Em formação

É seguro publicar o genoma de uma pessoa?


Recentemente, passei pelo processo de análise do meu genoma pela 23andme e recebi meus dados brutos.

É muito interessante para mim e quero compartilhar com o mundo.

É seguro publicar o genoma bruto em um site público ou há razões para manter essas informações privadas?

O que alguém poderia fazer com o genoma bruto de outra pessoa? Fora as questões de privacidade, há algum potencial para preocupações mal-intencionadas de alguém com essas informações?


É tão seguro quanto publicar suas impressões digitais. No momento, há pouco que alguém possa fazer com suas informações genéticas, mas no futuro, isso vai mudar.

Uma das consequências temidas diz respeito ao que as empresas podem fazer com essas informações. Pode ser usado contra você? Em alguns casos, pode.

Por exemplo, se você tem predisposição para uma doença genética, uma seguradora pode encontrar uma maneira de se recusar a fazer um seguro para você. Até onde eu sei, agora isso é ilegal, mas nunca se sabe.


O debate sobre a edição do genoma não é novo, mas recuperou a atenção após a descoberta de que o CRISPR tem o potencial de tornar essa edição mais precisa e até "fácil" em comparação com tecnologias mais antigas.

Bioeticistas e pesquisadores geralmente acreditam que a edição do genoma humano para fins reprodutivos não deve ser tentada neste momento, mas que os estudos que tornariam a terapia genética segura e eficaz devem continuar.1,2 A maioria das partes interessadas concorda que é importante ter deliberação pública contínua e debate para permitir que o público decida se a edição da linha germinativa deve ou não ser permitida. Em 2014, havia cerca de 40 países que desencorajaram ou baniram a pesquisa sobre edição de linha germinativa, incluindo 15 nações da Europa Ocidental, por questões éticas e de segurança.3 Há também um esforço internacional liderado pelos EUA, Reino Unido e China para harmonizar regulamentação da aplicação de tecnologias de edição de genoma. Este esforço foi lançado oficialmente em dezembro de 2015 com a Cúpula Internacional sobre Edição do Gene Humano em Washington, DC. Para obter mais informações sobre esta conferência, consulte O que está acontecendo agora?

NHGRI usa o termo "edição do genoma" para descrever técnicas usadas para modificar o DNA no genoma. Outros grupos também usam o termo "edição de genes". Em geral, esses termos são usados ​​alternadamente.

O debate sobre a edição do genoma não é novo, mas recuperou a atenção após a descoberta de que o CRISPR tem o potencial de tornar essa edição mais precisa e até "fácil" em comparação com tecnologias mais antigas.

Bioeticistas e pesquisadores geralmente acreditam que a edição do genoma humano para fins reprodutivos não deve ser tentada neste momento, mas que os estudos que tornariam a terapia genética segura e eficaz devem continuar.1,2 A maioria das partes interessadas concorda que é importante ter deliberação pública contínua e debate para permitir que o público decida se a edição da linha germinativa deve ou não ser permitida. Em 2014, cerca de 40 países desencorajaram ou baniram a pesquisa sobre edição de linha germinativa, incluindo 15 nações da Europa Ocidental, por questões éticas e de segurança.3 Há também um esforço internacional liderado pelos EUA, Reino Unido e China para harmonizar regulamentação da aplicação de tecnologias de edição de genoma. Este esforço foi lançado oficialmente em dezembro de 2015 com a Cúpula Internacional sobre Edição do Gene Humano em Washington, DC. Para obter mais informações sobre esta conferência, consulte O que está acontecendo agora?

NHGRI usa o termo "edição do genoma" para descrever técnicas usadas para modificar o DNA no genoma. Outros grupos também usam o termo "edição de genes". Em geral, esses termos são usados ​​alternadamente.


Especialistas refutam a falsa alegação de que a vacina Covid-19 pode & # 039manipular & # 039 genes humanos

A afirmação foi publicada por um usuário do Facebook baseado na Nova Zelândia aqui. A postagem foi compartilhada mais de 270 vezes.

Uma captura de tela da imagem enganosa, tirada em 27 de novembro de 2020.

A postagem apresenta a imagem de um tweet que diz: “Qualquer vacina que precise ser enviada e armazenada a -80 graus não é uma vacina. É um agente de transfecção, mantido vivo para que possa infectar suas células e transferir material genético. Não os deixe enganar você. Esta é a manipulação genética de humanos em grande escala. Desligue isso."

A legenda do usuário do Facebook diz: “Vale a pena considerar seriamente. Quando os médicos falarem, talvez você deva ouvir. ”

A imagem também foi compartilhada centenas de vezes por outros usuários do Facebook ao redor do mundo para ver exemplos aqui e aqui.

Embora não esteja claro a qual vacina a alegação se refere, a vacina Covid-19 desenvolvida pela Pfizer e BioNTech requer temperaturas de armazenamento entre -70 ° C e -80 ° C.

