Genetische Marker als neue Grenze
Genetische Marker sind eine weitere Gruppe von Indikatoren, die in jüngster Zeit in eine Reihe von Bevölkerungsstudien aufgenommen wurden. Die Einbeziehung genetischer Marker in die Analyse wird in den nächsten Jahren wahrscheinlich deutlich zunehmen. Die meisten bisherigen Marker sind von der DNA abgeleitet und stellen somit ein inhärentes Gesundheitsrisiko für den Einzelnen dar. Bis vor kurzem wurden nur wenige genetische Indikatoren aus Einzelnukleotid-Polymorphismen (SNPs) oder anderen Markern in Bevölkerungsstudien einbezogen. Der am häufigsten untersuchte genetische Indikatorkandidat und der Marker mit den meisten Hinweisen auf eine Assoziation mit mehreren altersbedingten Gesundheitsproblemen ist Apolipoprotein E (APOE). In Studien wurde bei Menschen mit dem APOE-ε4-Allel ein erhöhtes Risiko für das späte Auftreten der Alzheimer-Krankheit (Corder et al., 1993; Poirier et al., 1993) sowie ein erhöhtes Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen festgestellt (Schilling et al. 2013). Während die Auswirkungen des APOE-Gens relativ stark sind, haben die Ergebnisse der Forschung, die die Assoziation von Kandidatengenen mit Gesundheitsergebnissen untersucht, im Allgemeinen keine eindeutigen Beziehungen zwischen Gesundheit und Langlebigkeit und bestimmten Kandidatenmarkern aus der DNA aufgezeigt (Christensen, Johnson, & Vaupel, 2006).
In den letzten zwei Jahren hat die Verfügbarkeit von genetischen Informationen über große Stichproben rapide zugenommen und den Ansatz vieler Studien verändert. Die US Health and Retirement Study stellt derzeit die größte Stichprobe mit den meisten genetischen Informationen in der Erwachsenenbevölkerung dar. Die Genotypisierung der Proben aus der HRS wurde vom NIH Center for Inherited Disease Research unter Verwendung des Illumina Human Omni-2.5 Quad Beadchip durchgeführt, der etwa 2,5 Millionen SNPs abdeckt. Damit können nun genomweite Assoziationsstudien (GWAS) durchgeführt werden, um Zusammenhänge zwischen genetischen Markern und Merkmalen, Verhaltensweisen, biologischen Indikatoren oder Gesundheitszuständen zu untersuchen. In dieser Eigenschaft sind die meisten Sozialwissenschaftler nicht an der Entdeckung von Genen interessiert, sondern an der Bestimmung der Relevanz der Genetik in der sozialwissenschaftlichen Forschung (Freese, 2008; Freese & Shostak, 2009). Das ultimative Ziel vieler ist es, Gen-Umwelt-Interaktionen aufzudecken, die erklären können, warum manche Menschen ein höheres Risiko für bestimmte Ergebnisse haben, und dieses Wissen kann genutzt werden, um Menschen mit hohem Risiko für bestimmte Verhaltensweisen oder Lebensstile zu beraten (Boardman, Blalock, & Pampel, 2010; Boardman et al, 2011).
Bislang haben Forscher, die nach Zusammenhängen zwischen sozialwissenschaftlichen Ergebnissen, z. B. Fettleibigkeit und Depression, suchen, nicht viele genetische Marker gefunden, die das von Genetikern erwartete Signifikanzniveau (0,05 × 10-8) erreichen. Dies gilt selbst für sehr große Stichproben. Aus diesem Grund wird es für Sozialwissenschaftler immer üblicher, die Wirkung vieler Gene mit etwas geringerem Signifikanzniveau zu einem Risikoscore zusammenzufassen, mit der Ansicht, dass genetische Einflüsse auf die komplexen Bedingungen des Alters aus den kleinen Effekten vieler Gene resultieren. Dieser auf GWAS-Ergebnissen basierende Ansatz kombiniert die Effekte mehrerer genetischer Marker zu einem Polygenic Risk Score (PRS), der die mit einem Phänotyp verbundene „genetische Last“ darstellt (Belsky & Israel, 2014; Belsky, Moffit, & Caspi, 2013; Wray, Goddard, & Visscher, 2008). PRS, die durch Gewichtung der SNP-spezifischen Koeffizienten aus den GWAS konstruiert wurden (Dudbridge, 2013), wurden verwendet, um genetische Verbindungen zu Fettleibigkeit (Domingue et al., 2014), Fettleibigkeitsmuster über viele Jahre (Belsky et al., 2012), depressive Symptome über mehrere Wellen in einer alternden Bevölkerung (Levine, Crimmins, Prescott, Arpawong, & Lee, 2014) und den Verlauf von Asthma in der Kindheit (Belsky & Sears, 2014).
Zusätzliche genetische Maße, die sich mit den Lebensumständen verändern, werden in großen Bevölkerungsstudien zunehmend verfügbar. Die Telomerlänge gilt als allgemeiner Marker des Alterns, der sich mit der Belastung durch die Lebensumstände und die individuelle Alterungsrate verändert. Telomere verkürzen sich mit der Replikation, was darauf hindeutet, dass kürzere Telomere ein Hinweis auf eine schnellere Alterung sind. Kürzere Telomere wurden mit Morbidität (Demissie et al., 2006), Mortalität (Cawthon, Smith, O’Brien, Sivatchenko, & Kerber, 2003) und Stresssituationen (Epel et al., 2004).
In der US-amerikanischen National Health and Nutrition Examination Study (NHANES)-Stichprobe von Erwachsenen wurden kürzere Telomere bei Personen mit geringerer Bildung, bei Rauchern und bei Übergewichtigen festgestellt (Needham et al., 2013). Jüngste Forschungen in England deuten darauf hin, dass kürzere Telomere mit allostatischer Belastung und reduzierten psychosozialen Ressourcen verbunden sind (Zalli et al., 2014).
Die nächste Grenze für Sozialforscher ist die Analyse der Genexpression (Cole, 2013). Expressionsanalysen auf der Basis von RNA zeigen, dass das menschliche Genom auf Lebensumstände mit unterschiedlichen Genexpressionsprogrammen reagiert. Negative Bedingungen wie Stress (Creswell et al., 2012), Einsamkeit (Cole et al., 2007) und die Pflege eines Krebspatienten (Rohleder, Marin, Ma, & Miller, 2009) wurden mit Veränderungen der Genexpression in Verbindung gebracht, die das Risiko für eine Vielzahl schlechter gesundheitlicher Ergebnisse erhöhen. Positive Bedingungen wie psychisches Wohlbefinden können die Genexpression in einer Weise verändern, die die Gesundheit fördern sollte (Fredrickson et al., 2013). Niedriger sozialer Status und ungünstige Umstände in der Kindheit wurden ebenfalls mit Veränderungen im Genprofil von Kindern in Verbindung gebracht (Chen, Miller, Kobor, & Cole, 2010; Miller & Chen, 2006), und diese Effekte bleiben nachweislich bis ins Erwachsenenalter bestehen (Chen et al., 2010; Miller et al., 2009).