効果が時間をかけて深刻な健康の課題を引き起こすことができることを再確認するものなんだ。
治療への影響
我々が見つけた遺伝的バリアントと一般的な病気とのつながりは、 healthcareや治療へのアプローチに影響を与えるかもしれないよ。特定の遺伝子が病気リスクに果たす役割を理解することで、医療提供者は個人の遺伝的背景に基づいた介入を調整できるようになるかもしれないんだ。
例えば、複合ヘテロ接合体のバリアントを持つ個人を特定することは、彼らの特定のリスクにターゲットを絞ったより個別化されたケア戦略に繋がる可能性があるんだ。また、遺伝的フェーズの影響を理解することで、特定の条件の根本原因に効果的に対処する薬の開発に役立つかもしれないよ。
結論
この研究では、一般的な病気を調べる際に遺伝的バリアントの複雑な相互作用を考慮することの重要性を強調したんだ。大規模データセットの分析から得られた我々の結果は、単一および双対アレルバリアントが健康にどのように影響するかの明確なイメージを提供してるよ。
複合ヘテロ接合体の独特な影響に焦点を当てることで、これらの遺伝的組み合わせが病気リスクや進行に大きな影響を与えることができることを示したんだ。この研究は、遺伝的フェーズを考慮した研究が、遺伝的バリアントが健康に与える影響を理解する際の重要な必要性を強調しているよ。
これからは、これらの洞察が臨床実践にどのように役立ち、遺伝的障害を抱える患者の結果を改善することにつながるか探求することが重要になるだろう。我々の研究は、健康と病気におけるまれな遺伝的バリアントと一般的な遺伝的バリアントの役割について、さらに深く探求するための基盤を築いているんだ。
タイトル: Exome-wide evidence of compound heterozygous effects across common phenotypes in the UK Biobank
概要: Exome-sequencing association studies have successfully linked rare protein-coding variation to risk of thousands of diseases. However, the relationship between rare deleterious compound heterozygous (CH) variation and their phenotypic impact has not been fully investigated. Here, we leverage advances in statistical phasing to accurately phase rare variants (MAF [~] 0.001%) in exome sequencing data from 175,587 UK Biobank (UKBB) participants, which we then systematically annotate to identify putatively deleterious CH coding variation. We show that 6.5% of individuals carry such damaging variants in the CH state, with 90% of variants occurring at MAF < 0.34%. Using a logistic mixed model framework, systematically accounting for relatedness, polygenic risk, nearby common variants, and rare variant burden, we investigate recessive effects in common complex diseases. We find six exome-wide significant ( < 1.68 x 10-7) and 17 nominally significant ( < 5.25 x 10-5) gene-trait associations. Among these, only four would have been identified without accounting for CH variation in the gene. We further incorporate age-at-diagnosis information from primary care electronic health records, to show that genetic phase influences lifetime risk of disease across 20 gene-trait combinations (FDR < 5%). Using a permutation approach, we find evidence for genetic phase contributing to disease susceptibility for a collection of gene-trait pairs, including FLG-asthma ( = 0.00205) and USH2A-visual impairment ( = 0.0084). Taken together, we demonstrate the utility of phasing large-scale genetic sequencing cohorts for robust identification of the phenome-wide consequences of compound heterozygosity.
著者: Frederik H. Lassen, S. S. Venkatesh, N. Baya, W. Zhou, A. Bloemendal, B. M. Neale, B. M. Kessler, N. Whiffin, C. M. Lindgren, D. S. Palmer
最終更新: 2023-07-03 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.29.23291992
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.29.23291992.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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