A vacina, que as empresas dizem ter uma taxa de eficácia de mais de 90%, é uma vacina baseada em RNA mensageiro que usa material genético, e não proteínas virais, para desencadear uma resposta imunológica.

“Uma vez que o mRNA em uma vacina está dentro das células do corpo, as células usam sua maquinaria genética para traduzir a informação genética e produzir os antígenos” que são “reconhecidos pelo sistema imunológico que gera uma resposta”, explicou a Pfizer.

No entanto, a afirmação da postagem do Facebook de que a vacina pode “transferir material genético” e é uma “manipulação genética de humanos” é falsa, de acordo com especialistas.

A vacina de mRNA pode "nunca, nunca, jamais, entrar no genoma", disse a Dra. Kirsty Short, pesquisadora da Escola de Química e Biociências Moleculares da Universidade de Queensland, à AFP em uma entrevista em 27 de novembro.

“A razão é porque nosso genoma é feito de DNA e esse material genético não é DNA, mas RNA - e uma regra da biologia é que um RNA não pode se inserir em um genoma de DNA”, explicou ela.

A professora Helen Petoussis-Harris, vacinologista da Universidade de Auckland, também disse que “o RNA não pode alterar o genoma de uma pessoa”.

A vacina de mRNA requer armazenamento refrigerado extra porque o RNA é menos estável e se degrada em temperaturas mais altas, conforme observado aqui na revista Science.


Em parâmetros do genoma humano

Existem constantes matemáticas que descrevem a relação universal entre variáveis ​​e constantes físicas / químicas que são medidas invariantes de quantidades físicas. Com um espírito semelhante, coletamos um conjunto de parâmetros que caracterizam o genoma humano. Alguns parâmetros têm um valor constante para o genoma de todos, outros variam dentro de uma faixa limitada. Os seguintes nove parâmetros do genoma humano são discutidos aqui, número de bases (tamanho do genoma), número de cromossomos (cariótipo), número de loci do gene codificador de proteínas, número de fatores de transcrição, conteúdo de guanina-citosina (GC), número de GC- isóforos ricos em genes, densidade de sítios polimórficos, número de mutações deletérias recém-geradas em uma geração e número de cruzamentos meióticos. A genômica comparativa e as previsões teóricas de alguns parâmetros são discutidas e revisadas. Esta coleção representa apenas o início da compilação de uma lista mais abrangente de parâmetros do genoma humano, e conhecer esses valores de parâmetro é uma parte importante para a compreensão da evolução humana.

Destaques

► Argumentamos sobre a importância das medidas numéricas de linha de base, denominadas parâmetros, no genoma humano. ► Nove parâmetros do genoma humano são discutidos a partir de perspectivas teóricas e evolutivas. ► Estar familiarizado com esses valores é útil para muitas tarefas de estimativa genômica


Sua próxima receita pode ser uma sequência do genoma

No Advances in Genome Biology and Technology, uma conferência para cientistas genômicos realizada no início deste ano, um palestrante disse aos participantes que o uso do sequenciamento do genoma para melhorar o atendimento ao paciente não é mais um objetivo distante - está acontecendo hoje. Embora você não encontre o sequenciamento do genoma em uma visita normal ao pronto-socorro, existem certas áreas clínicas onde essa tecnologia se tornou de fato rotina: câncer, atendimento pediátrico, diagnóstico e tratamento de doenças ultrarraras e algumas outras.

Durante a mesma conferência, outros cientistas e médicos relataram casos impressionantes, desde pacientes com leucemia cujo câncer foi monitorado com precisão com sequenciamento até pacientes com epilepsia cujos sintomas foram tratados com sucesso com um medicamento normalmente não relacionado escolhido por causa de dados de DNA. Uma criança com insuficiência hepática com risco de vida teve sua saúde restaurada depois que o sequenciamento do genoma de emergência identificou o problema.

Até agora, a maioria das pessoas está familiarizada com pelo menos uma história surpreendente de um paciente cujo prognóstico sombrio foi revertido por informações coletadas do sequenciamento do genoma. Apenas alguns anos atrás, aqueles de nós no campo da genômica poderiam facilmente ter nomeado quase todos os pacientes com esse tipo de história de sucesso. O que é notável é a rapidez com que o campo passou de afetar um punhado de casos extraordinários para o uso regular para muitos milhares de casos a cada ano.

Para entender essa transição rápida, procurei Gregory Tsongalis, professor de patologia e especialista em pesquisa translacional no Dartmouth Hitchcock Medical Center. Tsongalis e sua equipe haviam acabado de atingir um marco: sequenciar genes de seu milésimo paciente com câncer. “Nós realmente passamos do ponto de‘ Sim, isso pode ser legal ’”, ele me disse. “É algo que fazemos rotineiramente.” E isso não é apenas ciência acadêmica: os dados de sequenciamento são usados ​​regularmente por oncologistas no hospital para personalizar as terapias dos pacientes.

