Additive Multilocus Burden and Epistatic Interactions Improves Genetic Risk Predictions for Complex Diseases
यह अध्ययन एक विस्तारित पॉलीजेनिक रिस्क स्कोर (ePRS) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो गैर-योगात्मक बहु-लोकी अंतःक्रियाओं और जीन-पर्यावरण प्रभावों को शामिल करता है ताकि टाइप 2 मधुमेह और सीलिएक रोग जैसी जटिल बीमारियों के लिए आनुवंशिक जोखिम भविष्यवाणी में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, जिससे उन उच्च-जोखिम वाले व्यक्तियों को पकड़ा जा सके जो पारंपरिक योगात्मक मॉडलों द्वारा छूट जाते हैं।
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कल्पना कीजिए कि आपका डीएनए चार अक्षरों वाले कोड में लिखी गई एक विशाल, प्राचीन निर्देश पुस्तिका है। दशकों से, वैज्ञानिक इस मैनुअल को एक-एक पंक्ति करके पढ़कर यह अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि किसे बीमारी हो सकती है, यह मानते हुए कि हर एक अक्षर जोखिम की एक छोटी, स्वतंत्र मात्रा जोड़ता है। यह बिल्कुल वैसा ही है जैसे प्रत्येक सामग्री के स्वाद को अलग-अलग चखने और फिर उन स्वादों को जोड़ने की कोशिश करना ताकि सूप के स्वाद का अंदाजा लगाया जा सके। यह ठीक-ठाक काम करता है, लेकिन यह उस जादू को छोड़ देता है जो तब होता है जब सामग्रियां आपस में मिलती हैं। वास्तविक दुनिया में, सामग्रियां परस्पर क्रिया करती हैं: लहसुन यह बदल देता है कि प्याज का स्वाद कैसा होगा, और नमक टमाटर के व्यवहार को बदल देता है। आनुवंशिकी (जेनेटिक्स) में, इन अंतःक्रियाओं को "एपिस्टेसिस" (जब जीन एक-दूसरे से बात करते हैं) और "जीन-पर्यावरण अंतःक्रिया" (जब आपके जीन आहार या तनाव जैसी चीजों के प्रति प्रतिक्रिया करते हैं) कहा जाता है। बड़ा सवाल जो वैज्ञानिक पूछ रहे हैं वह यह है कि: यदि हम केवल सामग्रियों को एक-एक करके देखते हैं, तो हम बीमारी के "स्वाद" का कितना हिस्सा खो रहे हैं?
यह शोध पत्र, जिसका शीर्षक "एडिटिव मल्टीलोकस बर्डन एंड एपिस्टैटिक इंटरैक्शन इम्प्रूव्स जेनेटिक रिस्क प्रेडिक्शंस फॉर कॉम्प्लेक्स डिसीजेस" है, उसी लापता स्वाद की गहराई में जाता है। शोधकर्ताओं ने एक नए प्रकार का जेनेटिक रिस्क कैलकुलेटर बनाया जो केवल सामग्रियों को जोड़ता नहीं है; बल्कि यह भी देखता है कि वे आपस में कैसे टकराती हैं और वे "रसोई के वातावरण" (जैसे रक्त शर्करा या शरीर का वजन) के साथ कैसे प्रतिक्रिया करती हैं। उन्होंने इसका परीक्षण दो बहुत अलग बीमारियों पर किया: टाइप 2 डायबिटीज, जो सैकड़ों सामग्रियों के परस्पर क्रिया करने वाले एक जटिल स्टू (सूप) की तरह है, और सीलिएक रोग, जो एक ऐसी डिश की तरह है जो एक या दो बहुत तेज़ मसालों द्वारा नियंत्रित होती है।
केरी मुल्टरर और एंड्रयू बी. मुंकाकसी के नेतृत्व में टीम ने यूके बायोबैंक के 235,000 लोगों के डेटा का उपयोग करके उनके नए कैलकुलेटर के पांच अलग-अलग संस्करण बनाए। उन्होंने पाया कि जोखिमों को जोड़ने का पुराना तरीका ("एडिटिव" विधि) एक ऐसे गायक दल को सुनने जैसा था जहाँ हर कोई एक ही स्वर गा रहा है। उनका नया तरीका सामंजस्य (हारमनी) और बेसुरावपन (डिसोनेंस) दोनों को सुनता था। उन्होंने पाया कि उनके नए कैलकुलेटर के विभिन्न संस्करणों ने उच्च जोखिम वाले लोगों के विभिन्न समूहों को पकड़ा। वास्तव में, टाइप 2 डायबिटीज के लिए, नए मॉडलों द्वारा पकड़े गए उच्च-जोखिम वाले व्यक्तियों में से आधे से अधिक को पुराने तरीके द्वारा पूरी तरह से छोड़ दिया गया था। यह ऐसा ही था जैसे पुराना कैलकुलेटर लाल टोपी वाले लोगों को ढूंढ रहा था, जबकि नए कैलकुलेटर नीले स्कार्फ, हरे जूते और पीले दस्ताने वाले लोगों को भी ढूंढ रहे थे—उन कई लोगों को ढूंढ निकाला जिन्हें पहले वाले ने अनदेखा कर दिया था।
जब उन्होंने इन सभी अलग-अलग "कानों" को एक सुपर-कैलकुलेटर में मिला दिया, तो वे और भी अधिक उच्च-जोखिम वाले व्यक्तियों को पहचान सके, जिनमें वे लोग भी शामिल थे जो बीएमआई (BMI) या रक्त शर्करा जैसे मानक चिकित्सा परीक्षणों के अनुसार पूरी तरह स्वस्थ दिखते थे। हालाँकि, शोध पत्र यह भी नोट करता है कि यह नया दृष्टिकोण उन बीमारियों के लिए सबसे अच्छा काम करता है जिनमें जटिल, मिश्रित आनुवंशिकी होती है। सीलिएक रोग के लिए, जो कुछ बहुत मजबूत जेनेटिक संकेतों (जैसे एक एकल, प्रभावशाली मसाले) द्वारा संचालित है, नई विधि ने बहुत अधिक अतिरिक्त मूल्य नहीं जोड़ा। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि हालांकि यह दृष्टिकोण अभी तक कोई जादुई समाधान नहीं है, लेकिन यह हमारे जेनेटिक जोखिम के उन छिपे हुए, संवादात्मक हिस्सों को समझने का एक द्वार खोलता है जिन्हें हम लंबे समय से अनदेखा कर रहे हैं। वे इस बात पर जोर देते हैं कि इन निष्कर्षों को डॉक्टरों द्वारा उपयोग करने से पहले अधिक विविध समूहों और वास्तविक नैदानिक सेटिंग्स में परीक्षण करने की आवश्यकता है, लेकिन परिणाम बताते हैं कि यह देखना कि जीन एक-दूसरे और हमारे पर्यावरण के साथ कैसे परस्पर क्रिया करते हैं, यह भविष्यवाणी करने के लिए कि किसे बीमारी हो सकती है, एक महत्वपूर्ण अगला कदम है।
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