지난 수십 년 동안 유전체학 분야의 다양한 혁신으로 인해 연구원들은 오래 지속되는 토론에 대한 결의안이 마침내 수평선에있을 수 있기를 희망했습니다. 특히, 많은 사람들은“자연”과“양육”의 실을 분리 할 수있는 전망에 대해 낙관적이되었습니다.
그러나 최근 두 가지 연구가 이제 이러한 열망의 기본이되는 몇 가지 방법을 의문을 제기하고 있습니다.
주요 돌파구는 최근 게놈 전체 연관 연구 (GWAS, 일반적으로“gee-wahs”)의 발달이었다. 단순한 특성의 유전학은 종종 가계도에서 추론 될 수 있으며, 사람들은 수천 년 동안 그 접근법을 사용하여 맛이 좋은 야채와 더 많은 우유를 생산하는 소를 선택적으로 번식 시켰습니다. 그러나 많은 특성은 명확하고 강한 영향을 미치는 소수의 유전자의 결과가 아닙니다. 오히려, 그것들은 종종 비 코딩 DNA에서 발견되는 수만 개의 약한 유전자 신호의 산물입니다. 과학자들이 키, 혈압, 정신 분열증의 소인에 이르기까지 가장 관심이있는 특징들과 관련하여 문제가 발생합니다. 유전 적 영향에 대한 검색을 혼란스럽게하지 않기 위해 농업 환경에서 환경 적 요인을 통제 할 수 있지만 인간에게 두 사람을 쫓아내는 것은 그렇게 간단하지 않습니다.
.지난 20 년 동안 전문가들은 수천 명의 개인이 수집 한 데이터를 사용 하여이 문제를 해결하기 위해 강력한 통계 기술을 제시했습니다. 연구자들이 게놈을 기반으로 한 질병에 대한 누군가의 위험을 예측하기를 희망하는 것처럼,이 접근법은 특히 인간 유전학에서 널리 퍼졌습니다. 일부 그룹은 이러한 방법을 사용하여 자연 선택이 인구의 높이 (및 기타 특성)의 차이를 관찰 한 방법을 조사하기도했습니다. 이 발견은 GWAS의 의학 및 진화 생물학의 잠재적 적용에 대해 더욱 흥분을 일으켰습니다.
그러나 지난 달에 발표 된 두 가지 결과는 이러한 결과에 의문을 제기했으며 GWAS 결과의 해석 문제가 누구보다 훨씬 더 널리 퍼져 있음을 설명했습니다. 이 연구는 과학자들이 유전 적 영향과 환경 효과 사이의 상호 작용에 대해 어떻게 생각하는지에 영향을 미칩니다. 버클리 캘리포니아 캘리포니아 대학의 생물 학자 인 라스무스 닐슨 (Rasmus Nielsen)은“우리가 과대 평가할 가능성의 유령을 높이고있다.
예측 및 꿈
경고 표시가 조용히 시작되었습니다. 게놈 전체의 연관성 연구는 이미 많은 특성에 대한 유전자 마커를 식별하는 데 이미 엄청나게 성공적인 것으로 판명되었습니다.
과학 기술 연구소 (Institute of Science and Technology) 오스트리아 (Institute of Science and Technology) 오스트리아 (Institute of Science and Technology) 오스트리아 (Institute of Science and Technology)의 닉 바튼 (Nick Barton)에 따르면, 그 연구에서“명백하고 쇠약 해지는 파생물”으로서“명백하고 쇠약해진다”고 밝혔다. 연관성 자체를 넘어서, GWAS는 게놈의 개별 변이체가 특성의 측정 가능한 변화에 어떻게 대응하는지에 대한 추정치를 제공 할 수있다; 다형성 점수는 모든 작은 효과의 합을 구성했습니다. 예를 들어, 높이의 경우, 특정 DNA 영역에서 시토신 대신 구아닌베이스를 갖는 것은 평균보다 0.1 밀리미터 더 키가 상관 될 수있다. 다처제 점수는 모든 근사치를 취하고 추가하여 개인의 실제 높이에 대한 예측을 뱉어냅니다.