Tsongalis diz que o aumento no sequenciamento clínico do câncer foi impulsionado por terapias destinadas apenas a pacientes com tumores com certos marcadores genéticos e pela introdução de uma nova geração de sequenciadores de DNA confiáveis ​​e de alta capacidade. “Acho que nunca tivemos uma tecnologia tão poderosa quanto o sequenciamento de próxima geração”, diz ele. Em comparação com os sequenciadores de DNA usados ​​no Projeto Genoma Humano apenas duas décadas atrás, a tecnologia de hoje pode produzir exponencialmente mais dados em uma fração do tempo, analisando cada pedaço de dados em um genoma repetidamente para uma precisão sem precedentes.

Bancos de dados de variantes genéticas e como elas se relacionam com doenças foram construídos significativamente nos últimos anos, Tsongalis credita isso com o avanço dramático da utilidade clínica dos dados de DNA. Como laboratórios de todo o mundo compartilham essas informações, cientistas, médicos e pacientes em todos os lugares se beneficiam de interpretações mais precisas do genoma.

Olhando para o futuro, Tsongalis vê todos os indícios de que o sequenciamento do genoma se tornará um pilar nos hospitais, e ele acredita que os avanços no campo continuarão surgindo. Nos próximos anos, ele antecipa mudanças nas plataformas de sequenciamento de DNA que reduzirão o tempo e os custos necessários para ler um genoma. “Seremos capazes de fazer muito mais sequenciamento com muito menos esforço”, prevê ele. O sequenciamento real se tornará trivial, ele acrescenta, e os esforços de desenvolvimento mudarão quase inteiramente para a construção de ferramentas de interpretação genética melhores e mais automatizadas.

De volta à conferência científica, o palestrante que falou sobre o bebê com insuficiência hepática - Stephen Kingsmore do Children's Mercy Hospital em Kansas City, Missouri - observou, sem surpresa, que esperar até que um paciente esteja em crise para fazer o sequenciamento do genoma não é ideal . Para um atendimento ideal, ele sugeriu que seria melhor sequenciar o genoma de uma pessoa no nascimento para que as informações pudessem estar prontamente disponíveis quando um problema surgisse.

Na época do Projeto Genoma Humano, falar sobre um futuro em que o genoma de cada bebê seria sequenciado era a marca registrada de um visionário ou maluco. (Ou ambos.) Com a tecnologia se movendo cada vez mais rápido neste campo, essa visão está se tornando muito próxima da realidade.


O que é monoamina oxidase A (MAOA)

MAOA é uma enzima que decompõe os neurotransmissores, ou seja, a dopamina e a serotonina. Essas moléculas desempenham uma função essencial no modo de regulação. O gene para essa enzima está presente no cromossomo X. Assim, as mulheres podem ser homozigotas ou heterozigotas portadoras do gene guerreiro. Enquanto os homens sempre serão heterozigotos para isso.

A atividade enzimática da MAOA depende do tipo de variante presente no genoma da pessoa. Tem duas variantes, uma delas é MAOA-L responsável pela baixa atividade da enzima ‘monoamina oxidase A’. Enquanto o outro é MAOA-H responsável pela alta atividade da ‘monoamina oxidase A.’


Variantes genéticas em uma pessoa e o genoma # 039s influenciam-se mutuamente

Embora seja difícil estudar vários genes ao mesmo tempo, os genes individuais existem em uma estrutura muito maior que inclui muitos outros genes. Cada pessoa carrega pequenas variações em seus genes que dão origem a fisiologias únicas, e parece que, em um indivíduo, essas variações genéticas também podem afetar umas às outras.

Um novo trabalho mostrou que as variantes de risco genético, que prevêem quando as pessoas têm maior probabilidade de ter certos distúrbios, são afetadas pelo histórico genético de uma pessoa. Esta pesquisa pode ajudar a explicar por que nem todos desenvolvem um distúrbio, mesmo quando carregam uma variação genética associada a um risco muito maior de doença.

O estudo, que foi relatado em Nature Communications, focado nas bem conhecidas mutações ligadas ao câncer de mama em BRCA1 e BRCA1 na síndrome de Lynch, em que mutações em genes de reparo de DNA podem causar câncer colorretal e hipercolesterolemia familiar, causada por variantes de um único gene que interrompem a remoção de colesterol da corrente sanguínea , aumentando o risco de doenças cardíacas.

"Pacientes e médicos muitas vezes presumem que ter uma variante de alto risco torna, eventualmente, a doença quase inevitável, mas um subconjunto importante realmente passa a viver suas vidas normalmente", disse o co-autor do estudo Akl Fahed, um bolsista de cardiologia do MGH , e um pós-doutorado em Broad & # 39s Program in Medical and Population Genetics (MPG). “A abordagem tradicional é focar em uma mutação de par de bases único ligada à doença, mas existem 3 bilhões de pares de bases no genoma. Então, perguntamos se o resto do seu genoma pode ajudar a explicar as diferentes taxas de doença que vemos nesses pacientes, e a resposta foi um claro sim. & Quot

Este trabalho aproveitou a vasta quantidade de dados genéticos e clínicos do UK Biobank, que contém informações de 80.298 indivíduos, incluindo 19.264 mulheres que foram testadas para variantes de alto risco do câncer de mama. Os pesquisadores calcularam uma pontuação poligênica (um valor que representa a probabilidade de uma pessoa desenvolver uma determinada doença que leva todo o genoma em consideração) para cada pessoa que carregava uma variante de alto risco. Eles descobriram um subconjunto de pessoas que carregavam o gene de alto risco e também tinham pontuações poligênicas, o que dobrou o risco.

