成千上万的基因影响大多数疾病,研究人员报告

致病基因的研究的核心假设是,他们都聚集在分子途径直接连接到疾病。但工作由一群斯坦福大学医学院的研究人员表明并非如此。

细胞的基因活动是如此的广泛网络,任何基因可以影响疾病,研究人员发现。结果,大部分的遗传性疾病是由于少数核心基因,但从大量的微小的贡献外,外围基因功能疾病的途径。

任何给定的特征,似乎不是由少量的基因控制的。相反,几乎所有的基因组中基因影响我们的一切。的影响可能很小,但它们加起来。

6月15日发表的一篇论文中描述的工作细胞。乔纳森·普里查德博士,遗传学和生物学的教授是资深作者。研究生埃文·博伊尔和博士后学者杨Li博士分享作者。

研究者称他们挑衅的新理解疾病基因“omnigenic模式”表明几乎所有基因可以影响疾病和其他复杂的特征。在任何细胞,可能有50到100核心基因与直接作用于一个给定的性状,以及容易10000外围基因表达位于相同的单元中与间接影响特征,普里查德说,他也是一个霍华德休斯医学研究所研究员。

每个外围基因有一个小的影响特征。但是因为这些成千上万的基因数量的核心基因的数量级,大部分与疾病相关的遗传变异和其他特征来自于成千上万的外围基因。所以,讽刺的是,大多数基因对疾病的影响是间接的,小最终负责大部分的疾病的遗传模式。

“这是一个引人注目的论文,提出了一种合理的和迷人的模型来解释令人困惑的观察从全基因组研究的疾病,”乔Pickrell说,博士,一名调查员在纽约基因组中心,他没有参与这项工作。

从一个多基因omnigenic模型

直到最近,普里查德说,他认为基因复杂的特征符合多基因模型,其中每个基因特征有直接影响,无论是性格有点像高度或疾病,如自闭症。

但去年,整理了一篇论文在北欧人最近进化的高度,Pritchard被迫重新思考这个想法。

在遗传学上的早期作品的高度,普和他的同事们惊奇地发现,基本上整个基因组高度的影响。“我真的很不直观,”他说。“老实说,我认为它可能是错误的。”His team spent a long time trying to understand the surprising result.

相反,他说,“我逐渐开始意识到数据并不适合多基因模型”。That work led directly to the current细胞纸,他说。“我们开始思考,如果涉及到整个基因组在高度等复杂特征,那么,如何工作?’”

治疗的影响

多基因模型使研究人员专注于核心基因功能的短名单分子通路已知疾病的影响。所以,通常意味着解决这些核心基因治疗研究。基因发现的一种常见方法是越来越大的全基因组关联研究,本文指出,但是普里查德的小组反对这种方法,因为样本大小是昂贵的和成千上万的外围基因发现可能很小,间接影响。“之后第一个100的点击量,”普里查德说,“你可能发现你会得到大部分的核心基因通过全基因组关联研究”。

相反,他建议切换到深度测序的核心基因追捕罕见变异,可能会有更大的影响。普里查德说,临床使用全基因组关联研究:仍然有理由预测外围基于基因的危险因素在个别病人为了个性化医学。

对基础科学

Pritchard omnigenic模式承诺采取基础生物学的新方向和手段生物学家需要更多考虑的结构网络,这些成千上万的外围疾病基因连接在一起。

“如果这模型是正确的,”普里查德说,“这是告诉我们一些深刻的细胞是如何工作的,我们并不真正了解得很好。也许使我们远离一点使用全基因组关联研究疗法。但从了解遗传编码疾病理解风险,这真的很重要。”

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