genetica delle malattie complesse -...
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“Predisposizione” Genetica
interazione
AMBIENTE
● Diagnosi● Prevenzione● Terapia efficiente e sicura
Si sono identificati centinaia di loci associati alla variabilità di molti caratteri (linkage, associazione - GWAS)
NELLE MALATTIE COMPLESSE IL RISCHIO DI MALATTIA È INFLUENZATO DA FATTORI GENETICI E DA FATTORI AMBIENTALI
CARATTERE COMPLESSO
VARIANTI GENETICHE ED EFFETTO
Nature 461, 747-753 (8 October 2009)
OddsRatio
SNP utilizzati nei GWASVarianti identificate tramite sequenziamento
HUMAN GENOME
http://www.ensembl.org/Homo_sapiens/Info/StatsTable?db=core
Come studiare il fattore genetico nelle malattie
complesse?
Modalità?
ANALISI DI LINKAGE (studio attraverso la segregazione di marcatori del DNA)
ANALISI DI ASSOCIAZIONE
Nostro interesse per oggi
Studio di associazione in breve
è maggiormente frequente nei casi rispetto a
Controlli Casi
ASSOCIAZIONE
Individuo con “genotipo” rosso
Individuo con “genotipo” nero
NOTA: Con lo studio di associazione si possono studiare caratteri sia qualitativi (affetto/non affetto : frequenza del genotipo tra i 2 gruppi?) che quantitativi (medie del valore dei livelli di un dato parametro per i diversi genotipi)
ESEMPIO DI GWAS: Bone-mineral-density loci
Nature Genetics 41, 1199 - 1206 (2009)
GWAS - caratteristicheVantaggiNessuna ipotesi/conoscenza a priori del problema biologico
Richieste➢ Dimensione del campione molto grande (>>1000) ➢ Alta risoluzione (milioni di mkrs)➢ Replica dei risultati in un campione indipendente
Problematiche● Grande quantità di dati (individui, fenotipi, marcatori DNA)● Controllo di qualità (campioni, popolazioni, marcatori) ● Possibile stratificazione del campione (controlli adatti)● Statistica da utilizzare (modello genetico, singolo locus)● Test multipli (>>100000 test eseguiti)
GWA & Variabilità tra popolazioni
YRI
CEU
JPT
CHB
EJHG 2008, 16:1413-1429
http://www.genome.gov/gwastudies/
http://www.genome.gov/gwastudies/
http://www.genome.gov/gwastudies/
LD & GWAS & PREDIZIONE
SNPs associati a più Caratteri (Complessità)
GWAS – BMD misurata in 2 distretti
Nature Genetics 41, 1199 - 1206 (2009)
GWAS – LOCI nuovi e già noti
Nature Genetics 41, 1199 - 1206 (2009)
GWAS – LOCI nuovi e già noti
Nature Genetics 41, 1199 - 1206 (2009)
Meta-Analisi per i loci identificati
Nature Genetics 41, 1199 - 1206 (2009)
BMD e numero di alleli di rischio
La distribuzione del numero di alleli di rischio portati da un individuo si avvicina alla curva a campana
Il valore di BMD (espresso in Z-score), in media, si riduce all'aumentare del numero di alleli di rischio!! (ricorda il modello a soglia)
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
Representation of the connections between SNPs and corresponding genes for the 42 SNPs withGRAIL (p < 0.01). Thicker and redder lines imply stronger literature-based connectivity.
doi:10.1038/nature09410
PATHWAYSPotenziali target
L'eredità mancante dei GWAS
L'EREDITABILITÀ MANCANTE
I loci individuati dai GWAS spiegano in genere una ridotta quantità della variabilità legata alla componente genetica (ereditabilità; < ~20%)
La parte mancante viene scherzosamente definita la MATERIA OSCURA dei GWAS perchè si è sicuri che esista, si vede il suo effetto, ma NON si riesce a vederla.
Nota: L'ereditabilità dei caratteri quantitativi (h^2: prop di varianza attribuibile ai fattori genetici addittivi) è tipicamente stimata dagli studi familiari e quindi il suo valore potrebbe variare nei diversi ambienti
LIPIDI: geni con varianti comuni e con varianti rare
Il rischio determinato tramite gli SNP potrebbe sottostimare il rischio associato alle vere varianti causali
Es: 11 dei 30 geni attualmente associati a variazioni dei livelli di lipidi possono anche presentare degli alleli rari che sono associati a forme Mendeliane di dislipidemia (ABCA1, PCSKA9, LDLR): geni con varianti comuni associate ad effetti lievi possono anche portare varianti rare associate a forti effetti
Geni & Alzheimer disease
178 mutazioni diverse in 393 famiglie
[associato a demenza frontotemporale]
Diverse malattie diversi modelli
L'architettura allelica (numero, tipo, effetto, frequenza) potrebbe essere diversa nei diversi fenotipi:
Age-related macular degeneration: numero ridotto di varianti comuni con un forte effetto (OR > 2)
Crohn's disease: numero abbondante di varianti comuni con un lieve effetto (OR << 2; e molto rimane ancora da identificare)
Il numero delle varianti comuni identificate aumenta con l'aumentare delle dimensioni del campione analizzato.
MEDICINA PERSONALIZZATA
KIF6 and Coronary Heart Disease (CHD)
Thrombophilia
Liver Fibrosis
Breast Cancer
Fragile-X
Lung Cancer
GENOMICA TRASCRITTOMICA EPIGENETICA
WHOLE GENOMEDe novo sequencing
WHOLE GENOMERe- sequencing
ESOMA (~30MB)
RNA-Seq
small RNA
WHOLE GENOMEBisulfite sequencing
MeDIP - Sequencing
ChIP - Sequencing
Genotyping
OMICHE DELLA GENETICA del 2012
40
• A human gut microbial gene catalogue established by metagenomic sequencing
• TotalDNA from faecal samples of 124 European adults
• 576.7 Gb of sequence
• Predicte 3.3 million uniqueopen reading frames (ORFs)
Mar 2010
MetaHIT project
Sequenziamento (Next Generation Seq)
ALLA RICERCA DELLA VARIANTE DAMAGING
Seleziono i migliori candidatiSeleziono i migliori candidati
Se sono già descritti come polimorfismi comuni allora NON mi interessano
ANALISI BIOINFORMATICAConservazioni in specie omologhe, alterazioni della struttura 3D, interazioni con il sito di legame, etc ...
Dr. Craig Venter
LA RIVOLUZIONE GENOMICA secondo Craig Venter:
➢ Il primo genoma rappresenta la linea di partenza➢ Almeno 10000 genomi + fenotipi per poter parlare di medicina preventiva