Obwohl wir bereits das Jahr 2022 schreiben, ist die Wahrsagerei im Leben immer noch eine weit verbreitete Sache. Die Leute baten einen „Meister“, den Namen eines Neugeborenen, die Daten von Hochzeiten und Beerdigungen und sogar den Zeitpunkt ihres Reichtums zu berechnen. Der Grund, warum die Menschen so viel Freude an der Wahrsagerei haben, liegt hauptsächlich in der Angst vor dem Unbekannten. Diese Angst bringt die Menschen dazu, verschiedene Mittel (sei es Wahrsagerei oder Astrologie) zu nutzen, um einen Blick in die Zukunft zu werfen und mehr Kontrolle über ihr Leben zu erlangen. Wahrsager machen sich diese Psychologie der Menschen zunutze. Sie sagen ihren „Kunden“ normalerweise einige „mehrdeutige“ Worte, die auf den Eigenschaften und der aktuellen Situation der meisten Menschen basieren und es ihnen ermöglichen, sich mit den Wahrsagern zu identifizieren. Wenn einige der Inhalte wahr werden, dann werden diese Leute denken, dass die Vorhersagen des Wahrsagers „sehr genau“ sind; und wenn es nicht wahr wird, werden die meisten Leute es nicht allzu ernst nehmen, denn diejenigen, die es wirklich „seriös“ meinen, werden sich überhaupt nicht auf Wahrsagerei einlassen. Wird es eines Tages möglich sein, dass wir von einem Krankenhaus oder einer genetischen Testagentur einen Bericht über uns selbst erhalten, der uns von dem Tag unserer Geburt an die Wahrscheinlichkeit angibt, im Laufe unseres Lebens an einer Herzkrankheit, einer psychischen Erkrankung oder Krebs zu erkranken, und der auch unsere ungefähre Größe, unser Gewicht, unseren IQ und sogar unsere Persönlichkeitsmerkmale vorhersagen kann? Dies kann uns helfen, uns selbst besser zu verstehen, mögliche Risiken zu vermeiden und ein kontrollierteres Leben zu führen. Vielleicht ist dieser Tag nicht mehr fern. Studien haben gezeigt, dass die Genetik einen erheblichen Einfluss auf fast jeden Aspekt unseres Lebens hat, darunter auf die häufigsten Erkrankungen (wie Bluthochdruck, Diabetes, Depression, Schizophrenie und Krebs), körperliche Merkmale (wie Größe und Gewicht) und Persönlichkeitsmerkmale. In den letzten zehn Jahren haben Wissenschaftler groß angelegte genomweite Assoziationsstudien (GWAS) an großen Populationen durchgeführt, um nach genetischen Variationsstellen zu suchen, die mit häufigen menschlichen Krankheiten und Merkmalen in Zusammenhang stehen. Überraschenderweise werden die häufigsten Krankheiten oder physiologischen Merkmale in unserem Leben oft nicht durch eine einzelne Genmutation bestimmt, sondern sind das Ergebnis der kombinierten Wirkung von Hunderten oder Tausenden winziger Genmutationen. Bei jeder häufigen Krankheit oder Eigenschaft ist der genetische Einfluss einer einzelnen Genvariante sehr begrenzt oder für die Krankheitsvorhersage sogar wertlos. Könnte man jedoch alle relevanten genetischen Varianten berücksichtigen und die winzigen Auswirkungen aller genetischen Varianten zusammenzählen, wäre es dann möglich, die genetische Veranlagung einer Person für eine Krankheit oder Eigenschaft vorherzusagen? Basierend auf dieser Forschungsidee haben Wissenschaftler das Konzept des polygenen Risiko-Scores (PRS) vorgeschlagen. Mit diesem lässt sich das Risiko einer Person beurteilen, ein bestimmtes physiologisches/psychologisches Merkmal zu entwickeln oder an einer bestimmten Krankheit zu leiden, indem die gewichtete Summe der genetischen Varianten berechnet wird, die mit einem bestimmten Merkmal oder einer bestimmten Krankheit in Zusammenhang stehen. Wenn Wissenschaftler eine groß angelegte Assoziationsanalyse des gesamten Genoms bei gesunden Menschen und Menschen mit einer bestimmten Krankheit durchführen und feststellen, dass es 1.000 SNPs gibt, die sich zwischen der erkrankten Bevölkerung und der gesunden Kontrollbevölkerung signifikant unterscheiden, bedeutet dies, dass diese 1.000 SNPs alle mit dem Auftreten dieser Krankheit in Zusammenhang stehen. Allerdings ist die Auswirkung jedes SNP auf die Krankheit sehr gering (im Durchschnitt erklärt jede Variante nur 1/1000 des genetischen Risikos). Derzeit weisen die Wissenschaftler jeder Variante einen entsprechenden Gewichtungskoeffizienten zu, der auf der Größe der