Marcatori genetici come nuova frontiera
I marcatori genetici sono un altro gruppo di indicatori che sono stati recentemente inclusi in diversi studi di popolazione. L’inclusione di marcatori genetici nelle analisi è destinata ad aumentare notevolmente nei prossimi anni. La maggior parte dei marcatori fino ad oggi sono derivati dal DNA e quindi rappresentano rischi intrinseci per la salute dell’individuo. Fino a poco tempo fa solo pochi indicatori genetici di polimorfismi a singolo nucleotide (SNPs) o altri marcatori erano stati inclusi negli studi di popolazione. L’indicatore genetico candidato più comunemente esaminato e il marcatore con la maggiore evidenza di associazione con molteplici risultati di salute legati all’età è l’apolipoproteina E (APOE). Gli studi hanno trovato un rischio elevato per la malattia di Alzheimer tardiva tra le persone con l’allele APOE-ε4 (Corder et al., 1993; Poirier et al., 1993), così come un aumento del rischio di CVD (Schilling et al. 2013). Mentre gli effetti del gene APOE sono relativamente forti, in generale i risultati della ricerca che esamina l’associazione di geni candidati sugli esiti di salute non ha indicato relazioni nette tra salute e longevità e specifici marcatori candidati dal DNA (Christensen, Johnson, & Vaupel, 2006).
Negli ultimi 2 anni la disponibilità di informazioni genetiche su grandi campioni è aumentata rapidamente e ha cambiato l’approccio di molti studi. Lo US Health and Retirement Study presenta attualmente il più grande campione con il maggior numero di informazioni genetiche nelle popolazioni adulte. La genotipizzazione dei campioni dell’HRS è stata eseguita dal NIH Center for Inherited Disease Research utilizzando l’Illumina Human Omni-2.5 Quad beadchip, con una copertura di circa 2,5 milioni di SNPs. Questo permette ora studi di associazione genome-wide (GWAS) per esplorare i collegamenti tra marcatori genetici e tratti, comportamenti, indicatori biologici o risultati di salute. In questa veste, la maggior parte degli scienziati sociali non è interessata a scoprire i geni ma a determinare la rilevanza della genetica all’interno della ricerca nelle scienze sociali (Freese, 2008; Freese & Shostak, 2009). Lo scopo ultimo di molti è quello di scoprire le interazioni gene-ambiente che possono aiutare a spiegare perché alcune persone sono a maggior rischio per certi risultati, e questa conoscenza può essere utilizzata per consigliare le persone ad alto rischio per specifici comportamenti o stili di vita (Boardman, Blalock, & Pampel, 2010; Boardman et al, 2011).
Fino ad ora, i ricercatori alla ricerca di collegamenti tra i risultati delle scienze sociali, per esempio, l’obesità, la depressione, non hanno trovato molti marcatori genetici che soddisfano il livello di significatività previsto dai genetisti (0,05 × 10-8). Questo è stato vero anche con campioni molto grandi. Per questo motivo, sta diventando sempre più comune per gli scienziati sociali combinare l’effetto di molti geni con livelli di significatività un po’ più bassi in un punteggio di rischio con l’idea che le influenze genetiche sulle condizioni complesse della vecchiaia risultino dai piccoli effetti di molti geni. Questo approccio basato sui risultati GWAS combina gli effetti di più marcatori genetici in un punteggio di rischio poligenico (PRS) che rappresenta il “peso genetico” associato a un fenotipo (Belsky & Israele, 2014; Belsky, Moffit, & Caspi, 2013; Wray, Goddard, & Visscher, 2008). Le PRS costruite ponderando i coefficienti SNP-specifici dai GWAS (Dudbridge, 2013) sono state utilizzate per stimare i legami genetici con l’obesità (Domingue et al., 2014), i modelli di obesità su molti anni (Belsky et al, 2012), i sintomi depressivi attraverso più ondate in una popolazione che invecchia (Levine, Crimmins, Prescott, Arpawong, & Lee, 2014), e il corso dell’asma infantile (Belsky & Sears, 2014).
Misure genetiche aggiuntive che sono cambiate con le circostanze della vita stanno diventando sempre più disponibili in studi su grandi popolazioni. La lunghezza dei telomeri è vista come un marcatore generalizzato di invecchiamento che cambia con lo stress delle circostanze della vita e il tasso individuale di invecchiamento. I telomeri si accorciano con la replicazione, suggerendo che telomeri più corti sono un’indicazione di un invecchiamento più rapido. Telomeri più corti sono stati collegati alla morbilità (Demissie et al., 2006), alla mortalità (Cawthon, Smith, O’Brien, Sivatchenko, & Kerber, 2003), e a circostanze stressanti (Epel et al, 2004).
Tra il campione di adulti dell’US National Health and Nutrition Examination Study (NHANES), i telomeri sono risultati più corti tra coloro che hanno un’istruzione inferiore, i fumatori e gli obesi (Needham et al., 2013). Una recente ricerca in Inghilterra ha suggerito che telomeri più corti sono associati al carico allostatico e alla riduzione delle risorse psicosociali (Zalli et al., 2014).
La prossima frontiera per i ricercatori sociali è l’analisi dell’espressione genica (Cole, 2013). L’analisi dell’espressione, basata sull’RNA, indica che il genoma umano risponde alle circostanze della vita con diversi programmi di espressione genica. Condizioni negative come lo stress (Creswell et al., 2012), la solitudine (Cole et al., 2007), e la cura di un paziente oncologico (Rohleder, Marin, Ma, & Miller, 2009) sono state associate a cambiamenti nell’espressione genica che aumentano il rischio per una varietà di esiti negativi della salute. Condizioni positive come il benessere psicologico possono cambiare l’espressione genica in un modo che dovrebbe promuovere la salute (Fredrickson et al., 2013). Basso SES e circostanze avverse dell’infanzia sono stati anche collegati a cambiamenti nel profilo genico tra i bambini (Chen, Miller, Kobor, & Cole, 2010; Miller & Chen, 2006) e questi effetti hanno dimostrato di persistere fino all’età adulta (Chen et al., 2010; Miller et al., 2009).