Документ обсуждает проблему недостаточной предсказательной ценности генетических маркеров в выявлении предрасположенности к заболеваниям, подчеркивая проблемы 'missing heritability'. Основное внимание уделяется сложности связывания генетических вариаций с проявлениями различных заболеваний и низкой воспроизводимости исследований. Также рассматриваются альтернативные подходы, такие как метаболомные биомаркеры и эпигенетические часы, как более перспективные методы оценки рисков.

1. Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН
Генетика и превентивная медицина
А.В. Рубанович
rubanovich@vigg.ru

2. Генетические маркеры:
самые превентивные и … самые бесполезные
Те, кто обещает выявлять генетическую предрасположенность к
атеросклерозу, раку или диабету делают вид, что никогда не
слышали о кризисе в генетике,
который называется «Missing Heritability Problem»

3. Если (не дай Бог!) у Ваших родителей диабет I типа, то для Вас
вероятность заболеть диабетом в 15 раз выше, чем для всех прочих.
В чем проблема и откуда она взялась?
В начале века мы научились генотипировать одновременно
по всем наиболее изменчивым генам (GWAS или широкогеномное
сканирование)
Оказалось:
Мы отличаемся друг от друга примерно каждым
тысячным нуклеотидом (1-2 SNP на 1000 п.н.),
но эффекты этих различий слишком малы, чтобы объяснить
изменчивость и наследуемость большинства признаков
Что значит «слишком малы»:
GWAS находит эти различия - аллельные варианты для ~ 20-40 SNP ,
Т.е. признак наследуется, и должны быть генетические различия между
здоровыми и диабетиками.
1,1 vs. 15 !
Где остальная наследуемость?
Ведь мы просмотрели все (или почти все?)
сильно изменчивые сайты в генах
GWAS (2002) - GenomeWide Association Studies
но при этом среди носителей «генотипов предрасположенности»
доля больных диабетом лишь в 1,1 раз больше
p < 10-8, но эффект мизерный!
99.9% нуклеотидов
у нас одинаковы!

4. «Missing heritability»: масштабы проблемы
(по Рeter Visccher, AJHG 2011)
Cor(P,G)2 << h2
GWAS: корреляции
между фенотипом и
аллелями
Фенотип #SNP h2, %
% объясненной
наследуемости
Диабет 1 типа 41 90 30
Диабет 2 типа 18 30-60 6
Шизофрения 17 70-80 1,3
Рассеянный склероз 33 30-80 20
Болезнь Крона 32 60-80 14
Анкилозный спондилит 8 > 90 22
Биполярное расстройство (МДС) 42 60-70 2
Инфаркт миокарда с зубцом Q 25 37-60 14
Минеральная плотность костей 30 60-80 7
Рост 40 80 5
Индекс массы тела (BMI) 35 40-60 2-4
Наследуемость по
родословным:
корреляции между
родственниками
Особенно большой разрыв в случае
когнитивных заболеваний

5. Still missing!
Публикации 2010 -2013 (Nature, PNAS, PloS)

6. Заболевание «Общий» полиморфизм
Язва 12-перстной кишки AB0*В
Тромбоз вен F5*Leiden
Болезнь Альцгеймера (OR=5-15),
ИБС, атеросклероз
APOE*4
ВИЧ CCR5*Δ32
Колоректальный рак APC*3920A
Диабет I типа PTPN22
Диабет II типа PPARG, KCJN11
96% результатов ассоциативных генетических
исследований никогда не воспроизводятся
Список редких исключений пополняется очень медленно
Но и в этих случаях
предсказательная эффективность маркеров очень мала

7. Высокая статистическая значимость эффектов не
гарантирует прогностическую ценность маркера
Вероятность заболеть
при условии обладания
маркером
Отношение
шансов
Распространенность
заболевания
Например,
PPV < 2  0.001 = 0.002
Кому нужен такой прогноз!
Кстати, даже для маммографии (OR = 200) : PPV = 14% - всего!
PPV OR< КВсегда
92 SNP - 16 заболеваний
5.1OR
Positive Predictive Value (PPV) - доля больных среди
носителей маркера. Не измеряется в «case-control»!