"Ao tentar fazer esses tipos de estudos no passado, havia duas barreiras principais", disse o autor sênior Amit V. Khera, médico-cientista que lidera um grupo de pesquisa no Centro de Medicina Genômica do MGH e diretor associado do Broad MPG . & quotVocê precisava de conjuntos de dados muito grandes de participantes com e sem variantes de alto risco, e você precisava de pontuações poligênicas de alta qualidade calculadas nessas pessoas para quantificar seu histórico genético. A comunidade genética só agora está começando a ter acesso a essas ferramentas-chave. & Quot

"As mudanças no risco são impressionantes", observou Khera. “Para o câncer de mama, se o risco de uma mulher é de 13% ou 76% pode ser muito importante para saber se ela escolhe fazer uma mastectomia ou se submeter a exames frequentes por imagem. Além disso, para a síndrome de Lynch, uma estimativa de risco mais precisa poderia ser um fator decisivo para a remoção total do cólon ou para colonoscopias de rastreamento frequentes.

Este trabalho ilustra a importância de avaliar o histórico genético ao analisar o risco de uma pessoa desenvolver uma doença.

Os genes também não contam a história toda. Os pesquisadores esperam integrar fatores não genéticos em modelos de risco de doenças.

Nós estudamos a interação do risco de doenças monogênicas e poligênicas ”, disse Fahed. “Mas a genética é apenas parte da história. Para doenças cardíacas, o risco envolve outros fatores, como pressão arterial e riscos de estilo de vida, como fumar. É importante levar isso em consideração também e desenvolver modelos de risco mais totalmente integrados. & Quot


Pioneiro do genoma: temos o poder perigoso de controlar a evolução

J. Craig Venter é o cartógrafo pioneiro do genoma humano, cuja sequência ele e outros cientistas mapearam em 2000. O WorldPost conversou recentemente com este Prometeu moderno sobre as promessas e perigos de ser capaz de ler, escrever e editar o genoma humano .

Você disse que a humanidade está entrando em uma “nova fase de evolução” - da seleção natural à direção inteligente. Por que isso acontece e o que significa?

A evolução biológica levou três anos e meio ou quatro bilhões de anos para nos levar onde estamos. A evolução social foi muito mais rápida. Agora que podemos ler e escrever o código genético, colocá-lo em formato digital e traduzi-lo de volta em vida sintetizada, será possível acelerar a evolução biológica ao ritmo da evolução social.

Em uma base teórica, isso nos dá controle sobre o design biológico. Podemos escrever software de DNA, inicializá-lo em um conversor e criar variações ilimitadas da vida biológica.

Este ano é o quinto aniversário de quando minha equipe produziu a primeira célula sintética. Para fazer isso, pegamos uns e zeros no computador, reescrevemos o código genético de quatro frascos de produtos químicos e o inicializamos para obter uma célula auto-replicante. Isso significa que agora temos o poder de começar a controlar a evolução.

Estamos fazendo isso agora em células que podem mudar a fabricação e criar uma nova revolução industrial, criando alimentos sintéticos, produtos químicos e até materiais de construção. Em última análise, à medida que começamos a entender melhor nosso próprio código genético, podemos editar o genoma humano - como alguns cientistas chineses fizeram perturbadoramente no início deste ano.

Portanto, temos o poder de fazer isso. Mas claramente não temos a sabedoria ou o conhecimento para fazê-lo de maneira segura. É por isso que muitos de nós, envolvidos com a ciência, sugerimos uma moratória sobre quaisquer mudanças humanas até que entendamos todas as consequências de nossas intervenções.

No final, entretanto, é inevitável que não seremos capazes de nos controlar. Usar o conhecimento para eliminar doenças horríveis da população será uma tentação avassaladora. O outro lado da eliminação de doenças também será irresistível porque aprendemos agora como melhorar a inteligência e como melhorar as habilidades atléticas - em suma, como fazer pessoas melhores.

Sua preocupação com a edição de genes, então, não é que não deva ser feito, mas que não deva ser feito até que tenhamos conhecimento adequado das consequências. O que vai fazer a diferença?

A diferença será quando atingirmos um conhecimento mais completo, que simplesmente não temos.

