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Patologie Multifattoriali: Un Approfondimento sui Caratteri Complessi, Appunti di Genetica

Descrizione delle patologie multifattoriali

Tipologia: Appunti

2020/2021

Caricato il 31/01/2023

AliDann
AliDann 🇮🇹

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PATOLOGIE MULTIFATTORIALI
Diversamente dai caratteri mendeliani, definiti monofattoriali o monogeniche in quanto sono dovuti
all’azione di un solo gene, le patologie multifattoriali o multigeniche sono malattie che coinvolgono più e
diversi geni; per molti caratteri non esiste un gene specifico e inoltre dipendono da una forte componente
ambientale: per questo non è possibile avere test genetici diagnostici precisi.
I caratteri mendeliani (semplici) sono caratteri qualitativi: possiamo rispondere alla domanda “c’è o non
c’è?”. I caratteri poligenici (complessi) sono caratteri quantitativi: si può dire quanto ce n’è (es. obesità,
sclerosi multipla); sono caratteri che variano in modo continuo all’interno di un determinato intervallo
(sono misurabili). Questi caratteri non segregano secondo leggi mendeliane in quanto manca un gene
specifico, anche se sono almeno in parte geneticamente determinati.
Per misurare un carattere monogenico quantitativamente
si crea un prodotto proteico fast e uno slow, che migrano
su elettroforesi in maniera diversa.
Due o più geni contribuiscono in modo additivo al
fenotipo, anche se l’effetto di alleli diversi può essere
minimo. L’espressione dell’ereditarietà poligenica può
essere compresa in uno spettro ampio, quindi va
analizzata a livello di popolazione non di individuo.
I caratteri complessi sono quei fenotipi non solo patologici la cui segregazione non segue una trasmissione
mendeliana semplice: altezza, peso, pressione arteriosa, disturbi del comportamento. I caratteri
quantitativi possono dipendere da:
- Allelia multipla: prodotto di diversi alleli ad uno stesso locus
- Modello poligenico: effetto additivo di sistemi genetici biallelici.
Nell’allelia multipla si possono annoverare i gruppi sanguigni oppure il colore del mantello dei conigli
(alcuni alleli sono anche temperatura sensibili). Nel modello poligenico l’effetto additivo di più sistemi
genetici biallelici indica la variabilità dovuta dalla combinazione di più geni diversi (es. geni che influenzano
la statura sono circa 120, ma se ne conosce meno del 10%): misurando in ogni locus ogni possibile
abbinamento si possono ottenere di versi tratti fenotipici dotati di grande variabilità, dovuta anche
all’ambiente (altezza molto variabile tra individui diversi).
Il peso del numero di geni in un fenotipo viene bilanciato anche dai fattori ambientali, che possono portare
ad un fenotipo molto diverso. Lo stesso modello è seguito dal colore della cute: si conoscono 3 geni che lo
regolano. Bisogna quindi dar ugual peso alle caratteristiche genetiche con quelle ambientali. In questo
modello, quindi, si combinano varianti frequenti. Il concetto di poligenia, multifattorialità e la penetranza
incompleta sono usati per descrivere le patologie complesse.
Diversamente dai fenotipi sindromici in cui si arriva ad identificare il ”master gene”, nei fenotipi complessi
delle patologie multifattoriali non è possibile risalire ad un gene che innesca il fenotipo.
Le malattie multifattoriali sono malattie frequenti che hanno varianti comuni, diversamente dalle malattie
mendeliane che sono rare (3,8/1000 sono mendeliane, 600/1000 sono malattie multifattoriali).
Nello studio dei caratteri complessi l’ambiente sporca l’analisi, introducendo bias nello studio delle malattie
multifattoriali. Ad esempio, la componente alimentare nell’obesità è molto importante. Questi studi sono
validi su una popolazione specifica, in quanto i polimorfismi non sono gli stessi.
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PATOLOGIE MULTIFATTORIALI

Diversamente dai caratteri mendeliani, definiti monofattoriali o monogeniche in quanto sono dovuti all’azione di un solo gene, le patologie multifattoriali o multigeniche sono malattie che coinvolgono più e diversi geni; per molti caratteri non esiste un gene specifico e inoltre dipendono da una forte componente ambientale: per questo non è possibile avere test genetici diagnostici precisi. I caratteri mendeliani ( semplici ) sono caratteri qualitativi: possiamo rispondere alla domanda “c’è o non c’è?”. I caratteri poligenici ( complessi ) sono caratteri quantitativi: si può dire quanto ce n’è (es. obesità, sclerosi multipla); sono caratteri che variano in modo continuo all’interno di un determinato intervallo (sono misurabili). Questi caratteri non segregano secondo leggi mendeliane in quanto manca un gene specifico, anche se sono almeno in parte geneticamente determinati. Per misurare un carattere monogenico quantitativamente si crea un prodotto proteico fast e uno slow, che migrano su elettroforesi in maniera diversa. Due o più geni contribuiscono in modo additivo al fenotipo, anche se l’effetto di alleli diversi può essere minimo. L’espressione dell’ereditarietà poligenica può essere compresa in uno spettro ampio, quindi va analizzata a livello di popolazione non di individuo. I caratteri complessi sono quei fenotipi non solo patologici la cui segregazione non segue una trasmissione mendeliana semplice: altezza, peso, pressione arteriosa, disturbi del comportamento. I caratteri quantitativi possono dipendere da:

  • Allelia multipla : prodotto di diversi alleli ad uno stesso locus
  • Modello poligenico : effetto additivo di sistemi genetici biallelici. Nell’allelia multipla si possono annoverare i gruppi sanguigni oppure il colore del mantello dei conigli (alcuni alleli sono anche temperatura sensibili). Nel modello poligenico l’effetto additivo di più sistemi genetici biallelici indica la variabilità dovuta dalla combinazione di più geni diversi (es. geni che influenzano la statura sono circa 120, ma se ne conosce meno del 10%): misurando in ogni locus ogni possibile abbinamento si possono ottenere di versi tratti fenotipici dotati di grande variabilità, dovuta anche all’ambiente (altezza molto variabile tra individui diversi). Il peso del numero di geni in un fenotipo viene bilanciato anche dai fattori ambientali, che possono portare ad un fenotipo molto diverso. Lo stesso modello è seguito dal colore della cute: si conoscono 3 geni che lo regolano. Bisogna quindi dar ugual peso alle caratteristiche genetiche con quelle ambientali. In questo modello, quindi, si combinano varianti frequenti. Il concetto di poligenia, multifattorialità e la penetranza incompleta sono usati per descrivere le patologie complesse. Diversamente dai fenotipi sindromici in cui si arriva ad identificare il ”master gene”, nei fenotipi complessi delle patologie multifattoriali non è possibile risalire ad un gene che innesca il fenotipo. Le malattie multifattoriali sono malattie frequenti che hanno varianti comuni, diversamente dalle malattie mendeliane che sono rare (3,8/1000 sono mendeliane, 600/1000 sono malattie multifattoriali). Nello studio dei caratteri complessi l’ambiente sporca l’analisi, introducendo bias nello studio delle malattie multifattoriali. Ad esempio, la componente alimentare nell’obesità è molto importante. Questi studi sono validi su una popolazione specifica, in quanto i polimorfismi non sono gli stessi.

Il rischio empirico si calcola considerando i probandi e i loro fratelli: si valuta quanti hanno la stessa patologia del fratello. Se ad esempio su 50 fratelli, due sono affetti, allora la probabilità di ricorrenza è di 1/25 (4%). Così si calcolano i rischi di varie patologie multifattoriali di ammalarsi se si ha un fratello affetto. Importanti sono anche gli studi sui gemelli: gli omozigoti condividono il 100% del genoma, gli eterozigoti il 50%. Se un tratto presenta una predisposizione genetica, mi aspetto che la contemporanea presenza della malattia in entrambi i gemelli sia più frequente tra i monozigoti rispetto agli eterozigoti. Questo approccio vale per tratti antropometrici, metabolici e del sistema nervoso, che sono ereditabili. Ci sono caratteri che non rispondono a questo: in uno studio sulla sclerosi multipla, un gemello omozigote era affetto e l’altro no. L’approccio per studiare la componente genetica delle malattia multifattoriali non si basa più sugli alberi genetici (analisi di linkage) a causa di assenza di informazioni precise, ma prevede la stratificazione di popolazioni intere per tratti osservabili: gli studi di associazione stratificano la popolazione in base ad un tratto (tratto presente o non presente, e in quale gruppo di individui è più frequente?) e ricercano differenze tra le frequenze alleliche tra un gruppo di casi (dovrebbe essere più frequente l’allele malato) e uno di controlli. Lo studio caso-controllo rappresenta uno dei più importanti studi epidemiologici osservazionali. La sua caratteristica fondamentale è la misura dell’esposizione pregressa effettuata separatamente in due gruppi diversi di soggetti denominati casi e controlli : per tale motivo esso è noto anche come studio retrospettivo. Tuttavia, il limite principale dello studio caso-controllo risiede probabilmente nella sua suscettibilità a diversi fattori di distorsione (bias). Il rischio relativo è la misura della forza di’associazione tra determinante e malattia ed esprime la probabilità di sviluppare la malattia negli esposti rispetto ai non esposti. Per misurare l’ associazione più utilizzato nello studio caso-controllo viene usato l’ Odds Ratio (OR): se è maggiore di 1 l’associazione è positiva, se è compresa tra 0 e 1 l’associazione è negativa. Il rischio relativo risente della grandezza del campione; all’odds ratio si associa la P , ovvero la significatività (indica la bontà dello studio: quanto la tua ipotesi si scosta dall’ipotesi nulla, ovvero che il fenotipo non è associato). Si possono fare studi caso-controllo anche per gli SNP (polimorfismi), dove si studiano le sequenze alleliche dei due gruppi. Per studiare i polimorfismi quindi si devono considerare i genotipi e gli alleli. Quando si ha a che fare con un polimorfismo, si studiano tanti polimorfismi che vanno a caratterizzareun solo fenotipo, per identificare il polimorfismo in questione ed localizzarlo: si fanno degli studi di associazione del genoma esteso ( GWAS ). Di solito si prendono in considerazione tra i 1000 e 10. soggetti (popolazione molto ampia). Da questi studi si ottiene il Manhattan plot, che mostra sui cromosomi ogni polimorfismo: quando supera una soglia, vuol dire che è associato in maniera forte al fenotipo. In questi studi, la P deve raggiungere il valore di 10-^48 (più l’esponente della P è grande più il dato di odds ratio è vero). Il database genome contiene tutti i GWAS che sono stati fatti.