8. Der Spiegel Interview with Craig Venter
http://www.spiegel.de/international/world/0,1518,709174-2,00.html
 SPIEGEL: “Why is it taking so long for the results of genome
research to be applied in medicine?”
 VENTER: “Because we have, in truth, learned nothing from
the genome other than probabilities. How does a 1 or 3 percent
increased risk for something translate into the clinic? It is
useless information.”
07/29/2010
Джон Крейг Вентер:
ветеран войн - генетик - бизнесмен - организатор науки

9. Быть может предрасположенность определяется
совместным действием генов с малыми эффектами?
Genetic Risk Score (GRS) - число рисковых аллелей на
человека, т.е. сумма аллелей, предрасполагающих к
заболеванию
Другие названия: combined effects, epistatic effects, joined
effect, multi-locus genetic risk, combined analysis of multiple
genetic variants, ….
В результате научные журналы заполонили подозрительно
красивые картинки, которых не может быть в
экспериментальной биологии.
В борьбе с «missing heritability » исследователи прибегают к тем или
иным способам оценки совместного действия генов:
 Эпистаз
 Гаплотипы
 Индексы генетического риска

10. Nature Genetics 42, 132–136 (2010)
Число рисковых аллелей
Эффект(OR)Частота
Подобные картинки всегда отражают некую
математическую, а не биологическую закономерность

11. Богатство как заболевание (case – control)
Бинарные
признаки
(маркеры)
Богатые
(100)
Контроль
(100)
p-value
«Рисковый»
фактор
Телец
Согласная
буква
Не курит
Не носит
Высокий
Число «рисковых»
факторов на
человека
2.9 2.5
18 10
26 38
21 26
12 19
29 24
0.153
0.095
0.505
0.241
0.522
Знак зодиака -
телец
Фамилия с
гласной буквы
Курение
Очки
Высокий
рост
Предрасполагающий «гаплотип»: 100010.040
>
<
<
<
>
Так будет всегда!
«Значимость» гарантирована,
если число признаков  5
(независимо от объемов выборок и встречаемости вариантов признаков)
Все незначимо!


Можно
печататься!

12. Карикатура? Вовсе нет!
Combined effect of polymorphisms in Rad51 and Xrcc3 on breast cancer risk and
chromosomal radiosensitivity. Vral A, Willems P, et al. 2011. Mol Med Rep; 4(5): 901-12.5 SNP в генах
репарации двойных
разрывов ДНК Нет даже намеков на
сопряженность с
заболеванием
Контроль Больные
«Рисковые»
генотипы
Сравнение по числу «рисковых» генотипов дает p-value = 0.041
И это в точности то, что в среднем можно получить для любых 5 SNP!

13. Откуда берется этот «парадокс сложения рисков»?
Discovery
sample
Validation
(target) sample
Направленность и уровень
индивидуальных эффектов SNP
(OR, p-value)
Оценка любых совместных, в том числе
эпистатических эффектов для топовых SNP, а
также оценка наследуемости и доли объясненной
вариансы (GRS, h2)
Валидизация результатов - не просто проверка воспроизводимости
Ни в коем случае не оценивать заново OR и не сливать выборки!
Все дело в том, что для выявление рисковых факторов и оценки
их совместного действия использовалась одна и та же выборка
2 независимые выборки – стандарт современных
ассоциативных генетических исследований

14. Это название и вывод:
«общие» полиморфизмы не являются превентивными
маркерами широко распространенных заболеваний
В отличии от редких мутаций -
моногенные или семейный формы заболеваний.
Но есть очередной повод для оптимизма
(еще 2 слайда)
Но они не подходят для массового скрининга
Still missing!

15. «Биологический возраст» - неспецифические
маркеры возрастных заболеваний
 Триптофан
 Лизо-фосфатидилхолин
 Фосфатидилхолин
 Сфингомиелины
 Глицерофосфолипиды
 Глутамин
 Креатинин.
Метаболомные биомаркеры биологического возраста
«Биологический возраст» как показатель:
 интуитивно понятен
 обладает очевидной прогностической ценностью
 интегрален
Бум 2013 - «эпигенетические часы» (Nature, Cell, PLoS ONE и др.)
Возрастное гиперметилирование промоторов генов

16. Бум 2013 - «эпигенетические часы»

17. Гиперметилирование CpG-островков промоторов генов
защитных функций клетки и регуляции клеточного цикла
Бум 2013 - «эпигенетические часы»
 Корреляция с календарным возрастом R = 0.80 – 0.95
(для разных тканей).
 Точность прогноза возраста в тестовой выборке  3.6 года
(по гиперметилированию 350 генов).
 «Биологический возраст» клеток раковых опухолей, превышает
календарный возраст на 36 лет
 Гиперметилирование, т.е. «биологический возраст»,
увеличивается при воздействии генотоксикантов –
индуцированное преждевременное старение
Рекорд для
генетических
исследований!

18. Слайды доступны
Спасибо организаторам
Круглого стола и всем
присутствующим!
rubanovich@vigg.ru