Svegenomska studija asocijacije

U genomici, **svegenomska studija asocijacije** ili **studija asocijacije širom genoma** (**GWA studija** ili **GWAS**), poznata i kao **cjelogenomska studija pridruživanja**, je opservacijska studija skupa genoma za cjelovite genetičke varijante kod različitih jedinki, kako bi se provjerilo je li neka varijanta povezana sa osobinom. GWA-studije se obično fokusiraju na povezanost jednonukleotidnih polimorfizama (SNP) i osobina poput velikih ljudskih bolesti, ali se jednako mogu primijeniti na bilo koje druge genetičke varijante i bilo koje druge organizme. 
[thumb|546x546px|Ilustracija [Manhattan plota prikazuje nekoliko snažno povezanih lokusa rizika. Svaka tačka predstavlja jednimnukleotidni polimorfizam (SNP), s osi X koja prikazuje genomsku lokaciju, a na osi Y nivo pridružrnosti. Ovaj primjer je preuzet iz GWA studije koja istražuje mikrocirkulaciju, tako da vrhovi ukazuju na genetičke varijante koje se češće nalaze kod jedinki sa suženjima u malim krvnim sudovima:

Prvi uspješni GWAS objavljen 2002. godine proučavao je infarkt miokarda. Ovaj dizajn studije zatim je implementiran u značajnu studiju GWA 2005. koja je istraživala pacijente sa starosnom makulskom degeneracijom i pronašao je dva SNP-a sa značajno izmijenjenom učestalosti alela u poređenju sa zdravim kontrolnim osobama. Od 2017., više od 3.000 GWA studija na ljudima ispitalo je preko 1.800 bolesti i osobina, a pronađeno je na hiljade pridruženih SNP. Osim u slučaju rijetkih nasljednih bolesti, ove asocijacije su vrlo slabe, ali iako ne mogu objasniti veliki rizik, pružaju uvid u gene i puteve koji mogu biti važni.

## Osnovi 
[thumb|340px| GWA studije obično identificiraju uobičajene varijante sa malim veličinama efekata (dolje desno). Oko 2000., prije uvođenja GWA studija, primarni metod istraživanja bila je putem studija [nasljeđivanje|nasljeđivanja genetičke vezanosti u porodicama. Ovaj se pristup pokazao vrlo korisnim za poremećaje s jednim genom. Međutim, za uobičajene i složene bolesti pokazalo se da su rezultati genetičkih veza teško reproducirani.

Osim konceptnog okvira, nekoliko dodatnih faktora omogućilo je GWA studije. Jedan je bio pojavljivanje biobanki, skladišta ljudskog genetičkog materijala, koje su uveliko smanjile troškove i poteškoće u prikupljanju dovoljnog broja bioloških uzoraka za proučavanje. Drugi je bio Međunarodni projekt HapMap, koji je od 2003. identificirao većinu uobičajenih SNP-ova ispitanih u studiji GWA. Struktura haplobloka. identificirana HapMap projektom također je omogućila fokus na podskup SNP-ova koji bi opisali većinu varijacija. Također, razvoj metoda genotipizacije svih ovih SNP-ova korištenjem nizova genotipizacije bio je važan preduvjet.

## Metodi
[thumb|300px|Primjer proračuna koji ilustrira metod GWA studije slučaja. Broj [alela svakog izmjerenog SNP-a procjenjuje se-u ovom slučaju hi-kvadrat testom, kako bi se identifikovale varijante povezanosti sa dotičnom osobinom. Brojevi u ovom primjeru uzeti su iz studije koronarne arterijske bolesti (CAD) iz 2007. koja je pokazala da su osobe s G-alelom SNP1 (*rs1333049*) bile prezastupljene među CAD pacijentima. Za svaki od ovih SNP-ova tada se istražuje je li frekvencija alela značajno promijenjena između slučaja i kontrolne grupe. U takvim postavkama, osnovna jedinica za izvještavanje o veličini efekata je omjer vjerovatnoća. Odnos omjera je omjer dvije šanse, koje su u kontekstu GWA studija šanse za jedinke koje imaju određeni alel, a šanse za jedinke koji nemaju isti alel.

