Genetics

Genetics · 5.1

複合(多因子)遺伝

Complex inheritance

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W11Lecture / 講義

🧠 のゲノム研究は「なぜこんなに難しいのか」を先に理解してから「それでもどう攻略するか」に進む構成で読む。 ・表現型定義の曖昧さ・稀な変異・遺伝子間相互作用という複数の障壁がの解明を阻む一方、GWAS・・機械学習という「力技」がそれを突破しつつある。という2つのは、「なぜが現代でこれほど増えているのか」という問いへの答えを提示する。

複合疾患の定義

多数の遺伝子+環境の相互作用により発症する——アレルギー疾患・喘息・がん・高血圧・糖尿病・心血管疾患・など、より遥かにありふれた04-1-monogenic-inheritanceと対照的、05-2-complex-inheritance-iも参照)。

なぜ複合疾患のゲノム的背景を研究するのか

分子病態機序の解明、②、③遺伝的に素因をもつ人のスクリーニング——研究の実利はこの3点に集約される。

複合疾患の解明を阻む4つの要因

要因 内容
異なる遺伝子の組み合わせが類似の表現型を生む
変異遺伝子保有者が発症するとは限らない
環境要因だけで遺伝子変異と同じ臨床像を生む
同じ遺伝子型でも環境の影響下で異なる臨床像を生みうる

(いずれも04-1-monogenic-inheritance04-3-introduction-to-pedigree-analysisで扱った現象群が、ではさらに増幅されて現れる。)

表現型定義そのものの難しさ

正確な診断がしばしば困難な理由:①標準的なが存在しないことが多い、②臨床像が加齢とともに変化する、③症状がエピソード的に出現する、④類似症状を呈する別疾患が存在する、⑤複数の疾患が併存しやすい

喘息の「」概念は、表現型の奥にある機序の違いを言語化する。 =特定の機能的・病態生物学的機序で定義される疾患表現型=機序を問わないな特徴——アスピリン増悪性呼吸器疾患・は、同じ「喘息」という表現型の中に複数のが存在することを示す好例。1つの表現型の中に複数のが存在しうる。

疾患定義の厳密さの 厳格な基準は遺伝的に均一な集団を解析できる利点があるがが減る欠点、緩い基準はを確保できるが遺伝的に不均一な集団になる欠点をもつ。(例:LDL-コレステロール値、レニン-アルドステロン比[高血圧の場合])を用いる代替アプローチもある。

QTL:量的形質遺伝子座

用語 定義
QT(quantitative trait) 数値で定義できる形質(例:LDL-C値、血圧、IgE値)
QTL(quantitative trait locus) ある形質と共に分離する遺伝子座

・形質のの解明は極めて困難であることが判明している(例:第9染色体上のQTL探索)。

なぜこれほど難しいのか

  • ありふれた疾患も稀な変異が原因になりうる——UKの5万人のでは98%超が稀な変異(MAF<1%)だった。
  • 遺伝子-
  • の研究が困難03-2-epigenetics参照)。
  • の不備

環境因子

非遺伝的効果すべて——感染症、食事、喫煙(15本ごとに1変異という定量的関係)、ストレス、、天候など。

」——周囲の人の遺伝子型が自分の表現型に影響する。 環境に住む他者の(例:喫煙傾向を規定する周囲の人の遺伝子型)も自分の表現型に影響しうる——は表現型分散の最大29%を説明し、一部の形質では直接的遺伝効果の寄与を上回ることさえある。

⚠️ 環境要因の影響は予測不能——生まれる前から、父親の側からも働きうる。 環境因子の効果は出生前(胎内、特に母親のが重要)だけでなく、父親側の曝露を介しても次世代に影響しうる(01-1-introduction-to-human-geneticsの精子tsRNAの項も参照)。

未知の効果をもつバリアント: 疾患関連バリアントの約93%が非コード領域に存在する——「ゲノムから言えるのはほとんどが確率であり、確実性はごく稀」というのが現在の限界。