다형성 점수는 주어진 질병을 발병 할 위험을 예측할 수있는 열렬한 기회를 제공합니다. 이는 주어진 질병 발병 위험을 예측할 수 있습니다.이 질병은 언제, 얼마나 자주 심사 해야하는지, 어떤 예방 조치를 취하고, 심지어 어떤 치료를 시도 할 것인지 알 수 있습니다. 일부 진화론 생물 학자들은 고대 게놈에서 인코딩 된 표현형의 더 나은 그림을 얻기 위해 점수를 사용하고 다양한 인구의 적응의 역사를 더 잘 이해하기를 희망했습니다.
.5 년 전, 유럽 데이터베이스에 대한 일련의 분석으로 인해 이러한 꿈이 손이 닿는 것처럼 보였습니다. 북유럽 조상의 사람들은 남부 유럽 조상보다 평균적으로 키가 큽니다. 연구원들은 이러한 차이가 자연 선택의 결과인지 여부를 탐색하고 싶었습니다. 그들은 높이에 대한 다처제 점수가 실제로 남부에서 북유럽으로 증가했으며, 유전자 드리프트라고 불리는 변형 주파수의 무작위 변동에서 예상되는 것보다 훨씬 더 증가한다는 것을 발견했습니다. 그 패턴은 유전학이 왜 스웨덴 출신의 누군가가 이탈리아 뿌리를 가진 사람보다 키가 큰 이유의 상당 부분을 설명 할 수 있다는 생각을지지했다.
물론, 이러한 결론에 도달하기 위해 연구원들은 대신 미묘한 환경 적 요인들에 의해 실수로 오해되지 않았는지 확인해야했습니다. 종종 인용되고 사소한 예를 들어 :사람들이 젓가락을 얼마나 잘 사용하는지 조사하여 운동 기술의 근본적인 유전학을 연구하기로 선택했다고 상상해보십시오. 순진한 접근 방식은 젓가락 사용과 특정 유전자 마커 사이에 강한 연관성을 제공 할 것입니다. 그러나 이러한 마커는 고유 한 운동 기술과 관련이있는 것이 아니라 젓가락을 더 자주 사용한 동아시아 조상 그룹 사이에서 흔할 수 있습니다.
.그러나 과학자들은 그러한 편견을 교정 할 수있는 방법이 있었고 높이에서 선택의 신호는 남아있었습니다. 데이비스 (Davis) 데이비스 (Davis)의 캘리포니아 대학 (University of California)의 진화 유전 학자 인 그레이엄 쿠퍼 (Graham Coop)는“우리는 마침내 우리가 복잡한 특성에 대한 적응을 보았 기 때문에 정말 흥분했다. 형제 자매 데이터를 사용한 연구 (“제어”전문가에게 가장 가까운 연구는이 연구 라인에서)를 포함하여 결과를 복제했습니다.
그리고 elife 의 최근 두 논문 두 사람 모두 영국 바이오 뱅크 (Biobank)라는 새로운 데이터베이스에 의존하면 신호가 사라지는 것을 보았습니다.
사라진 신호
이 데이터베이스는 이전 연구 결과를 주도한 것보다 더 크고 균질했습니다. 결과적으로, 각 변형과 관련된 작은 효과 크기에 대해 약간 다른 추정치를 산출했는데, 이는 개별 사례에서는 크지 않았지만 전체적인 다형성 점수에 크게 다른 것으로 추가되었습니다.
.바튼은“새로운 연구는 정말로 당황 스럽다”고 바튼은 과학자들이 생물학적으로 흥미로운 것에 대한 다형성 점수 계산에서 편견을 착각하고 있음을 보여 주었기 때문에 말했다. 인구 구조를 설명하는 통계적 방법은 결국 그다지 적절하지 않았습니다.
하버드 의과 대학의 계산 유전 학자 인 Shamil Sunyaev는“아무도 문제가 얼마나 큰지 깨닫지 못했다”고 말했다. 대학원생 Mashaal Sohail 및 동료들과의 분석.
Berg와 동료들과 함께 다른 elife 를 공동 저술 한 Coop은“세상이 당신의 발 아래로 약간 바뀌는 곳은 그런 느낌이었습니다. 이전 연구를 확인하려는 종이. "그 모든 작업이 사라지는 것을 보는 것은 상당히 겸손합니다."