Kao primjer, pretpostavla se da postoje dva alela, T i C. Broj jedinki u grupi slučajeva koji ima alel T predstavljen je s 'A', a broj jedinki u kontrolnoj grupi s alelom T predstavljen je sa 'B' . Slično tom, broj jedinki u grupi slučajeva koja ima alel C predstavljen je sa 'X', a broj jedinki u kontrolnoj grupi sa alelom C predstavljen je sa 'Y'. U ovom slučaju omjer šanse za alel T je A: B (što znači 'A do B', u standardnoj terminologiji koeficijenata) podijeljen sa X/Y, što je u matematičkom zapisu jednostavno (A/B)/(X/Y).

Kada je učestalost alela u grupi slučajeva mnogo veća nego u kontrolnoj grupi, omjer šanse je veći od 1, i obrnuto za nižu frekvenciju alela. Dodatno, P-vrijednost za značajnost omjera šanse obično se izračunava pomoću jednostavnog hi-kvadrat testa. Pronalaženje omjera vjerovatnoće koji se značajno razlikuju od 1 cilj je GWA studije jer to pokazuje da je SNP povezan s bolešću. GWAS se fokusira na učinak pojedinih SNP-ova. Međutim, moguće je i da složene interakcije između dva ili više SNP-ova, kao što je epistaza, mogu doprinijeti složenim bolestima. Zbog potencijalno eksponencijalnog broja interakcija, otkrivanje statistički značajnih interakcija u GWAS podacima je i računski i statistički izazov. Ovaj je zadatak riješen u postojećim publikacijama koje koriste algoritme inspirisane rudarenjem podataka. Štaviše, istraživači pokušavaju integrirati GWA podatke s drugim biološkim podacima, poput mreža interakcija protein-protein kako bi izvukli više informativnih rezultata.

Ključni korak u većini GWA studija je imputacija genotipova u SNP-a koji nisu na čipu genotipa koji se koristi u studiji. Ovaj proces uveliko povećava broj SNP-ova koji se mogu testirati na povezanost, povećava snagu studije i olakšava metaanalizu GWAS-a u različitim kohortama. Imputiranje genotipa provodi se statističkim metodima koji kombiniraju GWAS-podatke zajedno s referentnom tablom haplotipova. Ovi metodi koriste prednosti dijeljenja haplotipova između jedinki na kratkim nizovima sekvence za imputiranje alela. Postojeći softverski paketi za imputaciju genotipa uključuju IMPUTE2, Minimac, Beagle i MaCH.

Osim izračunavanja povezanosti, uobičajeno je uzeti u obzir sve varijable koje bi potencijalno mogle unijeti zbunjenost u rezultate. Spol i dob uobičajeni su primjeri zbunjujućih varijabli. Štaviše, također je poznato da su mnoge genetičke varijacije povezane s geografskim i povijesnim populacijama, u kojima su se mutacije prvi put pojavile. Zbog ove povezanosti, studije moraju uzeti u obzir geografsko i etničko porijeklo učesnika kontrolišući ono što se naziva raslojavanje populacije. Ako to ne učine, ove studije mogu dati lažno pozitivne rezultate.

Nakon što su omjeri šanse i p-vrijednosti izračunati za sve SNP-ove, uobičajen pristup je stvaranje Manhattan plota. U kontekstu GWA studija, ovaj grafikon prikazuje negativni logaritam p-vrijednosti u funkciji genomske lokacije. Tako se SNP-ovi s najznačajnijom asocijacijom ističu na plotu, obično kao gomile bodova zbog strukture haplobloka. Važno je da se prag p-vrijednosti korigira za probleme višestrukog testiranja. Tačan prag varira ovisno o studiji, ali konvencijski prag je 5−8 da bude značajan u odnosu na stotine hiljada do miliona testiranih SNP-ova. GWA studije obično provode prvu analizu u otkrivenih kohorti, nakon čega slijedi validacija najznačajnijih SNP-ova u nezavisnoj kohorti za validaciju.

