Гений Бетховена: генетическая предрасположенность или случайность
Одним из аспектов, изучаемых генетикой, является наследственность. Физиологические особенности, такие как цвет глаз, цвет волос, рост, комплекция, предрасположенность к определенным заболеваниям, могут передаваться из поколения в поколение. Учитывая это, ученые также пытались понять, существуют ли какие-то генетические факторы, влияющие на навыки человека. Если родители обладают удивительными, к примеру, математическими навыками, передастся ли это их ребенку? Многие ученые уверены, что да, однако полноценных материальных подтверждений этому мало. Порой результаты исследований и вовсе говорят об обратном. Ученые из Медицинского центра Вандербильтского университета (США) изучили ДНК великого композитора Людвига ван Бетховена, извлеченное из его волос, и попытались оценить его генетическую предрасположенность к музыке. Как ученые искали музыкальный дар Бетховена, что им удалось найти, и есть ли связь между генетикой и навыками? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Основа исследования
За последние десятилетия генетика и в частности секвенирование ДНК достигли невероятных высот в плане информации, которую мы можем получить о той или иной биологической системе. В недавнем исследовании «Genomic analyses of hair from Ludwig van Beethoven» под руководством Тристана Джеймса Александра Бегга из Кембриджского университета ученым удалось секвенировать геном из пряди волос Людвига ван Бетховена. Данное исследование проводилось для поиска генетической предрасположенности к некоторым из его документально подтвержденных медицинских проблем. А вот авторы рассматриваемого нами сегодня труда решили использовать данные секвенирования ДНК Бетховена, дабы определить, имеются ли какие-либо генетические факторы, повлиявшие на формирование его музыкального гения.
Ученые отмечают, что доктор Бегг и его команда в значительной степени полагались на полигенные индексы* (PGI от polygenic index), которые отражают генетическую склонность человека к определенному признаку, основанную на предполагаемых эффектах общих вариантов ДНК (обычно однонуклеотидных полиморфизмов или SNP от single-nucleotide polymorphism), полученных в результате предыдущего полногеномного поиска ассоциаций* (GWAS от genome-wide association study).
Полигенный показатель* (PGS от polygenic score) или полигенный индекс (PGI от polygenic index) — это число, которое суммирует предполагаемое влияние многих генетических вариантов на фенотип человека. PGS в контексте риска заболевания называют оценкой полигенного риска (PRS от polygenic risk score) или оценкой генетического риска. Оценка отражает предполагаемую генетическую предрасположенность человека к данному признаку и может использоваться в качестве предсказателя этого признака. PGS дает оценку того, насколько вероятно, что человек будет иметь данную черту, основываясь только на генетике, без учета факторов окружающей среды.
Полногеномный поиск ассоциаций* или GWAS (от genome-wide association study) — направление биологических (как правило, биомедицинских) исследований, связанных с исследованием ассоциаций между геномными вариантами и фенотипическими признаками. Часто под полногеномным поиском ассоциаций подразумевают только поиск связей между однонуклеотидными полиморфизмами и заболеваниями человека, однако термин употребим и к другим организмам.
Такой PGI отражает совокупное влияние огромного количества SNP, разбросанных по геному, каждый из которых имеет индивидуально небольшой размер эффекта, но в целом отражает лишь часть генетической вариативности (по крайней мере, для наиболее сложных признаков). Тем не менее Бегг нашел PGI Бетховена для цирроза печени на уровне 96-го процентиля. Это позволило сделать вывод, что генетические факторы способствовали его тяжелому заболеванию печени, помимо последствий злоупотребления алкоголем и гепатита.
Команда Бегга не затронули наиболее известные черты Бетховена, вероятно, потому, что еще не существовало достаточно информативного GWAS музыкальных талантов. Однако в недавнем исследовании GWAS, в котором приняли участие 606 825 человек европейского происхождения, 69 генетических локусов* были в значительной степени связаны с вариациями в способности синхронизировать ритмы, о которой они сами сообщали, что оценивалось с помощью вопроса: «Можете ли вы хлопать в такт музыкальному ритму?».
Локус* в генетике означает местоположение определенного гена на генетической или цитогенетической карте хромосомы.
Дисперсия, объясняемая совокупностью всех общих генетических вариантов по всему геному (наследственность на основе SNP), составила 13–16%. Подобный опрос, состоящий лишь из одного вопроса, сложно назвать подходящей мерой определения музыкального таланта. Однако исследование показало, что PGI, основанные на этом GWAS, позволяют прогнозировать степень музыкальности (R2 = 2%), а последующее исследование семьи испытуемого показало, что PGI задействовали более широкую генетическую музыкальную склонность с небольшим, но значительным влиянием на ряд музыкальных навыков (R2 от 1 до 3%, что соответствует другим поведенческим чертам).
В рассматриваемом нами сегодня труде ученые рассчитали PGI Бетховена и сравнили его с двумя наборами данных о тысячах современных людей, у которых были музыкальные навыки. В исследовании использовались данные генотипов 8344 человек (5648 с данными о музыкальных достижениях) из когорты Шведского реестра близнецов, 6150 человек из когорты BioVU Вандербильта, а также данные последовательности генома Бетховена.
Результаты исследования
Изображение №1
PGI Бетховена по синхронизации ритмов помещает его в 9-й процентиль для STAGE (1A) и 11-й процентиль для BioVU (1B). Это указывает на относительно низкий PGI по сравнению с обеими эталонными когортами. Сравнение данных Бетховена с основными компонентами когорт позволяет предположить что на результаты вряд ли будут влиять различия в происхождении.