바튼은 동의했다. "모든 인구의 유전 적 변화의 기원은 정말로 복잡하기 때문에 모든 것이 까다로워진다"고 그는 말했다. "이제 다 유전자주의 점수를 사용하는 지난 4 ~ 5 년 동안 이러한 방법 중 하나를 액면가로 취할 수 없습니다."
.Sunyaev는“네덜란드 인은 더 많은 우유를 마시기 때문에 더 키가 큰 이유입니다. "우리는이 분석을 통해 다른 말을 할 수 없습니다."
연구중인 특성이 높이가 아니면 위험 할 수 있습니다. 이는 한 인구의 질병에 대한 변이체의 영향에 대한 추정치를 사용하려고 시도하는 것이 다른 인구의 개인에게는 적용되지 않을 수 있음을 의미합니다. 게놈 전체 협회 연구의 대다수가 백인 유럽 조상 사람들의 데이터에 의존하기 때문에 특히 걱정 스럽습니다. 오스트리아 과학 아카데미의 인구 유전학자인 Magnus Nordborg는“사람들은 균질하지 않으며 다시 당신을 괴롭히기 위해 돌아올 수 있습니다.
일부 전문가들은 클리닉에서 다 유성 점수를 출시하기를 원한다는 점을 감안할 때,이 결함이 건강 관리의 불균형을 심화시킬 수 있다는 것은 이미 분명합니다. 지난 달에 발표 된 연구에서, 연구자들은 아프리카 출신의 사람들의 건강 예측을 위해 유럽 데이터에서 수집 한 통찰력을 번역하려고 시도하면 4.5 배의 정확도가 떨어 졌다는 것을 발견했습니다. 다른 사람들은 다처제 점수를 사용하여 인구 간의 행동 및 사회적 특성의 차이에 대한 뒷받침 된 주장을 제대로 주장하지 않았으며 (예 :IQ 및 교육 성취도는 높이보다 정의하고 포장을 풀기가 훨씬 어렵지만 미래의 정책 결정 결정에 잠재적으로 정보를 제공하는 데 사용되고 있습니다). 펜실베이니아 대학교 (University of Pennsylvania)의 유전 학자 인 사라 티쉬 코프 (Sarah Tishkoff)는“무섭다”고 말했다.
elife 작업은 향후 연구가 더 많은 사람들을 참여시키기 위해서는 시급한 필요성, 데이터의 다양성, 가족 기반 복제 분석이 더 긴급하다는 것을 강조합니다. 또한 인구 구조 및 기타 환경 적 요인을 더 잘 제어 할 수있는보다 정교한 통계적 방법을 요구합니다. 연구원들은 초기 분석에서 정확히 무엇이 잘못되었는지 정확하게 탐구하면서 이미 노력하고 있습니다. “지금까지 개발 된 방법은 유전학과 환경에 대해 독립적 인 요인으로 별도의 직교로 생각합니다. 사실, 그들은 독립적이지 않습니다. 환경은 유전학에 큰 영향을 미쳤으며 아마도 유전학과 상호 작용할 수 있습니다.”라고 옥스포드 대학의 통계적 유전 학자 인 Gil McVean은 말했습니다. "우리는 실제로 좋은 일을하지 않습니다… 상호 작용을 이해합니다."
그것은 게놈 전역의 연관 연구가 놀라운 힘을 가지고 있지 않다고 말하는 것은 아닙니다. 그들은 여전히 관심의 특성에 대한 중요한 마커를 식별 할 수 있습니다. 작은 고유 바이어스는 이러한 연구가 이미 질병 및 기타 상태 및 특성에 영향을 미친 DNA 영역을 무효화하지 않습니다. 그러나 이러한 개인 및 집단 협회의 강점은 일반적인 추정치입니다. 진화론 적 맥락과 의학적 맥락에서 인구의 차이에 대해 추론을하기 위해 축적되었을 때, 일이 잘못 될 수 있습니다.
Nielsen은“우리는 생각 상자로 돌아 가야합니다. "이것은 주요 모닝콜입니다… 게임 체인저."
2019 년 4 월 24 일에 추가 된 업데이트 :Shamil Sunyaev와의 작업에 대한 Mashaal Sohail과 다른 사람들의 기여가 주목되었습니다.