## Rezultati
[thumb| Plot regionalne asocijacije, koji prikazuje pojedinačne SNP-ove u [LDL-receptorskoj regiji i njihovu povezanost s nivoima LDL-holesterola. Ovaj tip plohe sličan je Manhattan plotu u vodećem odjeljku, ali za ograničeniji dio genoma. struktura haplobloka vizualizira se ljestvicom boja, a razina asocijacija je zadana lijevom Y osi. Tačka koja predstavlja rs73015013 SNP (u gornjem vrhu) ima lokaciju visoke Y osi jer ovaj SNP-a objašnjava neke varijacije u LDL-holesterolu.]]

Učinjeni su pokušaji stvaranja sveobuhvatnih kataloga SNP-a koji su identificirani iz studija GWA. Od 2009. godine SNP-ovi povezani sa bolestima broje se u hiljadama.

Prva studija GWA, provedena 2005., poredila je 96 pacijenata sa starosnom makulskom degeneracijom (ARMD) sa grupom od50 zdravih kontrolnih osoba. Identificirana su dva SNP-a sa značajno promijenjenom frekvencijom alela između dvije grupe. Ovi SNP-apovi locirani su u genu koji kodira faktor komplementa H, što je bio neočekivan nalaz u istraživanju ARMD-a. Nalazi iz ovih prvih GWA studija kasnije su podstaknuli daljnja funkcionalna istraživanja prema terapijskoj manipulaciji komplementnog sistema u ARMD-u. Još jedna značajna publikacija u historiji GWA studija bila je *Wellcome Trust Case Control Consortium* (WTCCC) studija, najveća GWA studija ikada sprovedena u vrijeme objavljivanja 2007. WTCCC je obuhvatio 14.000 slučajeva sedam uobičajenih bolesti (~2000 osoba za svaku od sljedećih bolesti: koronarna bolesti srca, dijabetes tipa 1, dijabetes tip 2, reumatoidni artritis, Crohnova bolest, bipolarni poremećaj i hipertenzija) i 3.000 zajedničkih kontrola. This study was successful in uncovering many new disease genes underlying these diseases.

Od ovih prvih značajnih GWA studija, postojala su dva opća trenda. Jedan je bio usmjeren na sve veće uzorke. U 2018. nekoliko studija o asocijaciji na čitavom genomu dostiglo je ukupnu veličinu uzorka od preko milion sudionika, uključujući 1,1 milion u studiji obrazovnih postignuća u širom genoma  i studija o nesanici koja sadrži 1,3 miliona osoba. Razlog je težnja ka pouzdanom otkrivanju SNP-a od rizika koji imaju manji omjeri vjerovatnoće i nižu frekvenciju alela. Drugi trend bio je prema korištenju usko definiranih fenotipova, kao što su lipidi u krvi, proinsulin ili slični biomarkeri. Varijacija GWAS-a koristi učesnike koji su „srodnici“ prvog stepena ljudi sa bolešću. Ovaj tip proksi istraživanja nazvan je studija asocijacije na čitav genom (*GWAX*).

Centralna tačka rasprave o GWA studijama bila je da je većina varijacija SNP-a koje su pronađene GWA studijama povezana samo sa malim povećanim rizikom od bolesti i da imaju samo malu prediktivnu vrijednost. Srednji omjer šanse je 1,33 po SNP-u rizika, sa samo nekoliko koji pokazuju omjer šanse iznad 3,0. These magnitudes are considered small because they do not explain much of the heritable variation. This heritable variation is estimated from heritability studies based on monozygotic twins. Naprimjer, poznato je da se 80-90% varijance u visini može objasniti nasljednim razlikama, ali studije GWA objašnjavaju samo manji dio ove varijance. Nekoliko studija je razmatralo upotrebu markera rizika SNP-a kao sredstvo za direktno poboljšanje tačnosti prognoze. Neki su otkrili da se tačnost prognoze poboljšava, dok drugi prijavljuju samo manje koristi od ove upotrebe. Općenito, problem sa ovim direktnim pristupom su male veličine uočenih efekata. Mali učinak na kraju pretvara se u loše odvajanje slučajeva i kontrola, a time i samo malo poboljšanje tačnosti prognoze. Alternativna primjena je stoga potencijal GWA studija da razjasne patofiziološke promjene.

