Genética de Doenças Complexas, Genome-Wide Association Studies e Contributo dos estudos de associação Flashcards

1
Q

Doenças Complexas

A
  • Características complexas
  • Vários genes envolvidos
  • Comuns
  • Efeito cumulativo de uma série de fatores genéticos e ambientais
  • Heterogéneas entre pacientes
  • Cancro, esquizofrenia, diabetes,…
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2
Q

Análise do grau de agregação familiar entre doenças complexas — Razão de Risco Familiar

A
  • O grau de clustering numa família pode ser expresso pelo razão de risco familiar (risk ratio, λ)
    > O risco de um parente de um indivíduo afetado em comparação com o risco da população em geral
    λ(R) = (risco da doença em entre parentes de indivíduos afetados) / (risco da doença na população geral)

λ = 1 — significa que não há evidência que a doença se agrega mais na família do que seria esperado por acaso
λ > 1 — significa que há risco aumentado em relação à população em geral
λs = 3 — para uma doença específica, isso significa que os irmãos de indivíduos afetados têm três vezes mais probabilidade de desenvolver a doença comparados com a população em geral

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3
Q

Estudos de Coorte

A

Acompanham grupos de indivíduos ao longo do tempo.
- Prospetivos
-Retrospetivos

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4
Q

Estudos transversais (Cross-Sectional Studies)

A

Avaliam uma amostra num um único ponto no tempo para descrever a prevalência de uma condição ou a relação entre variáveis numa população

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5
Q

Estudo de Coorte Prospetivo

A
  • Estudo longitudinal
  • Iniciam-se antes do desenvolvimento do desfecho de interesse. Os participantes são acompanhados a partir do momento da exposição ao longo de um período de tempo para observar se e quando o desfecho ocorre
  • Ex.: segue-se um grupo de indivíduos saudáveis, observa-se quem é exposto a um fator de risco (como fumar) e acompanha-se o desenvolvimento de doenças, como cancro, no futuro
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6
Q

Estudo de Coorte Prospectivo — Vantagens e Desvantagens

A

Vantagens:
- menor risco de viés de memória
- mais controle sobre a colheita de dados
Desvantagens:
- longa duração
- custos elevados

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7
Q

Estudo Epidemiológico do tipo Coorte Prospetivo

A

Primeiro:
- Identificamos indivíduos expostos ao fator que estamos interessados em estudar se está associado à doença (ex.: alelo de uma variante, fumo do tabaco ou obesidade)
- Indivíduos não expostos
Depois:
- Seguimo-los para ver se desenvolveram a doença ou não
Por fim:~
- Calculamos a incidência da doença nos que foram expostos e comparamo-la com a incidência nos que não foram expostos

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8
Q

Estudo de coorte retrospetivo

A
  • Estudo histórico ou não concomitante
  • Iniciam-se após o desenvolvimento do desfecho de interesse. Analisa-se dados existentes para examinar se houve exposição prévia aos fatores de risco
  • Ex.: estuda-se indivíduos com uma doença e sem doença e investiga-se exposições diferentes entre eles
  • Não significa que se esteja a usar dados recolhidos no passado
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9
Q

Estudo de coorte retrospetivo — Vantagens e Desvantagens

A

Vantagens:
- menos tempo
- custos mais baixos do que os estudos prospetivos
Desvantagens:
- maior risco de viés de memória
- menor controle sobre a qualidade dos dados

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10
Q

Estudo de Coorte retrospetivo do tipo caso-controlo

A
  • Normalmente conduzidos antes de um estudo de coorte longitudinal ou de um estudo experimental para identificar a possível etiologia da doença
    > tem custos menos elevados, pode ser conduzido num curto período de tempo
  • Pode-se investigar múltiplas exposições
  • Preferível quando a doença é rara
  • Casos devem ser homogéneos
  • Os controlos devem vir da mesma população em risco de doença em que os casos surgiram
  • Matching: seleção de controlos semelhantes aos casos em características chave (ex.: idade, género e étnia)
    > matching de indivíduos (pares semelhantes)
    > matching de grupo (frequências semelhantes)
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11
Q

