Genetics

Genetics · 5.2

複合遺伝 I

Complex inheritance I

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W10Practice / 実習

🧠 複合(多因子)疾患は「の法則が効かない」ことそのものが最大の診断的手がかりになる、と読む。 という3つの手法で「遺伝か環境か」を切り分け、・GWASという3つの手法で「どの遺伝子か」を特定する——ただし1つのSNPとの統計的関連は、ともその遺伝子の関与とも短絡できない、という10個の「よくある誤解」への警戒が現代の研究の必須リテラシーになる。

複合(多因子)疾患の定義

多数の遺伝子と環境の相互作用により発症する——通常、微小な効果をもつ多数の遺伝的バリアントが関与する。は民族・地域・年齢層・性別により異なる(アレルギー10〜30%、喘息欧州平均8.5%、自己免疫疾患3%[1型糖尿病0.4%]、2型糖尿病は世界4億人超で高齢者の20〜30%、肥満[BMI>30]10〜30%[ナウルでは70%超]、高血圧は成人35%・60歳以上60%超)。

遺伝子数×環境効果のマトリクス

遺伝子数:少数・大効果 遺伝子数:多数・小効果
大きな遺伝的リスク 100%):小さな環境影響で発症 が変動
小さな遺伝的リスク :変異遺伝子+環境因子の両方が必要(例:04-2-role-of-sex-in-inheritance参照) 一般的な

多遺伝子性量的形質

皮膚色・体重・身長・血糖値・血中コレステロール値・血圧・靴サイズ・IQなどは、①多数の遺伝子による()、②量的形質(連続的)、③効果(優性・劣性ではない)、④環境因子も関与(遺伝)という4つの性質を共有する。

💡 遺伝子数が増えるほど、表現型は「段階」から「連続体」になる。 集団内の表現型は正常分布(連続分布)を示し、関与する遺伝子数が増えるほど表現型カテゴリーの数も増加する——3つの遺伝子を仮定した皮膚色モデルでは、離散的な段階がまだ見えるが、実際の身長のように多数の遺伝子(540万人・12,000超のバリアントが関与)が関わる形質では、事実上連続的な分布になる。

身長の 540万人の解析で12,000を超えるバリアントが関与——アメリカの大学生の身長分布はを示す(1920年→1995年で平均身長が175.3cm→195.6cmまで変化した例のように、環境(栄養等)の影響も大きい)。

閾値モデル:連続形質がどう「疾患」になるか

・不連続形質(、股等)は閾値を超えると発症する不連続な表現型として現れる——基礎にあるのは連続的な「素因」分布。成人慢性疾患・連続形質(肥満・糖尿病・躁うつ病・・自己免疫疾患・高血圧等)も同様に、疾患頻度は民族・性別に依存する。

多因子形質・疾患の特徴

  • 型の遺伝パターンを示さない。
  • 家族内のが増えるほど再発リスクが上昇する。
  • 罹患が重症であるほど再発リスクが上昇する。
  • により中程度のリスク上昇が見られる。
  • 特定の性でより高頻度に発症することがあるが、性連鎖・性限定形質ではない——罹患頻度がより低い性のより高いリスクを負う。
  • 一卵性・二卵性双生児の比と矛盾する。
  • 環境因子が疾患リスクを増減させる。
  • 特定の民族集団でより高頻度に発症することがある。

遺伝的(環境的)背景の同定法

①家族集積度

λ(比)= における疾患頻度 ÷ 集団における疾患頻度

λ=1ならなし、λ>1ならあり。

疾患 同胞での頻度 集団での頻度 λₛ
嚢胞性線維症 0.25 1/3,000 750
1型糖尿病( 6% 0.4% 15
2型糖尿病( 70% 20% 3.5

💡 この3つのλ値の比較から3つのことが読み取れる。 ①嚢胞性線維症は明確に遺伝的に規定される、②1型糖尿病の方が2型糖尿病より遺伝的影響が強い、③両方の糖尿病型で環境の影響も存在する(λが1を大きく超えつつも、ほど極端ではない)。

