Überraschende Ergebnisse: Viele Gene beeinflussen Alkohol- und Tabakkonsum
Genetische Risikofaktor-Scores könnten eines Tages helfen, Menschen mit hohem Risiko für Suchtmittelkonsum zu identifizieren
Forscher der Penn State University haben eine große genetische Studie geleitet, in der mehr als 2 300 Gene identifiziert wurden, die den Alkohol- und Tabakkonsum vorhersagen, nachdem die Daten von mehr als 3,4 Millionen Menschen analysiert wurden. Sie erklärten, dass die meisten dieser Gene bei Menschen mit europäischer, afrikanischer, amerikanischer und asiatischer Abstammung ähnlich sind.
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Alkohol- und Tabakkonsum sind weltweit für etwa 15 % bzw. 5 % der Todesfälle verantwortlich und werden mit chronischen Erkrankungen wie Krebs und Herzkrankheiten in Verbindung gebracht. Obwohl das Umfeld und die Kultur den Konsum einer Person und die Wahrscheinlichkeit, von diesen Substanzen abhängig zu werden, beeinflussen können, spielt auch die Genetik eine Rolle, so die Forscher des Penn State College of Medicine. In einer früheren Forschungsstudie haben sie dazu beigetragen, rund 400 Gene zu identifizieren, die mit bestimmten Verhaltensweisen beim Alkohol- und Tabakkonsum in Verbindung stehen.
"Wir haben jetzt mehr als 1.900 zusätzliche Gene identifiziert, die mit Alkohol- und Tabakkonsum in Verbindung stehen", sagte Dajiang Liu, Professor und stellvertretender Vorsitzender für Forschung in der Abteilung für öffentliche Gesundheitswissenschaften. "Ein Fünftel der in unserer Analyse verwendeten Proben stammte aus nicht-europäischen Ländern, was die Relevanz dieser Ergebnisse für eine vielfältige Bevölkerung erhöht".
In Zusammenarbeit mit Kollegen von der University of Minnesota und mehr als 100 anderen Institutionen werteten Liu und sein Team genetische Datensätze von mehr als 3,4 Millionen Menschen aus, von denen mindestens 20 % nicht-europäischer Abstammung waren. Laut Liu ist ihre Studie die bisher größte genetische Studie zum Rauch- und Trinkverhalten und diejenige mit der größten Abstammungsvielfalt. Er sagte, dass seine vorherige Studie aus dem Jahr 2019 nur Daten von Populationen europäischer Abstammung enthielt.
Liu und Kollegen bezogen genetische Datensätze von Menschen afrikanischer, ostasiatischer und amerikanischer Abstammung ein und bewerteten eine Vielzahl von Rauch- und Alkoholeigenschaften, vom Beginn des Trinkens oder Rauchens bis hin zum Beginn des regelmäßigen Konsums und der konsumierten Menge. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens identifizierten die Forscher Gene, die mit diesen Verhaltensweisen in Verbindung gebracht werden.
Beim Vergleich der Daten zwischen Proben verschiedener Abstammungen stellten Liu und Kollegen fest, dass die Gene, die mit dem Alkohol- und Tabakkonsum in Zusammenhang stehen, zwischen den verschiedenen Abstammungen auffallend ähnlich sind, wobei 80 % der Varianten in den untersuchten Populationen übereinstimmende Auswirkungen zeigen. Während einige genetische Varianten in den verschiedenen Abstammungsgruppen unterschiedliche oder abstammungsspezifische Auswirkungen hatten, waren die Gene, die mit dem Alkohol- und Tabakkonsum in Verbindung stehen, in den Proben aus verschiedenen Abstammungsgruppen weitgehend konsistent.
Die Forscher setzten maschinelles Lernen ein, um einen genetischen Risikoscore zu entwickeln, der Personen mit einem Risiko für bestimmte Verhaltensweisen beim Alkohol- und Tabakkonsum identifizieren kann. Trotz der Ähnlichkeit der genetischen Auswirkungen konnte das Modell, das anhand von Daten von Personen europäischer Abstammung entwickelt wurde, nur für Personen europäischer Abstammung das Alkohol- und Tabakkonsumverhalten genau vorhersagen. Da das Modell bei der Vorhersage des Risikos bei Menschen anderer Abstammung nicht so genau war, sagte Liu, dass es notwendig sei, ausgefeiltere Vorhersagemethoden zu entwickeln, indem man die Stichprobengröße bei Menschen nicht-europäischer Abstammung erhöht, was die Risikovorhersage in verschiedenen menschlichen Populationen verbessern könnte. Die Ergebnisse wurden am 7. Dezember in Nature veröffentlicht.
"Es ist vielversprechend zu sehen, dass dieselben Gene in allen Abstammungsgruppen mit Suchtverhalten assoziiert sind", sagte Liu, eine Forscherin des Penn State Cancer Institute und des Penn State Huck Institutes of the Life Sciences. "Robustere und vielfältigere Daten werden uns dabei helfen, Instrumente zur Vorhersage von Risikofaktoren zu entwickeln, die auf alle Bevölkerungsgruppen angewendet werden können.
Liu sagte, dass diese genetischen Risikoscores innerhalb von zwei bis drei Jahren verfeinert und Teil der Routineversorgung für Personen werden könnten, bei denen bereits durch ein grundlegendes Screening ein erhöhtes Risiko für Alkohol- und Tabakkonsum festgestellt wurde. Als Interimsdirektor des zweiten strategischen Planziels des College of Medicine, das auf die Entwicklung und Anwendung von biomedizinischer künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Informatik abzielt, um rasche Fortschritte in der biomedizinischen Forschung zu erzielen, merkte er an, dass diese Forschung ein Beispiel dafür ist, wie große Datenmengen und ausgefeilte Methoden des maschinellen Lernens dazu beitragen können, Gesundheitsrisiken vorherzusagen, so dass gezielte Interventionen entwickelt werden können.
"Bei diesem Projekt wurden große Datenmengen genutzt, um gemeinsame genetische Risikofaktoren in verschiedenen Populationen zu identifizieren", sagte Dr. Kevin Black, Interimsdekan des College of Medicine. "Die Nutzung dieser Erkenntnisse zur Entwicklung von Screening-Instrumenten für Krankheiten der Verzweiflung ist die Art von Innovation, die unserem College helfen wird, bei der Nutzung der Gesundheitsinformatik zur Erhaltung der Gesundheit und der Behandlung von Krankheiten in unseren Gemeinschaften führend zu sein."
Laut Liu wird sich die künftige Forschung darauf konzentrieren, ihre Ergebnisse zu vertiefen. Ein Großteil der vom Team identifizierten Gene hat unbekannte Funktionen, so dass die Forscher versuchen werden, ihre Funktionen zu verstehen und herauszufinden, wie sich Veränderungen in diesen Genen, ihre Funktion und ihre Interaktion mit der Umwelt auf das Risiko für Suchtverhalten auswirken. Er sagte auch, dass die Erhöhung der Vielfalt der genetischen Proben in den Datensätzen dem Team helfen wird, prädiktive Risikomodelle für Personen mit unterschiedlicher Abstammung zu entwickeln.
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