Nueva herramienta facilita la inclusión de personas de ascendencia diversa en grandes estudios genéticos
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Los estudios de asociación de todo el genoma (GWAS) generalmente han excluido a individuos diversos y minoritarios en la búsqueda de variantes genéticas que confieren riesgo de enfermedad . Investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH), el Instituto Broad del MIT y Harvard, y otras instituciones de todo el mundo, ahora han desarrollado un paquete de software de acceso gratuito llamado Tractor que aumenta el poder de descubrimiento de la genómica en poblaciones poco estudiadas. En Nature Genetics se publicó un estudio sobre el rendimiento y la precisión de Tractor.
Los investigadores realizan GWAS para identificar dónde se encuentran en el genoma las variantes genéticas responsables de causar enfermedades. Recientemente, los genetistas han comenzado a crear modelos a partir de datos GWAS publicados para predecir los riesgos de enfermedad en las personas. Sin embargo, la utilidad clínica de estos modelos actualmente es limitada, ya que la mayoría se basa en estudios genómicos de personas con ascendencia europea.
«Si construye modelos de riesgo de enfermedad a partir de los datos disponibles e intenta extrapolarlos a diversas poblaciones , se reduce la precisión de predecir quién se enfermará», dice Elizabeth Atkinson, Ph.D., autora principal del artículo e investigadora en la Unidad de Genética Analítica y Traslacional (ATGU) en MGH. «Estos errores exacerban las disparidades de salud existentes, en parte porque no estamos encontrando variantes genéticas específicas que puedan contribuir a un mayor riesgo de una enfermedad particular en diversas poblaciones».
Otra deficiencia importante de los GWAS actuales es que » dejan muchas oportunidades para el descubrimiento genético sobre la mesa para todas las poblaciones», dice Atkinson. Las personas de ascendencia africana, por ejemplo, tienen un millón más de variaciones genéticas en promedio que alguien que no tiene ascendencia africana debido a los patrones de migración humana a lo largo de los años. La realización de un GWAS con poblaciones diversas permite a los genetistas identificar asociaciones genéticas con enfermedades en muchos más puntos del genoma, dice Atkinson.
«Dentro de estas regiones genómicas identificadas en un GWAS, la mutación genética que en realidad causa la enfermedad es compartida entre ascendencias la mayor parte del tiempo», añade. Al estudiar poblaciones mezcladas de personas con ascendencia reciente de dos o más grupos de población previamente aislados, como África y Europa, podemos obtener señales de asociación genética más poderosas y precisas y hacer un mejor trabajo para señalar dónde está la mutación causal, lo que mejora nuestra comprensión de enfermedad para todos».
Hasta ahora, no había una forma a escala fina de controlar la composición de la ascendencia en grupos mixtos que se estudiaban en un GWAS. «Diferentes grupos de ascendencia tienen variantes genéticas que ocurren en diferentes frecuencias debido a la historia demográfica de las poblaciones», explica Atkinson. «No tener en cuenta la ascendencia en un GWAS puede dar lugar a resultados positivos falsos o a que las variantes genéticas se anulen y se descarten como no importantes. Por lo tanto, hasta ahora, ha sido más fácil excluir a las personas con ascendencia múltiple de GWAS para evitar que las confundan». diferentes patrones de variantes genéticas».
Tractor, sin embargo, permite a los investigadores dar cuenta de la ascendencia de una manera precisa para que los individuos mezclados puedan incluirse en los esfuerzos de descubrimiento de genes a gran escala. El software colorea partes de los cromosomas de cada persona de acuerdo con su origen ancestral, que los investigadores pueden deducir de las secuencias del genoma de referencia, y utiliza esta información en un nuevo modelo GWAS. «Tractor tiene en cuenta la columna vertebral de la ascendencia de cada variante genética para que podamos calibrar correctamente los resultados de GWAS para encontrar variantes causales en grupos de población específicos», dice Atkinson.
Tractor también proporciona estimaciones de los tamaños del efecto específicos de la ascendencia , que no es posible en un GWAS estándar. «En lugar de obtener un promedio ponderado del tamaño del efecto del riesgo de enfermedad para una variante genética en particular, Tractor puede determinar qué tan grande o pequeño es el efecto de una variante en varios grupos de ascendencia», dice Atkinson. «Esto será informativo para construir puntajes de riesgo genético en diversas poblaciones». Otra ventaja de Tractor es su capacidad para mejorar el poder de GWAS mediante la detección de variantes genéticas de riesgo en múltiples ascendencias. «Con Tractor, podemos obtener señales de asociación de enfermedades más fuertes al aprovechar las diferencias genómicas ancestrales», dice Atkinson.
«Tractor avanza las metodologías existentes para estudiar la genética de trastornos complejos en poblaciones diversas y minoritarias», dice. agrega. «Esperamos que este método aumente la inclusión de participantes mixtos en estudios de asociación a gran escala en el futuro».
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Los investigadores usan la comparación de ascendencia múltiple para refinar los factores de riesgo de la enfermedad de las arterias coronarias Más información: Elizabeth G. Atkinson et al, Tractor usa la ascendencia local para permitir la inclusión de ascendencia mixta individuos en GWAS y para aumentar la potencia, Nature Genetics (2021). DOI: 10.1038/s41588-020-00766-y Información de la revista: Nature Genetics
Proporcionado por el Hospital General de Massachusetts Cita: Nueva herramienta facilita la inclusión de personas de ascendencia diversa in large genetics studies (2 de febrero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-tool-inclusion-people-diverse-ancestry.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.