Estudo epidemiológico do tipo Coorte retrospetivo do tipo caso-controlo

A

Primeiro:
- Identificamos indivíduos com doença/fenótipo
- Indivíduos sem doença/fenótipo
Depois:
- Medimos quais foram ou não expostos (ex.: quais têm determinado alelo ou não)
Por fim:
- Calculamos e comparamos a frequência dos que foram expostos entre os dois grupos (ex.: frequência de determinado alelo na população de casos e de controlos)

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12
Q

Estudos genéticos populacionais

A

Pura associação estatística de uma região cromossómica ao fenótipo
1) Estudos de associação caso-controlo em genes candidatos
2) Estudos de Associação caso-controlo em todo o genoma (GWAS)

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13
Q

Fenótipo

A
  • Doença (casos/controlos)
    > raros
    > comuns
  • Características quantificáveis
    > fáceis de medir: altura, peso, …
    > requerem testes: espessura da artéria coronária
    > requerem experiências: expressão de genes
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14
Q

Estudos de associação em genes candidatos

A
  • Testam a associação de variantes (SNPs, CNVs, etc….) num gene ou região específica do genoma com um fenótipo (doença ou característica quantificável)
  • Verificam se determinado gene candidato (de acordo com a sua função conhecida, via celular envolvido, etc.) se encontra associado com um fenótipo
    > muitos genes com função desconhecida
    > escolher um gene candidato não é fácil/linear
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15
Q

Estudo de associação em todo o genoma (GWAS)

A
  • Testam a associação estatística de uma grande proporção de variantes (SNPs, CNVs, etc,…) no genoma com um determinado fenótipo (doença ou característica quantificável)
  • Encontram variantes associadas com um fenótipo sem informação prévia acerca de função génica ou mecanismo
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16
Q

GWAS — Vantagens

A
  • Mais poder estatístico para detetar associação de variantes
  • Maior resolução
  • Não se restringe a genes candidatos
17
Q

GWAS — Requisitos

A
  • Catálogo de variantes genéticas humanas
  • Bom método de genotipagem de baixo custo
  • Número elevado de amostras informativas
  • Design e análise estatísticos eficientes
18
Q

Etapas dos GWAS

A

1) Recolha amostras e informação individual e clínica
2) Genotipagem (microarrays)
3) Controlo de qualidade
4) Análise estatística
5) Replicação dos resultados mais significativos numa amostra independente

19
Q

GWAS — Recolha de amostras e informação individual e clínica

A

Aumento de efeito genético.
- Casos:
> fenótipo mais severo
> casos múltiplos em famílias
> idade baixa na manifestação
- Controlos:
> amostras de baixo risco vs população em geral
> mesma origem ancestral
> homogeneidade com os casos em idade, sexo, etc.

20
Q

GWAS — Genotipagem (microarrays)

A
  • Usualmente SNPs
  • 100K SNPs (primeiro GWAS)
  • 500K-1M variantes comuns distribuídos por todo genoma (tagSNPs)
  • Ou se deteta diretamente a associação com a variante causal (manos provável)
  • Ou se deteta indiretamente o efeito da variante causal (mais provável)
    > deteta-se a associação da doença com uma variante que está em elevado LD com a variante causal
21
Q

LD na população e blocos de haplótidos no genoma humanp

A

International HapMap Project
- ~8% do genoma humano é uma estrutura em mosaico composto por blocos de haplótidos, dentro dos quais existe pouca diversidade genética
- Ocorre devido ao desiquilíbrio de linkage (LD) no genoma: hereditariedade de variantes correlacionadas no no mesmo cromossoma
- haplotype tagging SNPs (tgSNPs) — SNPs representantes do haplótipo que estão em elevado LD entre si
- Permitiu melhorar a eficiência dos estudos genómicos populacionais através do estudo de htSNPs em vez de genotipagem do locus inteiro

