Analisi genetica di caratteri complessi
Identificazione di alleli di predisposizione:
• Diagnosi precoce e prevenzione (modificando fattori ambientali)
• Piu’ facile individuare fattori ambientali
• Farmacogenetica
• Identificazione dei processi cellulari e molecolari coinvolti nella
patogenesi: target per lo sviluppo di farmaci
COME VALUTARE SE UN CARATTERE COMPLESSO HA UNA
BASE GENETICA
RISCHIO RELATIVO R
Esprime il grado di aggregazione familiare di un carattere
s = rischio nei fratelli/sorelle di un affetto
rischio nella popolazione generale
CONCORDANZA IN GEMELLI MONOZIGOTICI/DIZIGOTICI
Permettono di stabilire se l’aggregazione familiare e’ dovuta all’ambiente
familiare in comune oppure a fattori genetici
MZ = 100% geni in comune
DZ = 50% geni in comune
STUDIO DI INDIVIDUI ADOTTATI
Confronto freq malattia tra parenti adottivi e biologici di individui affetti
STRATEGIE PER L’ANALISI GENETICA DEI
CARATTERI COMPLESSI

Linkage usando metodi “non parametrici”
E/O

Studi di associazione allelica
(Linkage Disequilibrium mapping)
Analisi di LINKAGE “tradizionale”
(Metodi “parametrici” )
•
•
•
Dipende dalla specificazione di un modello di ereditarietà
Si contano gli eventi di ricombinazione fra due loci
Test: frazione di ricombinazione (tetha) < 0.5
D +
1 1
+
2
+
2
D +
1 2
D +
1 3
NR
+
1
+
3
+
3
R
+
2
+
4
NR
+
4
D +
2 4
R
L’analisi di linkage tradizionale (parametrica) richiede la specificazione
di un modello:
•Tipo di ereditarieta’ (autosomica dominante, recessiva, legata al crom X)
•Penetranza
•Fenocopie
•Frequenza dell’ allele “malato”
Limiti:
•molto efficace, se uno conosce il modello corretto
•l’uso di un modello sbagliato puo’ portare a risultati falsi negativi (non
identificazione di un linkage vero) o falsi positivi
•Se si testano modelli diversi il livello di significativita’ deve essere corretto
Nel caso di malattie genetiche “complesse” il modello di ereditarieta’ non
e’ conosciuto….
In casi particolari è stato possibile utilizzare metodi di linkage parametrici per l’analisi
di malattie complesse:
quando è possibile individuare un sottogruppo di famiglie influenzate da un
“major locus” con segregazione di tipo Mendeliano
Definizione dei criteri di selezione dei pedigrees
Es: eta’ di insorgenza della malattia, sintomi piu’ gravi, pedigrees con piu’ individui affetti.
Malattia
Criteri di selez
Geni identif.
Cancro della
mammella
Età di insorgenza
Tumori bilaterali
Familiarità
BRCA1
BRCA2
Dominant early-onset
Presenilin1
Presenilin2
APP
APOE
Morbo di Alzheimer
Multicase late-onset
Diabete
non-insulina-dip.
Maturity-onset-diabetes
of the young
MODY
Galactokinase
HNF-1a
BRCA1- BRCA2
• Tumor suppressor genes
• Coinvolti nel riparo del DNA in seguito a danno
Coattivatori trascrizionali
espressione ubiquitaria
• Rischio per portatrici di mutazioni in BRCA1/2 -> 35-80%
• Alta frequenza di elementi ripetuti-> instabilità
Schizofrenia
Prevalenza nella popolaz = 1%
Componente genetica complessa
MZ : DZ = 45% : 10% s ≈ 9
Sherrington et al, 1988
7 famiglie (UK, Islanda) con
numerosi individui affetti
Analisi Linkage parametrica
-> Lod Score = 6.49 per locus sul
crom 5
Non e’ mai stato possibile replicare
questo risultato in altre famiglie
Problema: criteri diagnostici
arbitrari
Test numerosi modelli diversi: il
risultato positivo e’ stato
probabilmente ottenuto per caso
Metodi di linkage non-parametrici
• Non richiedono la specificazione di un modello
• Si basano sulla condivisione di segmenti genomici (condivisione
di alleli di marcatori polimorfici) in individui della stessa famiglia
12
34
Genotipo figlio 1
Genotipo figlio 2
13
14
23
24
13
2
1
1
0
14
1
2
0
1
23
1
0
2
1
24
0
1
1
2
Metodi di linkage ‘Non-parametrici’
A,B C,D
E,F G,H
A,E D,H
Famiglie con almeno
2 fratelli affetti
Regione qualsiasi
Regione vicina ad un
gene di “suscettibilità”
A,C B,D A,C
E,G F,G F,H
A,D A,H E,D
2 alleli in comune
1 allele in comune
0 alleli in comune
25%
50%
25%
Genome-wide scan
Marcatori polimorfici
distribuiti su tutto il genoma
Testing for linkage based in IBD sharing
 2-1-0 sharing
IBD
2
1
0
Expected
N/4
N/2
N/4
Observed
n2
n1
n0
• c2 test (2 df)
N number of sib-pairs
ni number of sib-pairs sharing i alleles
c2 = [(O-E)2/E]
 maximum likelihood (MLS)
Lod = log10
^
^
^
L (z0, z1, z2)
L (zo0, zo1, zo2)
Genome scan - analisi multipoint
Problemi negli studi di linkage non-parametrici
di malattie complesse
• Sono poco sensibili: è necessario analizzare un grande numero di sibpairs per rilevare un’aumento significativo di condivisione allelica.
• Sono poco precisi: non si fanno assunzioni sul numero di geni ed il
modello di ereditarietà. Non ci si puo’ basare su singole ricombinazioni
per definire la regione critica. -> Picchi di linkage sono larghi ed imprecisi
• Soglia di significatività più alta rispetto a malattie monogeniche (Lod>3)
 MLS > 3.6
•
Replicazione indipendente dei risultati positivi

Per replicare un risultato positivo è necessario un campione di famiglie di
dimensioni molto maggiori rispetto al campione originario
Summary of genome scans
D M*
S
A*
S
C*
F*
I* B
D
I*
D
F**
F**
7
6
5
4
3
A
I
9
8
11
10
2
C*
S
A* M
a*
I M
P
C*
12
A*
A
P*
1
I
I
13
14
15
16
17
P M
D
S
18
19
F*
D*
20
21
22
X
** MLS > 3.6
* MLS > 2.2
° MLS > 1
I: IMGSAC (Lamb et al, 2005)
Programmi:
SPLINK
GENEHUNTER
MERLIN
ALLEGRO