②双生児研究

=双生児ペアの両方が同じ形質をもつ割合。=片方だけが形質をもつ割合。遺伝要因の寄与が大きければ一卵性(MZ)のが二卵性(DZ)より高くなり、環境要因のみが背景にあればMZ・DZのは同程度になる。

疾患・形質 MZ DZ
35% 5%
41% 3%
躁うつ病 70% 15%
身長 95% 52%
高血圧 30% 10%
6% 3%

⚠️ MZが100%を大きく下回ることは「遺伝が」を意味しない——それどころか「環境も関与する」ことの強い証拠になる。 MZ・DZ間のの差が大きいほど遺伝的要素が強く示唆されるが、MZのが100%未満であること自体が環境因子の関与を示す強い証拠——遺伝要因と環境要因の証拠は互いに排他的ではなく、同じデータから同時に読み取れる。

家族研究の限界:家族内では・環境も共有されるため、遺伝と環境の効果を完全には分離できない。

③養子研究

遺伝と環境の影響を評価する最も強力な——養子の形質を、養親・生物学的親のそれぞれと比較する。養親との強い一致=共有環境が原因生物学的親との強い一致=遺伝的に規定。通常は症例数が少ないという限界がある。

は、環境よりも遺伝の寄与を明確に示した。 デンマークで養子となった20〜40歳の14,427人のうち47人が慢性と診断され、非罹患の対照養子47人とマッチングされた。の頻度は、生物学的で15.8%(44/279)だったのに対し、養親ではわずか1.8%(2/111)——対照群(生物学的2.1%、養親1.7%)と比較しても、罹患養子の生物学的だけが際立って高頻度だった。

複合疾患の原因遺伝子の同定

2つの理論: ①多数の遺伝子が小さな効果をもつ、②少数の遺伝子が高いをもつ——では後者が、の大部分では前者が優勢と考えられている。

アプローチ 方法
的手法) GWAS、07-1-introduction-to-genomics07-2-methods-in-genomics参照)

が原因バリアント・と共に遺伝する(連鎖する)かを調べる。

後ろ向き(スペクティブ)に検体を収集し、患者群と健常群を比較する。=疾患の病態機序への関与が想定される遺伝子(例:既知の代謝経路に関わるタンパクの遺伝子、その変異がの疾患型を起こす遺伝子)。2つの集団間での変異頻度を比較し、患者群でより高頻度なら高リスク、より低頻度なら低リスクと判定する。

リスク計算:オッズ比と相対リスク

指標 定義
後ろ向き研究 患者群でのアレル/遺伝子型の出現 ÷ 対照群での
前向き研究 患者群での関連確率 ÷ 対照群での関連確率

OR/RR>1=リスク増加、<1=リスク減少。P値による誤った関連の確率(一般に検定あたりP<0.05を有意水準とする)。

例:とApoE: ApoE4アレルの保有はリスクを高め(OR示例:3.02、95%1.36〜6.73)、ApoE2アレルは(最頻のApoE3と比較して)防御的に働く(OR示例:0.21、95%0.09〜0.53)。

症例:1型糖尿病の遺伝的背景

Th1型自己免疫疾患——細胞の80〜90%喪失で発症、生存にはが必須。欧州での0.4%。

環境因子: ウイルス(風疹・B4・による自己免疫誘導、またはB4・CMV・風疹による細胞直接破壊)、食物中の毒素、、母乳栄養(の欠如)、ビタミンD欠乏、高出生体重。

💡 自己免疫疾患には「共通する背景遺伝子」と「な遺伝子」の2層構造がある。 複数の自己免疫疾患は共通の遺伝子群を共有し(併発しやすさ、co-occurrence)、どの疾患として顕在化するかは環境因子に依存する部分がある一方、な遺伝子も存在する(08-1-genome-and-environmentも参照)。

