Estudo de associação do genoma completo

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. 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