解決へのアプローチ

アプローチ 内容
GWAS、集団研究 05-2-complex-inheritance-i06-1-population-genetics参照
DNAシーケンシング 07-2-methods-in-genomics参照
新しい ベイジアンネットワーク、機械学習

💡 ENCODEプロジェクトが示した「非コードGWASヒットの4分の3は無意味ではない」という事実。 非コードGWASで検出されたバリアントの76.6%が、少なくとも1つの細胞型でDNaseI高感受性部位(領域の目印)に位置する、またはそれと密接に関連する——疾患関連細胞・組織で見つかったバリアントの大半はゲノムの調節領域に影響することが確認された。

メタ解析

=複数の研究結果を統合して解析する実例: 13研究の(患者18万人超・対照18万人超・遺伝的バリアント800万超)——136個の疾患関連バリアントを検出、うち半数が新規発見

機械学習・人工知能のへの応用: GWAS・・NGS・メチル化パターン・表現型・環境効果というデータソースの統合が課題——データ入力(機械学習段階)を経て、・予測・意思決定支援に応用される。

なぜ多因子疾患は現代で増えているのか

1985年、世界の2型糖尿病は3,000万人だった(現在は4億人超、05-2-complex-inheritance-i参照)——この急増を説明する2つの進化的仮説がある。

倹約遺伝子仮説

「飢饉に備えた遺伝子」が、飽食の時代には害になる——進化的の典型例。 倹約遺伝子は食物豊富期に脂肪を効率よく蓄積・貯蔵する能力を与え、太った個体ほど食糧不足期を生き延びやすかった——現代の恒常的な食料豊富社会では、この同じ遺伝子型が来ない飢饉に備え続けることになり、肥満・糖尿病の素因として働く。

の実例: 遺伝的に均一な集団が、アリゾナ(米国)とメキシコに分かれ、異なる環境(・運動不足 vs ・集約的な農作業)で暮らした——アリゾナ集団の糖尿病50%に対し、メキシコ集団はわずか8%。同じでも生活様式の違いだけでこれほどの差が生じる、というライフスタイルの効果の実証例。も同様の進化的論理で説明される。

APOE遺伝子E4アレル:初期人生での利益と後年のコスト

💡 APOE E4は「若いうちは守ってくれるが、年を取ると裏切る」遺伝子——の実例。 E4アレルは・冠動脈疾患への感受性を高め、平均余命を3.2年短縮させる——しかし人生早期には、下痢や小児のC型肝炎ウイルス感染による肝障害から保護し、免疫系の機能を高める有益な作用をもつ(08-2-evolution-geneticsも参照)。

衛生仮説と旧友仮説

仮説 内容
幼少期の感染性病原体・寄生虫への曝露不足が、免疫系の正常な発達を妨げアレルギー疾患への感受性を高める
現代のライフスタイルがする細菌叢()を変化させた——研究の対象

まとめ

  • は多数の遺伝子×環境の相互作用で発症し、分子病態機序の解明・・スクリーニングという実利のために研究される。
  • に加え、標準の欠如・加齢による変化・エピソード性・という表現型定義そのものの難しさが解明を阻む。喘息の概念、疾患定義の厳格さの、QTLという量的形質の遺伝子座概念がこれに対処する枠組みを提供する。
  • 稀な変異(UKで98%超)・遺伝子間相互作用・の限界が解明を困難にし、環境因子(喫煙・・出生前後の予測不能な影響)と非コード領域の変異(93%)がさらに複雑さを加える。
  • GWAS・(13研究・800万バリアント・136新規発見)・機械学習・ENCODEプロジェクト(非コードGWASヒットの76.6%が調節領域に関連)が解決へのアプローチを提供する。
  • の実例)・APOE E4の/は、いずれも「かつて有利だった形質が現代環境でむしろ不利になる」進化的として、の現代的急増を説明する。