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Je mehr Daten, desto besser, richtig? Wenn es um die Genetik, es stellt sich heraus, dass möglicherweise nicht der Fall sein.
Da sowohl genetische Sequenzierung ist mittlerweile billiger und EDV-Daten-Analyse ist besser geworden, mehr und mehr Forscher haben sich auf den sogenannten Genom-weiten Assoziationsstudien, in der Hoffnung, sussing aus dem die einzelnen Gene sind assoziiert mit bestimmten Erkrankungen. Die Logik hier ist einfach: Sie haben eine ganze Menge Leute mit einer Krankheit, sollten Sie in der Lage zu sagen, welche genetischen Eigenschaften diese Menschen gemeinsam haben, die möglicherweise verantwortlich sind. Dieses denken hat zur Folge, dass ein ganzer Katalog von Hunderten von Studien, die ein Licht auf die genetischen Ursprünge von Krankheiten wie Typ-2-diabetes, Parkinson, Morbus Crohn -, und Prostata-Krebs, und hilft Kraftstoff den Anstieg der personalisierten Medizin.
Jetzt aber eine neue Analyse fordert, den gesamten Ansatz in Frage.
Schreiben in der Zeitschrift Cell, eine Gruppe von der Stanford University Genetiker schreiben, dass so große Studien sind wahrscheinlich produzieren genetischen Varianten mit wenig Einfluss auf die Krankheit in Frage—im wesentlichen false positives und verwirren die Ergebnisse.
“Intuitiv könnte man erwarten, daß Krankheit-verursachenden Varianten, die cluster-in-Schlüssel-Wege, Antrieb-Krankheit ätiologie [Ursachen der Krankheit]”, schreiben Sie. “Aber für komplexe Eigenschaften, die Verband neigen dazu, Signale zu verteilen, in den meisten Genom—einschließlich in der Nähe von vielen Genen, ohne eine offensichtliche Verbindung zu der Krankheit.”
Ihre Analyse schlägt vor, eine faszinierende neue Art der Betrachtung, das Genom, in denen fast jedes gen schlägt in jedem anderen gen. Anstelle eines Systems, in dem Sie plug-and-play verschiedene Variablen zu beeinflussen unterschiedliche Ergebnisse, es ist eine komplexe, miteinander verknüpfte Netzwerk. Sie nennen dies den “omnigenic Modell.”
Ihre Arbeit hat Sie eine Breite, geschwungene Implikationen für das gesamte Gebiet der Genetik. First off, ist, dass all diese großen, teuren genome-wide-association-Studien können eingereicht werden, wenig mehr als eine Verschwendung von Zeit, da Sie genetische Varianten, dass, während Sie vielleicht miteinander verbunden, um die Krankheit, kann eigentlich nicht der Punkt, um eine tragfähige Ziel für Dinge wie eine medikamentöse Therapie.
In der Tat, die Gene, die scheinen oft bezogen auf Krankheiten haben Forscher ratlos in Bezug auf die Rolle, die Sie tatsächlich spielen in der Bedingung. In der Papier -, zum Beispiel die Stanford-Forscher re-analysiert, a 2014 Studie von 250.000 Menschen, die fast 700 DNA-Varianten verknüpft Höhe—aber nur 16 Prozent dieser Varianten hatte nichts zu tun mit einer person in der Höhe. In dem Papier, das der Stanford-Forscher vermuten, dass die Auswirkungen jeder Variante eine teeny Auswirkungen auf die Höhe.
Weit von der Lösung des problem sein, diese neue Forschung eröffnet lediglich eine völlig neue Linie des Fragens und zeigt uns wieder einmal, dass wir nicht wissen können, fast so viel, wie wir dachten, wir wussten.
[Cell]