Vejamos o exemplo da mosca da fruta. Se ele tiver um defeito em sua asa, podemos descobrir hoje que proteína estrutural causou esse defeito e consertá-lo. Mas acontece que o mesmo gene que leva àquela estrutura de proteína no início controla totalmente o desenvolvimento chave do corpo, assim como da asa. Apenas em seu estágio final se torna uma proteína estrutural. Então, se interviemos e pensamos que estávamos apenas consertando a asa, poderíamos estar deformando todo o corpo da mosca.

Se presumirmos que sabemos o que um gene que estamos mudando faz, mas na verdade ele muda o desenvolvimento geral ou muda algum outro processo do qual não tínhamos uma compreensão adequada, isso é chamado de "experimentação". E isso é uma coisa muito perigosa de se fazer com humanos.

Se tentarmos criar grandes mudanças em humanos, mais problemas imprevistos serão inevitavelmente criados. Existem muitos filmes de ficção científica sobre isso, obviamente, de Frankenstein sobre.

Simplesmente temos que ter um conhecimento mais aprofundado para que possamos fazer mudanças de uma forma benéfica para a sociedade e de uma forma segura e eficaz para essas pessoas.

Você é o cartógrafo pioneiro do genoma humano. Quanto nós sabemos? Que porcentagem das funções dos genes conhecemos hoje?

A célula que projetamos no computador tem o menor genoma de qualquer organismo autorreplicante. Nesse caso, 10% dos genes, ou cerca de 50 genes naquele organismo, têm função desconhecida. Tudo o que sabemos é que se certos genes não estiverem presentes, você não pode obter uma célula viva.

O genoma humano é quase o outro lado. Eu diria que só conhecemos bem as funções de, talvez, 10% do nosso genoma. Sabemos muito sobre um pouco, sabemos muito menos sobre muito mais. Não conhecemos a maioria das funções reais da maioria dos genes. Uma grande porcentagem disso pode vir na próxima década, à medida que aumentamos a escala para obter números enormes e usamos a nova computação para obter um entendimento mais profundo.

O obstáculo, então, é o poder de computação da análise de big data? Você tem as informações básicas. A questão é como você analisa todas as funções?

Decifrar meu próprio genoma custou US $ 100 milhões para ser feito. Demorou nove meses e uma enorme fábrica cheia de máquinas. Obviamente, esse não é um evento muito replicável. Mas agora a tecnologia se tornou muito mais barata e rápida, embora não seja tão precisa como há quinze anos.

Agora, o custo caiu para cerca de US $ 1.500 para decodificar o genoma de uma pessoa. Então, pela primeira vez agora, podemos começar a aumentar a escala para obter números muito grandes. Quinze anos atrás, combinar 10.000 genomas era claramente algo distante em um futuro distante. A $ 100 milhões cada, não era muito provável. Agora estamos tentando colocar um milhão de genomas sob nosso controle, por assim dizer. Mas a espécie está se aproximando de 8 bilhões de pessoas. Isso ainda é uma pequena fração da humanidade.

Portanto, temos um longo caminho a percorrer. Calcular e entender todas as informações que estamos coletando para que possamos entendê-las cria um grande problema de dados. É um problema multifatorial. A noção que as pessoas têm de que existe um gene para diabetes ou câncer e tudo o que você precisa fazer é encontrá-lo e consertá-lo vai desaparecer da ciência muito rapidamente à medida que entendemos as bases multifatoriais e multicomponentes da função humana e das doenças .

Cerca de metade do nosso genoma codifica o nosso cérebro. Não são três genes que codificam para o cérebro, mas cerca de 10.000 e algumas combinações estranhas que não conhecemos.

Uma coisa que estamos fazendo agora é tentar prever as características faciais de uma pessoa a partir de seu código genético. Para fazer isso, estamos tirando cerca de 30.000 medições do rosto e fotos 3-D para descobrir os componentes que contribuem para o genoma.

Então, eu acho que tivemos essas noções simplistas demais de genética e genômica com base no pensamento linear. Quinze anos atrás, muitos cientistas esperavam encontrar apenas 300.000 genes, então haveria um para cada característica. Infelizmente, não é assim que nossa biologia funciona, ou seríamos organismos muito simples.

Como você está descobrindo os genes que determinam as características faciais de uma pessoa?

A maneira como funciona na realidade é que seus genes determinam seu rosto, então não é um esforço selvagem da imaginação que isso seja factível, certo? Todos nós parecemos um pouco diferentes com base nas pequenas diferenças em nosso código genético.

Temos uma série de câmeras que tiram fotos 3-D de rostos e fazem cerca de 30.000 medições únicas - a distância entre seus olhos, por exemplo, e outros parâmetros físicos. Em seguida, examinamos o genoma dessas 30.000 medições para ver se podemos encontrar partes do código genético que determinam claramente esse fator.

Obviamente, há muita variação na espécie humana, então não é um algoritmo simples. No entanto, estou menos confiante de que seremos capazes de usar a sequência do seu genoma para prever sua voz, mas obteremos aproximações dela. O tom perfeito é genético. A cadência é genética. Mas há muitas outras coisas que influenciam a forma como soamos.