Korrelation zwischen SNP und der Krankheit basiert. Dadurch wird die gewichtete Summe der 1.000 Variantenstellen berechnet und somit der polygene Risikowert für die Krankheit für jede Person ermittelt. Je höher der polygene Risikowert einer Person ist, desto größer ist ihr Risiko, an der Krankheit zu erkranken. Derzeit haben Forschungsteams aus aller Welt eine Reihe von polygenen Risiko-Score-Modellen (PRS) entwickelt, um das Risiko einer Person für die Entwicklung von Krankheiten wie Koronararterienerkrankung, Brustkrebs, Typ-2-Diabetes und Schizophrenie vorherzusagen. Ihre klinische Wirksamkeit wurde teilweise bestätigt. Gleichzeitig haben viele verbraucherorientierte Gensequenzierungsunternehmen im In- und Ausland, wie etwa 23andMe und WeGene, damit begonnen, den Verbrauchern eine Vielzahl von Programmen zur Bewertung des polygenen Risikos anzubieten. Man geht davon aus, dass polygene Risikobewertungen mit der zunehmenden Ansammlung genetischer Sequenzierungsdaten und der Verbesserung der öffentlichen Akzeptanz der menschlichen Gesundheit in verschiedenen Phasen, beispielsweise bei der Beurteilung des Krankheitsrisikos, der Prävention und der Zusatzdiagnose, zugutekommen werden. Es ist anzumerken, dass die polygene Risikobewertung als neu aufkommendes Bewertungsmodell noch viele Einschränkungen in ihrer Anwendung aufweist. Erstens gibt es eine Obergrenze für die Vorhersagekraft polygener Risikoscores. Häufige polygene Erkrankungen werden nicht nur durch genetische Faktoren beeinflusst, sondern werden sowohl durch genetische als auch durch Umweltfaktoren bestimmt. Die Obergrenze der Vorhersagekraft polygener Risikoscores hängt von der Erblichkeit der Erkrankung ab. Zweitens lassen polygene Risikowerte lediglich Wahrscheinlichkeitsrückschlüsse zu, jedoch keine Schlussfolgerungen oder Diagnosen. Damit lässt sich lediglich feststellen, welche Krankheit bei Ihnen häufiger auftritt oder welche psychischen oder verhaltensbezogenen Merkmale Sie im Vergleich zu den meisten Menschen aufweisen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Sie mit Sicherheit so sein werden. Denn auch das Umfeld und Ihr Lebensstil spielen eine Rolle. Auch wenn die Ergebnisse des polygenen Risikoscores zeigen, dass bei Ihnen ein erhöhtes Erkrankungsrisiko besteht, besteht daher kein Grund zur Sorge. Sie können das Erkrankungsrisiko dennoch senken, indem Sie bereits im Vorfeld einen gesunden Lebensstil pflegen, Ihr Gewicht kontrollieren, mit dem Rauchen und Trinken aufhören und sich regelmäßig untersuchen lassen. Darüber hinaus ist die Wirksamkeit polygener Risikoscores bei der Anwendung in ethnischen Gruppen begrenzt, da die genetischen Sequenzierungsdaten keine ethnische Vielfalt aufweisen. Da aktuelle GWAS-Studien hauptsächlich an europäischen Bevölkerungen durchgeführt werden und es relativ wenige GWAS-Studien an asiatischen und afrikanischen Bevölkerungen gibt, ist das anhand europäischer Sequenzierungsdaten entwickelte polygene Risikobewertungsmodell bei der Vorhersage von Krankheitsrisiken in anderen Bevölkerungen möglicherweise nicht genau. Schließlich kann die Anwendung polygener Risikobewertungen ethische Herausforderungen aufwerfen. Polygene Risikoscores können Einzelpersonen dabei helfen, ihr Krankheitsrisiko vorherzusagen und Krankheiten frühzeitig vorzubeugen. Wenn dieser Wert jedoch dazu verwendet wird, menschliche Embryonen zu untersuchen, um Kinder mit höherem IQ oder höherer sportlicher Begabung auszuwählen, oder um die herrschende Elite der Gesellschaft auszuwählen, wäre dies eine große Katastrophe für die Gerechtigkeit der Menschheit. Verweise 1. Khera AV, Chaffin M, Aragam KG, et al. Genomweite polygene Scores für häufige Krankheiten identifizieren Personen mit einem Risiko, das dem von monogenen Mutationen entspricht. Nat Genet. 2018;50(9):1219-1224. doi:10.1038/s41588-018-0183-z 2. Inouye M, Abraham G, Nelson CP, et al. Genomische Risikovorhersage der koronaren Herzkrankheit bei 480.000 Erwachsenen: Auswirkungen auf die Primärprävention. J Am Coll Cardiol. 2018;72(16):1883-1893. doi:10.1016/j.jacc.2018.07.079 3. Lu X, Niu 4. Blaupause |
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