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많은 사람들이 자신들의 부모로부터 건강 문제를 물려받는 것에 대해 걱정함. 하지만 질병 위험도에 대한 유전적인 기여도를 분석하는 새로운 접근법은 대부분의 질병에 대한 상업적 목적의 DNA 검사를 통한 위험도 평가가 가장 좋은 방법은 아니라는 것을 시사하고 있음.
연구진들은 DNA 염기서열의 일반적인 변화인 단일 염기 변이(single-nucleotide polymorphisms, SNPs)와 200가지 이상의 질병 사이의 연관성을 발견한 600여 개의 초기 연구에서 얻은 데이터를 분석했음. 일반적으로 유전학을 통해서는 특정 암이나 당뇨병 그리고 알츠하이머 병을 포함하는 여러 가지 일반적인 질병 위험도의 5~10% 이상을 설명하지 못함.
“대부분 흔한 만성질환은 유전학이나 부모로부터 물려받은 유전자와 관련이 거의 없습니다.”라고 캐나다 Alberta 대학의 David Wishart 박사는 말했음.
“만약 여러분이 질환의 발병을 걱정한다면 유전자검사는 여러분이 특정 질병에 대한 강력한 가족력을 가지고 있지 않다면 많은 것을 말해주지는 않을 것입니다.” 라고 덧붙임.
이 연구는 유전학이 더욱 강력한 역할을 하는 몇 가지 예외를 발견했으며 이것은 크론병, 셀리악병과 황반변성과 같은 질환 위험도의 절반 가까이에 해당한다고 Wishart 박사는 지적했음.
“이러한 드문 예외의 경우에도 불구하고 대부분의 질병에 걸릴 위험은 신진대사, 환경, 생활습관이나 다양한 종류의 영양소, 화학물질, 박테리아나 바이러스에 노출될 때 발생한다는 것이 점점 더 분명해지고 있습니다.”라고 덧붙임.
지난 수십 년 동안 과학자들은 유전자가 질병의 위험을 예측하는데 어떤 도움이 될 수 있는지에 대해 연구해왔다고 Wishart 연구진은 PLoS ONE에 언급했음. 이러한 오래된 연구들 중 많은 연구들은 일란성·이란성 쌍둥이에게서 질병이 어떻게 나타나는지에 초점을 맞추고 있으며 유전학이 많은 일반적인 질환 위험도의 80~90%까지 설명할 수 있을 것이라고 예측했음.
하지만 최근 과학자들이 이 문제에 대해 다르게 살펴보기 시작했으며 수천, 수백만 명의 유전체 전체를 스캔했음. 이러한 연구는 특정질병의 위험에 영향력이 적을 것으로 생각되는 SNP를 식별하지만 이 변이가 질병에 직접적으로 영향을 어떻게 미치는지 결정하지는 않고 영향력이 아주 적은 경우가 많음.
이번 연구를 위해, 연구자들은 질병위험도를 예측하기 위해 SNP나 SNP 조합을 평가할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발했으며 연구자들은 이전의 전장유전체 연구 데이터를 대상으로 프로그램을 실행했음.
Wishart 박사는 “우리가 발견한 것은 매우 충격적입니다. 우리의 결과에 따르면, 질병(알츠하이머병, 천식, 소아 당뇨, 건선 등)이나 질병위험도의 95% 이상은 SNP로 정확하게 예측할 수 없었습니다.”라고 말함.
연구자들이 SNP 데이터로 부모가 가진 특정 질환의 발병 위험도를 계산했을 때 “유전될” 위험도는 매우 낮았음.
또한 Wishart 박사는 “SNP로부터 계산된 대부분의 질병 유전성은 일반적으로 5% 미만 이었습니다.”라고 말함.
대부분의 경우, 신진대사나 특정 질병에 관련된 단백질이나 또 다른 분자에 대한 혈액검사와 같은 다른 종류의 검사는 값비싼 소비자 DNA 검사보다 발병과정과 위험에 대해 훨씬 더 신뢰할 수 있다고 연구팀은 결론지었음.
Genetic markers not very good for predicting disease risk
By Lisa Rapaport
(Reuters Health) - Many people worry about inheriting health problems from their parents, but a new approach to analyzing genetic contributions to disease risk suggests that for most diseases, commercial DNA tests are not the best way to assess the odds.
For the study, researchers analyzed data from almost 600 earlier studies that found associations between common variations in the DNA sequence, known as single-nucleotide polymorphisms (SNPs), and more than 200 medical conditions. Usually, genetics explained no more than 5%-10% of the risk for several common ailments including certain cancers, diabetes and Alzheimer’s.
“Most common, chronic diseases have little to do with genetics or to do with your parents or the genes you inherited from them,” said senior study author David Wishart, a researcher at the University of Alberta in Canada.
“If you are worried about developing a disease, genetic testing won’t tell you much - unless you have a strong family history of a certain disease (multiple parents, siblings, aunts and uncles are afflicted),” Wishart said in an email.
The study found some exceptions, where genetics clearly do play a more powerful role, accounting for up to about half of the risk for diseases like Crohn’s, celiac and macular degeneration, Wishart noted.
“Despite these rare exceptions, it is becoming increasingly clear that the risks for getting most diseases arise from your metabolism, your environment, your lifestyle, or your exposure to various kinds of nutrients, chemicals, bacteria, or viruses,” Wishart said.
For decades, scientists have studied how genes might help predict disease risk, Wishart’s team notes in PLoS ONE. Many of these older studies focused on how diseases developed in identical and non-identical twins, and estimated that genetics might explain up to 80%-90% of the risk for many common conditions.
More recently, however, scientists started looking at this question differently, scanning the entire genomes of thousands or millions of people. Many such studies identify SNPs that appear to be associated with a small amount of increased risk for a particular illness. But they don’t determine whether or how that variant directly influences the disease, and often the effect of any one marker is very small.
For the current study, the researchers developed a computer program to measure the performance of SNPs or combinations of SNPs in predicting risk for diseases. Then they ran the program using data from previous whole-genome studies.
“What we found was quite shocking,” Wishart said. “Based on our results, more than 95% of diseases or disease risks (including Alzheimer’s disease, autism, asthma, juvenile diabetes, psoriasis, etc.) could NOT be predicted accurately from SNPs.”
When they used the SNP data to calculate the risk of developing certain conditions that a parent had, the “heritable” risk was again very small.
“The heritability of most diseases derived from SNPs was typically less than 5% (not 80%-90%),” Wishart said.
In most cases, other kinds of tests - such as blood tests for proteins or other molecules involved in metabolism or in specific diseases - offer a much more reliable picture of disease processes and risk than pricey consumer DNA tests do, the study team concludes.
One important caveat and open question is the role of environmental and lifestyle factors in magnifying genetic risk, Wishart noted. Even when people have a very small genetic risk for a disease, certain lifestyle habits like smoking or inactivity or environmental factors like pollution exposure can exacerbate the risk.
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