Por analogia, o governo dos EUA defendeu seus programas de espionagem da NSA dizendo que os metadados permitiam que eles olhassem para os padrões, mas não interferiam no anonimato do indivíduo, uma vez que o nome de ninguém estava anexado a esses dados. Mas o que você está dizendo é que, com os metadados do genoma, podemos voltar e determinar as características individuais.

É totalmente falsa a noção de que você pode desidentificar ou tornar anônimo o genoma humano. Precisamos mudar as leis relativas à doação de informações do genoma para pesquisa, porque caso contrário, as pessoas estão sob a falsa noção quando estão contribuindo com suas amostras pensando que podem ser completamente anonimizadas.

Se pudermos gerar uma foto sua e uma descrição bem precisa de você a partir do seu código genético, será muito mais difícil ser anônimo. Isso é especialmente verdade agora com todo o software de identificação de foto que existe. Para a maioria das coisas, você só precisa de dois pontos de dados para fazer um link para uma identidade.

Você não pode obter seu número de telefone do genoma, mas com a Internet e algumas ferramentas simples, como o Google Faces, não é difícil fazer links, a menos que alguém esteja totalmente fora da grade em algum lugar e nunca tenha aparecido na Internet.

Então, sim, precisamos ser muito mais cuidadosos com isso. Em nossos laboratórios, estamos criando um banco de dados altamente seguro, e você não será capaz de rolar por ele e encontrar seu genoma e executar um algoritmo. É incrível que essa noção boba de que você pode desidentificar uma pessoa depois de ter suas informações genômicas tenha durado tanto tempo. Precisamos ter muito cuidado ao dizer às pessoas que elas podem ser doadores anônimos.

No ano passado, um grupo publicou um artigo com links para membros da minha família e encontrando muitas informações porque meu genoma está na Internet. Meu conselho para mim mesmo, há 15 anos, se eu pudesse fazer isso de novo e para qualquer outra pessoa, é saber muito mais antes de tomar a decisão de tornar seu genoma público.

Eu não aconselharia um JCraig Venter de 20 anos hoje a fazer isso porque não sabemos como nossa sociedade vai lidar com essa informação. Será um uso positivo para determinar o traço comum da doença ou vamos voltar aos anos 1930, quando o Laboratório Cold Spring Harbor era o lar do movimento eugênico? Vamos lembrar que vivemos uma sociedade nos EUA onde mais da metade da população não acredita na evolução. Se temos uma sociedade analfabeta em ciência, talvez não devamos confiar a eles essas informações complexas que podem prever as características humanas com precisão.

Uma moratória voluntária é suficiente para controlar essa tecnologia consequente?

Nós, nos EUA, certamente não podemos controlar o que o resto do mundo faz. Podemos fazer com que esses resultados não sejam publicados nas principais revistas ou para que ninguém seja recompensado por fazer experiências humanas. Esse tem sido o status e a abordagem que adotamos desde todos os experimentos nazistas.

Mesmo que essa informação possa ter sido benéfica, basicamente todos os dados foram proibidos e não foram autorizados a entrar na ciência moderna a ponto de poderem ser controlados. Se as pessoas buscam respeitabilidade e aprovação de seus pares, que é um dos objetivos que a maioria dos cientistas tem (em vez de apenas tentar ganhar muito dinheiro), talvez haja alguma capacidade de controlar o processo. Mas em nosso mundo, o controle deve ser feito em cada estado. Não consigo imaginar que o governo chinês queira criar uma série de novos fardos na sociedade fazendo com que a experimentação humana dê errado.

Você também está trabalhando no que chama de “humanizar porcos”. Sobre o que é esse projeto?

Minha empresa, Synthetic Genomics, tem um grande programa que visa alterar o genoma do porco para que seus órgãos - coração, pulmão, rins - possam ser usados ​​para transplante de órgãos em humanos.

Cerca de um milhão de pessoas morrem nos EUA a cada ano devido à falta de órgãos para transplante. Mesmo com todas as pessoas morrendo em acidentes de carro, não pegamos a noção de que devemos colocar nossos órgãos à disposição para ajudar outras pessoas a viver.

Os órgãos dos porcos, principalmente o coração e os pulmões, têm quase o mesmo tamanho que os órgãos humanos, e se pudermos mudar vários genes para que tenham genes e proteínas humanas, isso permitirá que sejam transplantados sem rejeição massiva. Os corações agora podem durar pouco mais de um ano nesses transplantes. Os pulmões são o tecido mais difícil. Eles duraram apenas períodos muito curtos de tempo. O objetivo da minha empresa é fazer novas células que possam ser implantadas no transplante nuclear para criar embriões de porco e, portanto, novos porcos com os tecidos humanizados. É um processo muito rigoroso e temos um grande número de pessoas trabalhando nele. Não é trivial de fazer, mas é uma necessidade médica tão importante que estamos dando uma chance.