22
Q

GWAS — Análise estatística

A
  • Testa-se individualmente e de modo independente a associação de cada SNP com a doença
    Correlação para testes múltiplos:
  • ser seletivo nos resultados que declaramos ser significantes (correção para multiple testing)
    Ajuste para co-variáveis:
  • Ajustamento para fatores que se sabem influenciar o fenótipo (ex.: género, idade, e outras variáveis clínicas)
  • Análise de ancestralidade das amostras e em caso de haver estratificação populacionar excluir algumas amostras ou ajustar a análise
23
Q

Medidas de associação — Quantificação do efeito

A

Risco Relativo (nos estudos de coorte)
- É o riso de ter a doença tendo um determinado fator (ex.: alelo num locus/variante) comparando com quem não é exposto a esse fator
- É definido como a razão entre a incidência da doença no grupo dos expostos e a incidência da doença no grupo dos não expostos ao fator de risco
- Um RR de 1.4 significa que os expostos têm 1.4x mais risco que os não expostos (40% mais)
- Não é influenciado pela incidência da doença na altura em que é feito o cálculo, pois reflete uma comparação relativa entre dois grupos (expostos e não expostos)

24
Q

Medidas de associação — Quantificação do efeito nos GWAS

A

Nos estudos caso-controlo, não podemos calcular incidências porque não temos população em risco no início do estudo
Odds Ratio (effect size):
- OR é rácio entre a “odds” de exposição no grupo dos casos e a “odds” de exposição no grupo dos controlos
- Não tem em conta a incidência da doença e reflete a relação entre a presença da variante e a doença
- Nos estudos genéticos, o OR é muitas vezes expresso por alelo, refletindo o efeito de uma cópia da variante de risco
- É importante calcular-se o intervalo de confiança para cada OR:
> Um intervalo de confiança que inclua o 1 significa que a associação encontrada entre a exposição e o outcome (doença) pode ter sido encontrada por chance e que não é e estatisticamente significativa

25
Q

GWS — Replicação

A
  • As associações iniciais encontradas nos GWAS precisam de ser confirmadas
  • Os SNPs candidatos nas regiões com associação estatística são genotipados numa amostra de replicação independente
  • Confiança extra é obtida com:
    > p-values mais baixos
    > replicação num estudo independente numa população
26
Q

Procedimento para encontrar a variante causa num GWAS

A

A sequenciação do bloco de haplótipos onde se encontra a variante associada permitirá:
- Encontrar CNVs e variantes com freq < 5%

Genomewide association study identifies a SNP that is associated with the disease Identify the haplotype block involved Sequence the block in a panel of cases and controls to identify every variant Test association of each variant with the disease, using logistic regression to disentangle effects of linkage disequilibrium between SNPs Identify the factor(s) giving the strongest association(s) and perform functional assays

27
Q

Contributo dos estudos de associação em genes candidatos para doenças complexas

A
  • Poucos estudos de associação em genes candidatos foram replicados/confirmados em estudos seguintes
  • A maioria das variantes com OR elevados foram identificadas antes dos GWASs (ex.: apoE4 na Doença do Alzheimer, alelos comuns no NOD2 na doença na doença de Crohn’s e especielmente alelos HLA com doenças autoimunes)
28
Q

Exemplo GWAS — Estudo do WTC em 2007

A
  • 7 doenças comuns
  • 2000 casos bem caracterizados para cada doença
  • 3000 controlos comuns
  • Genotipagem 500000 SNPs
    > identificação de 25 sinais independentes de associação a uma das doenças (p<5 x 10-7)
    • 13 já identificados anteriormente e os restantes novos. A maioria dos novos confirmados posteriormente
  • Identificação de 25 sinais independentes de associação a uma das doenças
  • OR (risco para heterozigóticos comparado com risco para homozigóticos sem alelo de risco:
    > 1.09-5.49 (associação já conhecidas de alelos HLA com doença auto-imunes)
    > 1.09-2.08
    Conclusão: Estas doenças complexas não têm fatores de suscetibilidade individuais fortes
29
Q

