07:00 Широкий геномный анализ показывает, как психические расстройства группируются в пять биологических семейств, выявляя общие пути и определяя, где их генетические корни расходятся.
Исследование: картирование генетического ландшафта 14 психических расстройств. Изображение предоставлено: GrAl / Shutterstock
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Nature, ученые из рабочей группы по перекрестным расстройствам Консорциума психиатрической геномики (CDG3) проанализировали генетические данные 14 психических расстройств, чтобы оценить, насколько генетический риск распределяется между расстройствами, а сколько зависит от расстройства.
Они определили пять основных основных факторов, объясняющих в среднем около двух третей каждого из них. генетическая изменчивость расстройства, хотя некоторые состояния, такие как синдром Туретта, сохраняют значительную специфичную для расстройства вариабельность, и было обнаружено 238 локусов, связанных по крайней мере с одним из факторов перекрестного расстройства, включая 27 локусов, общих для двух или более факторов.
Анализ также выявил сотни локусов, которые различают пары расстройств, особенно те, которые связаны с разными геномными факторами, при этом расстройства в пределах одного и того же фактора показывают очень мало дифференцирующих локусов, что соответствует сильным внутрифакторным факторам. сходство.
Их результаты дают представление о более биологически обоснованной психиатрической классификации и лечении.
Высокая коморбидность и нечеткие диагнозы
Психические расстройства чрезвычайно распространены: около половины всех людей в течение жизни соответствуют диагностическим критериям одного или нескольких состояний. У многих людей наблюдаются множественные расстройства, а высокий уровень сопутствующих заболеваний затрудняет проведение четких границ между диагностическими категориями. Поскольку диагнозы основываются на симптомах, а не на биологических механизмах, основные причины остаются плохо изученными.
Достижения в области психиатрической геномики выявили сотни коррелирующих генетических вариантов, некоторые из которых влияют на несколько расстройств одновременно. Эти результаты подчеркивают существенные генетические корреляции между состояниями, предполагая общие биологические основы.
Дизайн геномного анализа перекрестных расстройств
По сравнению с более ранними исследованиями перекрестных расстройств, этот анализ выиграл от гораздо большего размера выборки и включения расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ. Поскольку наследственное разнообразие широко варьировалось в разных наборах данных, первичный анализ был ограничен участниками европейского генетического происхождения с дополнительными проверками перекрестного происхождения, которые часто были недостаточными и поэтому интерпретировались с осторожностью.
Исследователи собрали сводную статистику полногеномного исследования ассоциаций (GWAS) для 14 психических расстройств, полученную на основе диагностических критериев, основанных на руководствах, и из наборов данных GWAS, основанных на этих критериях.
Они включали обновленные результаты для восьми расстройств из более ранних групповых анализов перекрестных расстройств, а именно: нервная анорексия, синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), расстройство аутистического спектра, биполярное расстройство, большая депрессия, обсессивно-компульсивное расстройство (ОКР), шизофрения и синдром Туретта, а также шесть новых добавленных расстройств (расстройства, связанные с употреблением алкоголя, каннабиса и опиоидов, тревожные расстройства, посттравматическое стрессовое расстройство). (ПТСР) и никотиновая зависимость).
Размеры выборок варьировались, и большинство анализов ограничивалось людьми европейского генетического происхождения, чтобы обеспечить статистическую сопоставимость. CDG3 представляет собой существенное улучшение статистической мощности и охвата расстройств по сравнению с более ранними анализами CDG1 и CDG2.
Использовалось несколько аналитических схем. Регрессия оценки неравновесия по сцеплению (LDSC) использовалась для оценки полногеномных генетических ассоциаций между расстройствами. Попкорн оценил генетические корреляции между предками, чтобы оценить возможность обобщения. MiXeR, двумерная модель причинно-следственной связи, позволяет количественно оценить совокупное количество общих причинных вариантов, независимо от направления эффекта.
Моделирование структурными уравнениями генома (геномная SEM) выявило скрытые генетические факторы, лежащие в основе общего риска всех расстройств. Этот подход оценивал несколько структур моделей, включая пятифакторную коррелированную модель и иерархическую модель p-фактора, представляющую общую психопатологию. Локальный анализ ковариантной ассоциации (LAVA) изучил региональные генетические корреляции в 1093 геномных регионах, независимых от неравновесия по сцеплению (LD), выявив горячие точки, в которых множественные расстройства имеют общую локальную генетическую архитектуру.
В исследовании также использовался случай GWAS (CC GWAS) для идентификации локусов, которые различают расстройства, при этом почти все локусы, различающие расстройства, встречаются между расстройствами, отнесенными к различным геномным факторам, и почти ни один из них не встречается между расстройствами в пределах одного и того же заболевания. фактор, поддерживающий факторную структуру.
Вместе эти методы триангулировали генетическое перекрытие с глобальной, региональной, функциональной и локус-специфической точек зрения.