Quão distante no futuro é isso? 15 anos?

Bem, esperamos que não esteja tão longe. Temos que aperfeiçoar o processo. Estamos fazendo o design e tentando mudar as coisas. Todos os processos de rejeição não são totalmente compreendidos. Existe uma fase muito rápida, existem fases intermediárias e existem fases de longo prazo. Mas estamos otimistas de que isso será viável. Contamos com menos de 10 anos. Estamos pressionando para cinco.

Finalmente, seu projeto mais ambicioso é estender a longevidade humana. Podemos viver 150 anos?

Nosso objetivo não é viver tantos anos mais, mas viver uma vida saudável. Precisamos pensar com cuidado sobre as consequências sociais se, de repente, todos começarmos a viver até os 125 anos. Estamos usando demais os recursos do planeta como estão.

Se vamos viver mais, precisamos aprender a construir um estilo de vida reutilizável, reciclável e renovável em vez de apenas de consumo. Estamos tentando ajudar nisso com a biologia, capturando dióxido de carbono e convertendo-o de volta em produtos químicos ou mesmo em energia. Temos que mudar o que fazemos antes de apenas fazer as pessoas viverem mais.

O objetivo é mudar a qualidade de vida das pessoas para que possamos viver qualquer vida normal sem doenças massivas. Todos nós conhecemos pessoas com câncer, com doenças cardíacas - e as consequências para suas famílias e a sociedade ao seu redor. Se isso puder ser adiado ou eliminado, será um grande impacto na humanidade.


Projeto massivo mapeia tags de DNA que definem a identidade de cada célula

Nosso DNA pode codificar todas as instruções necessárias para construir o corpo humano e mantê-lo funcionando, mas cada uma de nossas células deve seguir apenas um subconjunto dessas instruções para que o corpo funcione adequadamente. Graças aos US $ 300 milhões do Projeto Epigenômica do Roteiro do National Institutes of Health (NIH), os pesquisadores já identificaram a maioria das marcas químicas no DNA e suas proteínas associadas que influenciam a função do gene e ajudam a definir mais de 100 tipos diferentes de células humanas. O conhecimento dessas chamadas modificações epigenéticas já levou a novos insights sobre a doença de Alzheimer, câncer e desenvolvimento.

Centenas de publicações já usaram os dados epigenéticos que o projeto reuniu nos últimos 8 anos, e hoje, mais de 20 relatórios aparecem em Natureza e seus periódicos associados. The flood of studies marks the official end of the project, but researchers predict they will be using its information on how genes are regulated for years to come.

"The reality is that it's very challenging to understand the genetic basis of disease," says Janine LaSalle, an epigeneticist at the University of California (UC), Davis, who was not involved in the project. Because of its complexity, "it's really important to have the Roadmap."

When the human genome was deciphered more than a decade ago, researchers already knew that there was a layer of control to gene function beyond the sequence of the DNA: an epigenome. "Epi" means "on, upon, at, by, or near" and includes molecules that latch on to the DNA or stick to the proteins that surround DNA and make up the chromosome. These chemical tags include so-called methyl or acetyl groups they don't change the DNA sequence itself, but they can make the DNA nearby fold or unfold, blocking access to a gene so it can't turn on, or exposing a gene so it can be activated. In doing so, the epigenome helps determine the genes a cell can use, turning it, for example, into a liver cell or neuron.

"By studying the epigenomes of cells, we come to learn about how they became what they are," says Christopher Glass, a genomics scientist at UC San Diego who was not involved in the work. And unlike a person’s genome sequence, the epigenome can readily change in response to diet, disease, and environment factors, allowing cells—and therefore the body—to adjust to new conditions.

But until recently, epigenomes were hard to decipher. An earlier NIH-funded project called ENCODE helped develop several efficient techniques for determining epigenomes by marking the places along each chromosome where methyl groups and other epigenetic modifications attached. But that project focused on so-called cell lines, immortalized versions of cells that can grow indefinitely in lab dishes. Those cells don't necessarily accurately reflect what's happening in normal cells, Glass says, so the Roadmap project instead examined samples taken from the body directly, such as cells from the heart, liver, kidney, muscle, intestines, skin, fat, and brain, as well as fetal tissue. In addition, some of the project's investigators tested several kinds of stem cells and even sampled stem cells as they differentiated into nerve cells or other tissues.

When the teams were done mapping and comparing the epigenomes of these 111 tissues and cells, they were able to define active and inactive regions of each cell type's genome. They were also able to pinpoint active regulatory DNA called enhancers, which are under the sway of epigenetic tags and control where and when different genes are expressed. In any given cell type, about 5% of the epigenome regulates gene expression, report Manolis Kellis, a computational scientist at the Broad Institute in Cambridge, Massachusetts, and his colleagues online today in Natureza. Further analyses indicated that enhancers specific to particular cell types "appear to be where the major action is for disease," LaSalle says. These enhancers are often located where large-scale population studies of genetic variation—so-called genome-wide association studies—pinpoint an increased risk of disease.

