GWAS und polygene Scores
Eine genomweite Assoziationsstudie (GWAS) vergleicht viele Menschen, um Varianten zu finden, die häufiger mit einem Merkmal auftreten. Die meisten Volkskrankheiten sind polygen: Tausende Varianten steuern je einen winzigen Beitrag bei. Ein polygener Score summiert diese gewichteten Effekte zu einer Zahl, einem relativen Risiko, nicht einer Diagnose.
Was ein GWAS macht
Ein GWAS vergleicht das Genom vieler Betroffener mit dem vieler Nichtbetroffener und prüft Position für Position, ob eine Variante in einer Gruppe häufiger ist. Das Ergebnis zeigt der Manhattan-Plot: Jeder Punkt ist eine Variante, die Höhe ist die statistische Stärke. Türme, die eine Schwelle überragen, markieren Regionen, die mit dem Merkmal zusammenhängen.
Vom Effekt zum Score
Einzeln erklären diese Varianten meist nur winzige Risikounterschiede. Ihre Kraft liegt in der Summe. Ein polygener Score zählt die Risiko-Allele einer Person zusammen, jedes mit seinem Gewicht aus der Studie. Das Ergebnis ist eine Zahl, die die Person auf einer Verteilung einordnet, etwa im oberen oder unteren Bereich verglichen mit anderen.
Grenzen
Ein polygener Score ist ein relatives Risiko, kein Befund über ein einzelnes Leben. Viele Studien stammen überwiegend aus europäischstämmigen Kohorten, weshalb die Werte für andere Herkünfte schlechter passen. Lebensstil und Umwelt verschieben das tatsächliche Risiko stark. Genome stellt solche Scores als Einordnung dar, ausdrücklich nicht als Diagnose.
Was Genome misst. Aus hunderttausenden Genotypen kann Genome polygene Scores berechnen. Sie verorten dich auf einer Verteilung, sie sagen kein Ergebnis vorher.
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Quellen
- 1Visscher et al., 2017 10 years of GWAS discovery: biology, function, and translation. American Journal of Human Genetics 101:5–22. doi.org/10.1016/j.ajhg.2017.06.005
- 2Torkamani et al., 2018 The personal and clinical utility of polygenic risk scores. Nature Reviews Genetics 19:581–590. doi.org/10.1038/s41576-018-0018-x