T1DM関連遺伝子・機序

遺伝子 機序
MHC(HLA) MHC-IIアレルの変異が・GAD65・輸送体等)へのを左右する。リスク:DRB1*0301, DQA1*0501, DQB1*0201/DRB1*0401, DQA1*0301-DQB1*0302(患者の90%が少なくとも1つを保有)。防御的アレル:HLA-B*5701, HLA-A*1101
PTPN22 TCRシグナル伝達に関わるキナーゼをしT細胞活性化を制御。(R620W)が異常なT細胞応答を招く——汎自己免疫遺伝子、治療標的候補(アレルあたりOR約1.4)
IL2RA(CD25) Treg・ナイーブ/リーT細胞に発現、T細胞制御を担う。非コード領域の変異がCD25発現を低下させ、T細胞制御を乱す
CTLA-4(CD152) T細胞を抑制する受容体、複数の自己免疫疾患と関連する染色体領域(2q33)。可溶性CTLA-4の発現量を変化させを低下させる——汎自己免疫遺伝子

T1DMのは「45遺伝子・57ゲノム領域・100超のSNP」に分散し、個々の効果量は小さい。 ほとんどのバリアントの効果量はOR<1.4と小さいが、1つの遺伝的バリアントが複数の疾患リスクを同時に高めるという現象も重要——自己免疫セリアック病関節炎・・関節リウマチ・1型糖尿病・・乾癬・は、遺伝的リスクを部分的に共有する。

演習:MTHFR遺伝子多型と葉酸代謝

MTHFR 677 C>T多型——TT遺伝子型をもつ人は、同量の葉酸摂取でもCC遺伝子型の人より血中葉酸濃度が約16%低い。

PCR-RFLP解析の手順: ①PCRによる標的配列増幅、②によるPCR産物消化、③——C遺伝子は非切断、T遺伝子は切断される、という違いでジェノタイプを判定する(04-4-autosomal-dominant-inheritance-ad-iのRFLP原理も参照)。

よくある誤解を正す:SNP関連解析の正しい読み方

研究で頻出する10の誤解とその訂正——GWAS結果を読む上での必須リテラシー。

誤解 正しい理解
「統計的に有意に多いSNPを持つ人は必ず発症する」 誤り。発症確率(OR)が増加するだけで、他の遺伝子・環境因子にも依存する
「統計的関連= 誤り。近傍の別のSNP・が真の原因である可能性がある(
「疾患関連SNPは必ず遺伝子の機能に影響する」 誤り。多くは「」に存在する
「遺伝子の近くにあるSNPは、その遺伝子が原因」 誤り。大半のヒトSNPは複数の遺伝子から等距離にあり、調節領域はから1Mb以上離れることも半数近くある
「イントロン内のSNPはその遺伝子に作用する」 誤り。多くの遺伝子調節エレメントは別の遺伝子のイントロン内に存在する
が低い(例:1.08)=臨床的に 誤り。遺伝的寄与と機能的重要性は比例しない——PPARG・KCNJ11多型は糖尿病リスク上昇はわずかだが、両遺伝子産物とも重要な治療標的
「ある集団での研究結果は他の集団にそのまま適用できる」 誤り。多型の頻度・相対分布・相互関係は民族集団間で異なり、同じSNPでもある集団で強い関連を示し別の集団ではなこともある

まとめ

  • は多数の遺伝子×環境の相互作用で発症し、遺伝子数と環境効果のにより変動・・一般という4に整理できる。は連続分布を示し、で不連続な発症を説明する。
  • 型パターンを示さず、罹・重症度に応じた再発リスク上昇、での上昇、性による頻度差(性連鎖ではない)、MZ/DZの乖離、環境因子の影響、民族差という特徴をもつ。
  • の同定には(λ計算)・比較)・のKety研究が好例)の3手法があり、いずれも「遺伝の証拠」と「環境の証拠」が同時に得られうる。
  • の同定には(OR/RR/P値による評価)・GWASがあり、T1DMはHLA・PTPN22・IL2RA・CTLA4など45遺伝子・57領域に及ぶ多数の小効果バリアントの集積として理解される。
  • GWAS結果の解釈には10の誤解が付きまとう——統計的関連はでも遺伝子機能へのでもなく、の低さは臨床的を意味せず、民族間で結果は一般化できない、という慎重な読み方が必須。