Frequências e magnitudes do efeito/penetrância de alelos patogénicos

A

Rare alleles causing Mendelian disease:
- allele frequency: very rare
- effect size: high
Low-frequency variantes with intermediate effect
Common variants implicated in common disease by GWAS:
- allele frequency: common
- effect size: low
Rare variants of smal effect — very hard to identify by genetic means

30
Q

Cancro da mama — Conhecimento atual dos fatores genéticos

A
  • Antes de 2007: estudos de linkage e em genes candidatos ~25% heritabilidade
  • Primeiros GWASs: 18 new susceptibility hits (2007-2011) ~8% heritabilidade
  • GWAS subsequentes em amostras maiores: 94 new loci (2007-2015) ~14% heritabilidade
    Neste momento permanecem por identificar ~50% dos fatores genéticos para o cancro da mama
31
Q

Common disease — Common variant hypothesis

A

- Frequencies of susceptibility alleles: high
- Effect sizes of susceptibility alleles: small
- Locus heterogeneity (number of suscetibility loci for a given disease): high
- Allelic heterogeneity (number of different susceptibility alleles at a locus): low
- Origin of susceptibility alleles: ancient common ancestor
- Technology to detect susceptibility factors: association studies

32
Q

Mutation — selection hypothesis

A

- Frequencies of susceptibility alleles: low
- Effect sizes of susceptibility alleles: moderate
- Locus heterogeneity (number of suscetibility loci for a given disease): could be low
- Allelic heterogeneity (number of different susceptibility alleles at a locus): high
- Origin of susceptibility alleles: relatively recent mutations
- Technology to detect susceptibility factors: resequencing

33
Q

História dos GWAS e expetativas

A
  • Primeiro GWAS realizado em 2002: enfarte do miocárdio
  • Primeiro GWAS para cancro da mama: 2007
  • Expetativa dos GWASs: encontrar a base genética para a hereditariedade
  • Milhares de estudos, centenas de milhares de indivíduos, milhares de milhões de SNPs genotipados, milhões investidos
34
Q

Conhecimento adquirido pelos GWAS

A
  • GWAS provaram que a maioria das doenças comuns são poligénicas
  • Identificaram novos genes e mecanismos causadores de doença
  • Levaram a avanços nos cuidados clínicos (ex.: identificação de novos alvos possíveis para drogas, de biomarcadores para doenças)
35
Q

Conhecimento adquirido pelos GWAS — Vias biológicas envolvidas

A

Papel da imunidade adaptativa na Esclerose múltipla:
- Os GWAS confirmaram um papel principal da imunidade adaptativa (com poucos hits relacionados com vias neuronais)
- GWAS mostraram variantes de risco comuns entre esclerose múltipla e a doenças auto-imunes
Doença de Crohn’s:
- Apontaram (pela 1º vez) para a importância da autofagia
- Salientaram a importância de vias do sistema imune inato
Mecanismos funcionais

36
Q

Conhecimento adquirido pelos GWAS — Variantes associadas

A
  • Maioritariamente genes e regiões não suspeitas anteriormente
  • Poucas (e das mais fortes) em regiões codificantes
  • Maioria das associações estão em elementos reguladores
  • Algumas estão em desertos génicos
37
Q

Limitações dos GWAS

A

1) As descobertas dos GWAS não explicam toda a heritabilidade (normalmente < 10%)
- cancro da mama contribuíram para identificar 14%
- menos em doenças de foro psiquiátrico (ex.: esquizofrenia)
2) As variantes identificadas conferem um risco individual muito baixo (allelic effect size estimates < 1.3)
- é necessário amostras muito grandes para se detetar o efeito de variantes raras e de risco baixo
3) A variante associada não é necessáriamente a variante causal/responsável pela doença
- LD com a variante causal
4) Não trazem benefício direto aos pacientes
Estatística → Biologia → Medicina

38
Q

O sucesso dos GWAS depende…?

A

1) Do tamanho da amostra analisado
2) Da magnitude do efeito causado pela variante causal (desconhecido à partida)
3) Da frequência da variante causal
4) Do LD entre a variante causal e a variante genotipada