На первый взгляд картина результатов может показаться несколько загадочной. С одной стороны, этот PGI (как и в предыдущей работе) предсказывает музыкальные достижения и статус музыкальности (1C, 1D). С другой стороны, Бетховен, один из самых знаменитых музыкантов в истории, набрал ничем не примечательный балл, заняв место между 9-м и 11-м процентилем на основе современных образцов. Однако, как заявляют ученые, такое несоответствие не является таким уж неожиданным.
Во-первых, типичный PGI отражает лишь часть генетических эффектов, включая только распространенные и не редкие варианты ДНК, а прогностическая способность в значительной степени зависит от статистической силы открытия GWAS и наследственности целевого признака (в исследованиях близнецов, связанных с музыкой, черты показали среднюю наследственность в 42%). Прогностическая ценность PGI повышается при увеличении выборки GWAS и для признаков с более высокой наследственностью.
Во-вторых, генетические ассоциации отражают культурно-специфическое взаимодействие между лежащими в основе наследственными факторами и влияниями окружающей среды. Результаты GWAS для современного западного общества могут быть неприменимы повсеместно для всех временных точек и отдельных регионов.
В-третьих, будучи аппроксимацией на уровне населения, PGI не обязательно дают точные прогнозы на уровне отдельного человека. Неизбежно многие люди получат высокие баллы по такому PGI, но низкие по целевому признаку, и наоборот. На 1C и 1D показана большая вариативность и совпадение PGI на разных уровнях музыкальных достижений и музыкальной вовлеченности.
Помимо этих общих проблем с PGI, полученные здесь результаты могут относиться к конкретному выбору признака, ограниченному текущей доступностью только одного значимого GWAS в этой области. Музыкальность не является отдельной чертой, ее лучше концептуализировать как многокомпонентный набор навыков, который включает в себя смесь генетических вкладов, некоторые из которых являются общими для всех черт, другие однозначно влияют на определенные аспекты, ограничивая информативность любого отдельного PGI.
Исследователи отмечают, что музыкальная черта в GWAS (ответ на вопрос «можете ли вы хлопать в такт музыке?») вряд ли будет хорошо различим в высоком диапазоне музыкального творчества, поскольку небольшая часть людей отвечает на вопрос отрицательно. Следовательно, вполне возможно, что результаты были бы другими для PGI признака GWAS, более способного уловить различия в широком диапазоне музыкальных навыков.
Прежде всего, важно помнить, что человеческие черты, включая музыкальные способности, не определяются исключительно генами или окружающей средой, а скорее формируются их сложным взаимодействием. Генетические влияния, например те, которые фиксируются PGI, носят вероятностный характер, не являясь детерминированными причинами, которые формируют будущее человека.
Анализ ДНК Бетховена, человека, жившего более двух столетий назад, отчетливо демонстрирует проблематичность PGI методик. Очевидно, было бы неправильно на основе результатов исследований PGI заключить, что музыкальные способности Бетховена не были исключительными. Необходимо соблюдать осторожность при использовании PGI для прогнозирования на индивидуальном уровне, в том числе для исторических/известных деятелей, как и для любого другого фактора с низкой прогностической ценностью. Несмотря на такие проблемы, PGI полезны для анализа на уровне группы в качестве исследовательских инструментов, позволяющих получить представление о генетических рисках на протяжении всей жизни и их взаимодействии с окружающей средой.
Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых и дополнительные материалы к нему.
Эпилог
В рассмотренном нами сегодня труде ученые использовали данные секвенирования ДНК Людвига ван Бетховена, дабы попытаться уловить связь между генетическими особенностями и его музыкальным гением.
Ученые использовали ДНК Бетховена для вычисления полигенного показателя в качестве индикатора его генетической предрасположенности к синхронизации ритмов. Для сравнения использовались данные несколько сто тысяч современных людей. Бетховен, будучи одним из самых выдающихся композиторов, имел ничем не примечательный полигенный показатель общей музыкальности по сравнению с другими людьми.
Авторы исследования отмечают, что результаты их работы не говорят о том, что полигенный показатель является надежным методом оценки тех или иных черт человека. Совсем наоборот, это исследование является наглядным примером того, что генетическое прогнозирование является чрезвычайно сложным процессов, учитывающим множество факторов. Другими словами, глядя на генетическую информацию о человеке, нельзя предсказать его будущее.
Да, генетические особенности индивида играют роль в его предрасположенности к определенным навыкам или заболеваниям. Предыдущие исследования показали, что средняя наследственность, которая представляет собой долю индивидуальных различий, объясняемых всеми генетическими факторами, составляет 42% для музыкальности.
Современные технологии и наличие огромных баз данных (например, генетической информации) позволяют с куда большей точностью проводить подобного рода исследования. Еще одним важным выводом данной работы является факт того, что окружающая среда играет далеко не последнюю роль в формировании навыков человека.
Генетика является крайне важной наукой, но это не хрустальный шар или карты таро. Анализ генетической информации, как и анализ любой другой информации, не терпит предположений и абстрактных выводов. Тем не менее развитие технологий, наблюдаемое прямо сейчас, в будущем может расширить спектр возможностей генетики и, возможно, позволит нам получать стопроцентную точную информацию о будущем человека с точки зрения медицины и навыков.
Немного рекламы
Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5–2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).
Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Maincubes Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5–2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4×960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 — 2x E5–2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2×960GB SSD 1Gbps 100TB — от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5–2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?