Jedan takav uspjeh studija GWA povezan je s identifikacijom genetičke varijante povezane s odgovorom na liječenje virusom anti-hepatitisa C. Kenotip 1 hepatitisa C liječen je pegiliranim interferonom-alfa-2a ili pegiliranim interferonom-alfa-2b, u kombinaciji s ribavirinom pokazao je da su SNP u blizini ljudskog gena IL28B, koji kodira interferon lambda 3, povezani sa značajnim razlikama u odgovoru na liječenje. Kasniji izvještaj pokazao je da su iste genetičke varijante povezane i s prirodnim uklanjanjem virusa hepatitisa C genotipa 1. Ovi glavni nalazi olakšali su razvoj personalizirane medicine i omogućili ljekarima da prilagode medicinske odluke na osnovu genotipa pacijenta.

Cilj razjašnjenja patofizioloških promjena također je doveo do povećanog interesa za povezanost rizika-SNP-a i ekspresije gena u blizini datog gena, takozvanih ekspresijskih lokusa kvantitativnih svojstava (eQTL). Razlog je u tome što GWAS studije identificiraju rizične [SNP-ove, ali ne i rizične gene, a specifikacija gena je korak bliže djelovanju na ciljeve lijekova. Kao rezultat toga, velike GWA studije do 2011. obično su uključivale opsežnu eQTL analizu..

## Fino mapiranje
Genotipski nizovi dizajnirani za GWAS oslanjaju se na neravnotežu vezanja, kako bi osigurali pokrivanje cijelog genoma genotipizacijom podskupa varijanti. Zbog toga je malo vjerovatno da će prijavljene povezane varijante biti stvarne uzročne varijante. Pridružene regije mogu sadržavati stotine varijanti koje obuhvaćaju velike regije i obuhvataju mnogo različitih gena, što otežava biološku interpretaciju GWAS lokusa. Fino mapiranje je proces poboljšanja ovih lista povezanih varijanti u vjerodostojan skup koji će najvjerovatnije uključivati uzročnu varijantu.

Fino mapiranje zahtijeva da sve varijante u pridruženom području budu genotipizirane ili imputirane (gusta pokrivenost), vrlo stroga kontrola kvaliteta, koja rezultira visokokvalitetnim genotipovima i velike veličine uzorka, dovoljne za odvajanje visoko koreliranih signala. Postoji nekoliko različitih metoda za izvođenje finog mapiranja, a sve proizvode zadnju vjerovatnoću da je varijanta u tom lokusu uzročna. Budući da je zahtjeve često teško zadovoljiti, još uvijek postoje ograničeni primjeri općenitije primjene ovih metoda.

## Također pogledajte
* Epidemiologija
* Interakcija gen-okruženje
* Genomika
* Molekularna epidemiologija
* Poligenski rezultat

## Reference 
## External links 
* Genotype-phenotype interaction software tools and databases on omicX 
* Statistical Methods for the Analysis of Genome-Wide Association Studies [video lecture series]
* Whole genome association studies — by the National Human Genome Research Institute
* GWAS Central  — a central database of summary-level genetic association findings
* 
* Consortia of genome-wide association studies (GWAS)  — by Bennett SN, Caporaso, NE, *et al.*
* PLINK — whole genome association analysis toolset
* ENCODE threads explorer Impact of functional information on understanding variation. *Nature

Kategorija:Genetička epidemiologija
Kategorija:Genetičke studije
Kategorija:Projekti ljudskog genoma
Kategorija:Genomika