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Estudo de associação do genoma completo

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Em genética, um estudo de associação do genoma completo (em inglês, GWAS (Genome-wide association study) ou WGAS (Whole genome association study) é uma análise de uma variação genética ao longo de todo o genoma humano com o objectivo de identificar se alguma variante está associada a um traço. Os GWAS costumam centrar-se em associações entre os polimorfismos de um único nucleótido (SNPs) e traços como as principais doenças.

Estas variações são associadas a diferentes traços, por exemplo, a doenças. Em humanos, esta técnica tem permitido descobrir que certos genes estão associados a doenças como a degeneração macular sócia à idade e a diabetes. No caso da espécie humana, estudam-se milhares de indivíduos para achar polimorfismos de nucleótido simples ou SNPs (single-nucleotide polymorphisms, em inglês). Em torno de 600 estudos de associação do genoma completo foram levados a cabo em humanos conseguiram examinar 150 traços e doenças, e têm encontrado uns 800 SNPs associados a elas.[1][2][3][4]

Ainda que os estudos GWAS maioritariamente realizem-se para identificar SNPs associados a doenças comuns, também podem identificar variáveis genéticas associadas a caracteres quantitativos como a estatura ou o intervalo QT cardíaco.[5]

Apesar da promessa dos GWASs de revelar a base genética de diversas doenças, os resultados para todos os GWASs de doenças complexas apresentaram quase que unanimemente um mesmo problema: as associações robustas encontradas explicam apenas uma pequena fração da doenças na população, e, portanto, a maior parte do componente hereditário da doença permanece inexplicável [6]. Existem várias explicações possíveis para isso:

Primeiro, a maior parte da carga genética inexplicada pode ser resultado de fatores genéticos independentes de pequeno efeito que atuam cumulativamente para produzir a doença. Esses fatores podem estar abaixo da detecção limite dos estudos atualmente alimentados.[6]

Em segundo lugar, a carga genética perdida pode ser resultado de múltiplas genes de baixo efeito que atuam de forma interdependente em caminho celulares. O exame de tais cenários exigiria o uso de análises multivariadas que empregam métodos muito mais complexos de modelagem matemática e bioinformática do que as atualmente em uso. [6]

Terceiro, uma explicação emergente é que muito do que faltava a hereditariedade pode ser resultado de mutações altamente penetrantes que ocorrem raramente. Os GWASs atuais são projetados e alimentados para detectar variantes comuns, enquanto variantes raras são massivamente sub-representadas. [6]

Referências

  1. ↑ Roberts, Paul (15 de março de 2005). «WebTV Virus Writer Sentenced to Prison» (em inglês). IDG News. Consultado em 15 julho de 2010 
  2. ↑ Manolio TA (2010). «Genomewide association studies and assessment of the risk of disease». N Engl J Med. 363: 166 
  3. ↑ Manolio TA; Pearson TA (2008). «How to interpret a genome-wide association study». JAMA. 299 (11): 1335–1344. PMID 18349094. doi:10.1001/jama.299.11.1335 
  4. ↑ Genome.gov (ed.). «Genome-Wide Association Studies». National Human Genome Research Institute, National Institutes of Health  (Explicación más simple)
  5. ↑ Purcell S, Neale B, Todd-Brown K, Thomas L, Ferreira MA, Bender D, Maller J, Sklar P, de Bakker PI, Daly MJ, Sham PC (September 2007). "PLINK: A Tool Set for Whole-Genome Association and Population-Based Linkage Analyses". Am. J. Hum. Genet. 81 (3): 559–75. doi: 10.1086/519795. PMC 1950838. PMID 17701901.
  6. ↑ a b c d Gandhi, Sonia; Wood, Nicholas W. (julho de 2010). «Genome-wide association studies: the key to unlocking neurodegeneration?». Nature Neuroscience (7): 789–794. ISSN 1546-1726. PMID 20581814. doi:10.1038/nn.2584. Consultado em 6 de agosto de 2022 
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