Kellis and his colleagues also found a surprise in enhancers involved with Alzheimer’s disease. They looked at the epigenome and patterns of gene expression in the brain cells of a mouse as they underwent degeneration akin to Alzheimer’s disease. They then compared what they found with the epigenome and gene activity of the brains of Alzheimer's patients who recently died. The analysis showed that enhancers and genes involved in nervous system activity tended to become less active in both the diseased mouse and the human, but that enhancers that turn on immune response genes revved up.

"That is not what we would have predicted in Alzheimer’s and may be a new wrinkle that might be helpful" for understanding or treating the disease, says Henk Stunnenberg, an epigenomicist at Radboud University in Nijmegen, the Netherlands, who was not involved with the work. Adds Glass: "The brain studies suggest that this could be a very valuable approach for approaching many complex diseases going forward."

Bing Ren, a molecular geneticist at the San Diego branch of the Ludwig Institute for Cancer Research, and colleagues studied another important aspect of the epigenome. To fit into a nucleus, the DNA is tightly folded but unfurls at some spots to allow specific genes to be activated. His group has mapped these folding patterns in developing stem cells and found them to be changing quite a bit in some places. The work indicates that enhancers play an important role in shaping the 3D structure of the DNA, the team reports.

In many ways, though officially over, the Roadmap Epigenomics Project is just a beginning. There are hundreds of other cell types waiting to be mapped, as well as to be studied under different conditions and at different time points, and an international consortium has set it sights on generating 1000 epigenomes in the next few years. And there's much left to be done with the information already gathered, Glass says. Although "this effort generated a huge amount of data, they've left most of the work of testing the hypotheses [generated] for people who will read these papers."


Challenges to globalizing genetic predictions of health and disease

Genome-wide association studies (GWAS) have given us unprecedented insight into heritable traits and diseases. However, because the vast majority of studies have used European cohorts, the results of GWAS paint a biased picture and cannot always be generalized to other populations. Research published today in Biologia Genômica explores these biases, finding that genetic predictions of disease risks can be grossly misestimated.

Our understanding of hereditary disease risks has blossomed during the past decade, largely due to thousands of genome-wide association studies (GWAS). These studies involve scanning through genomes to identify single-nucleotide polymorphisms (SNPs) that are associated with common diseases and traits. For example, individuals who have a “G” allele at rs7329174 (a SNP located on chromosome 13) are more likely to have Crohn’s disease than individuals who have an “A” allele at this SNP.

Unfortunately, results from GWAS paint a biased picture of human health and disease. This is because the vast majority of GWAS have used European study cohorts. Disease associations found in European populations may not always generalize well to other populations. This problem is magnified for populations that have experienced different evolutionary histories (e.g. populations from Northern Europe and sub-Saharan Africa).

These biases hinder our ability to generalize results from one part of the world to other parts of the world.

Genotyping technologies used in GWAS can also cause problems. This is because most GWAS use genotyping arrays, as opposed to whole genome sequencing. These genotyping arrays tend to contain SNPs that were originally ascertained in European populations.

In a recently published Biologia Genômica paper, we found evidence of systematic biases in GWAS results. These biases hinder our ability to generalize results from one part of the world to other parts of the world. Specifically, we found that genetic predictions of disease risks can be grossly misestimated. This problem is particularly acute for African individuals, and it is caused by the biases that are described above.

Using computer simulations, we also found that African GWAS results generalize better across populations than non-African GWAS results. This asymmetry arises because non-African populations have experienced a loss of genetic diversity following the out-of-Africa migration (evolutionary history matters!).

Applications of genome-wide association study data

Genomic information is beginning to be applied in clinical settings. Because of this, our findings are timely. Using GWAS results, physician-scientists can count the number of risk-increasing alleles in each person’s genome to generate genetic risk scores for specific diseases. For example, genetic risk scores are able to identify women who are most at risk for breast cancer and determine the optimal age to begin mammogram screening.

Another way that genetic risk scores can be improved is by correcting for the biases of different genotyping technologies.

However, it is important to keep in mind that the utility of genetic risk scores depends on the quality of the source data. Genetic risk scores that work well for one population need not work well for other populations.

How can we improve genetic predictions of health and disease? Given unlimited funds, one option would be to repeat every GWAS in every population. Needless to say, this isn’t very feasible. A more practical solution is to generate genetic risk scores that correct for existing biases. For example, GWAS results may generalize well from the United Kingdom to Denmark, but substantial corrections may be needed to generalize results from the United Kingdom to Ghana.

Another way that genetic risk scores can be improved is by correcting for the biases of different genotyping technologies. Corrected genetic risk scores can also incorporate evolutionary information, as demonstrated in our recent Biologia Genômica papel. Only by incorporating these details can the benefits of genomic medicine be extended to individuals from diverse global populations.


Assista o vídeo: How to sequence the human genome - Mark J. Kiel (Novembro 2021).