Полногеномные ассоциативные исследования (GWAS) – это новый метод для ученых, позволяющий идентифицировать гены, участвующие в заболеваниях человека. GWAS выполняет поиск по всей области генома небольших вариаций, называемых однонуклеотидными полиморфизмами (SNP), которые чаще встречаются у людей с определенным заболеванием, чем у людей без. Каждое исследование может одновременно рассматривать миллионы SNP. Исследователи используют данные этого типа исследований, чтобы определить гены, которые могут способствовать риску развития у человека определенного заболевания.
Большинство существующих GWAS в первую очередь изучали субъектов европейского происхождения, и каждый отдельно фокусировался на нескольких количественных характеристиках. Чтобы получить всеобъемлющий ландшафт, необходимы дополнительные исследования среди неевропейского населения – и группа японских исследователей из Университета Осаки недавно сделала именно это.
"Мы провели крупномасштабный GWAS с использованием генетической информации более чем 160000 японцев из проекта BioBank Japan," объясняет Масахиро Канаи, ведущий автор исследования, недавно опубликованного в Nature Genetics. "Мы успешно идентифицировали 1407 генетических вариаций в последовательности генома, которые влияют на 58 признаков, включая антропометрические, метаболические, связанные с почками, гематологию и кровяное давление."
Японский проект BioBank, запущенный в 2003 году, охватил 200 000 пациентов с 47 целевыми заболеваниями, что сделало его одним из крупнейших биобанков в мире. Без предварительных биологических знаний о взаимосвязях между фенотипами, результаты команды показали, что клинические измерения генетики успешно восстанавливают их значимость для болезней и, таким образом, могут способствовать выяснению неизвестной этиологии и патогенеза.
"Включив дополнительные результаты GWAS по 32 сложным заболеваниям и признакам на японском языке, мы дополнительно идентифицировали клеточные ткани, которые влияют на заболевания и клинические лабораторные показатели, путем сквозного омического анализа (который интегрируется с информацией эпигенома), полученного из 220 типов клеточных тканей," соавтор Юкинори Окада говорит.
Новые результаты также предполагают наличие сложной взаимосвязи между клиническими измерениями и заболеваниями, демонстрируя ценность проведения GWAS для различных признаков в одной крупномасштабной когорте с подробной клинической информацией.
"Наше исследование существенно расширило знания о генетических отношениях между клиническими измерениями и заболеваниями," соавтор Йохиро Каматани добавляет. "Наши результаты не только пролили свет на многочисленные клинически значимые генетические мутации, но также показали, что интеграция геномной информации и информации эпигенома позволяет уточнить молекулярную и клеточную основу пораженных тканей."