Genetik Gelir
Gelir, sosyoekonomik statünün temel bir ölçüsü (SES), bir bireyin veya hanenin belirli bir dönemdeki finansal kazançlarını yansıtır. Eğitim, meslek, sosyal çevre ve bireysel yetenekler dahil olmak üzere çok sayıda faktörden etkilenen karmaşık bir özelliktir. Genomik alanındaki son gelişmeler, araştırmacıların gelirin genetik temellerini araştırmasına olanak sağlamış ve yaygın genetik varyantlar ile gelir düzeyleri arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmıştır. Bu genetik etkileri anlamak, sosyoekonomik eşitsizliklerin ve bunların daha geniş kapsamlı etkilerinin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunur.
Biyolojik Temel
Section titled “Biyolojik Temel”Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), gelirle ilişkili çok sayıda genetik lokus tanımlamıştır. Bir çalışma, hane halkı geliriyle bağlantılı 30 bağımsız genetik lokus tanımlamış ve bunların 29’u yeni rapor edilmiştir.[1] Bireysel, mesleki, hane halkı ve ebeveyn gelirini birleştiren başka bir çok değişkenli GWAS, ortak bir “Gelir Faktörü” tanımlamıştır.[2] Bu çalışmalar, gelirle biyolojik olarak en alakalı genlerin genellikle zeka ile bağlantılı olduğunu göstermektedir.[1] Ayrıca, hane halkı geliriyle daha güçlü bir şekilde ilişkili olan genler, beyincik, serebellar hemisfer ve frontal korteks gibi belirli beyin bölgelerinde ve ayrıca testislerde yüksek oranda ifade edilir.[1] Birçok genetik varyant gelire katkıda bulunsa da, herhangi bir tek SNP’nin etkisi tipik olarak çok küçüktür ve genellikle genel varyansın %0,01’inden daha azını açıklar.[2] Bununla birlikte, birçok genetik varyantın etkilerini birleştiren poligenik risk skorları (PGRS), gelir farklılıklarının küçük ama anlamlı bir bölümünü tahmin ettiği gösterilmiştir ve varyansın %1,7 ila %2,5’i arasında değişmektedir.[1] Farklı gelir ölçüleri ve kohortlar arasında genetik korelasyonlar gözlemlenmiştir, ancak kalıtılabilirlik ve genetik ilişkilendirmeler farklı sosyal ortamlarda veya gruplarda farklılık gösterebilir.[2] Gelirdeki genetik varyansın %16’sının eğitim düzeyi ile paylaşılmadığı ve her biri için benzersiz kalıtsal özelliklere işaret ettiği tahmin edilmektedir.[2]
Klinik Önemi
Section titled “Klinik Önemi”Gelirle ilişkili genetik varyantlar, sağlık sonuçlarıyla önemli bağlantılar göstermiştir. Araştırmalar, gelirle bağlantılı genetik varyantların, eğitim seviyesiyle ilişkili olanlara kıyasla daha iyi ruh sağlığı ile ilişkili olduğunu göstermektedir.[1]Özellikle, gelirin eğitim seviyesiyle paylaşılmayan genetik bileşenleri (NonEA-Income), şizofreni, bipolar bozukluk, otizm ve obsesif-kompulsif bozukluk gibi durumlarla negatif genetik korelasyonlar sergilemektedir. Bu durum, bazen aynı durumlarla pozitif genetik korelasyonlar gösteren eğitim seviyesiyle tezat oluşturmaktadır.[2] Bu bulgular, sosyo-ekonomik sağlık eğrisine dair içgörüler sunarak, geliri etkileyen genetik faktörlerin, eğitsel başarıyı etkileyenlerden ayrı olarak, ruh sağlığı sonuçlarında farklı bir rol oynayabileceğini düşündürmektedir.[2]
Sosyal Önemi
Section titled “Sosyal Önemi”Gelirin genetik temelini araştırmak, sosyoekonomik konum (SEP) ve belirleyicilerinin daha derinlemesine anlaşılmasına katkıda bulunarak önemli bir sosyal öneme sahiptir.[1] Bireysel genetik etkiler minimal düzeyde olsa ve genetik determinizmi ima etmese de, gelirle ilişkili genetik lokusların belirlenmesi, genetik yatkınlıklar ve çevresel faktörler arasındaki karmaşık etkileşimi vurgulamaktadır. Genetik bulgular, aileye özgü faktörlerin ve çevresel etkilerin, genetik katkıların yanı sıra, önemli itici güçler olduğunu göstererek gelir eşitsizliği hakkındaki tartışmalara ışık tutabilir.[2] Bu araştırma, sosyoekonomik sonuçların biyolojik, psikolojik ve sosyal unsurların çok yönlü bir etkileşimiyle şekillendiğini ve basitleştirilmiş açıklamaların ötesine geçtiğini vurgulamaktadır.
Metodolojik ve Fenotipik Değerlendirmeler
Section titled “Metodolojik ve Fenotipik Değerlendirmeler”Etkili örneklem büyüklükleri, genel Gelir Faktörü için önemliyken (örn. 668.288), belirli ülke düzeyindeki analizler için önemli ölçüde daha küçüktü (örn. ABD hane halkı geliri için 30.855) ve bu da bu alt gruplarda ilişkileri saptama gücünü potansiyel olarak sınırlıyordu.[2] Fenotipin kendisi, dört farklı gelir ölçüsünden (bireysel, mesleki, hane halkı ve ebeveyn geliri) elde edilen karma bir “Gelir Faktörü”dür.[2] Bu çok değişkenli yaklaşım istatistiksel gücü artırırken, analiz edilen fenotipin tek, doğrudan gözlemlenebilir bir gelir metriği yerine, bu ölçüler arasında paylaşılan genetik varyansı temsil eden soyut bir yapı olduğu anlamına gelir. Dahası, gelir verileri log dönüşümüne ve demografik kovaryatlar için artık değer hesaplamasına tabi tutuldu ve bu da ham gelir değerleri yerine ayarlanmış bir fenotip ile sonuçlandı.[2] Ek sınırlamalar, gelir ölçümünden ve genetik analiz kapsamından kaynaklanmaktadır. Bazı kohortlarda gelir, geniş bir 5 noktalı kategorik ölçek kullanılarak yakalandı ve bu da sürekli, ayrıntılı bir ölçü yerine kaba bir yaklaşım sunmaktadır.[1] Ek olarak, çalışmalar öncelikle yaygın genetik varyantlara odaklandı, yani nadir veya daha az yaygın genetik varyasyonlarla olası ilişkiler henüz keşfedilmedi.[1]Bireysel tek nükleotid polimorfizmlerinin (SNP’ler) gelir üzerindeki genetik etkisi oldukça küçüktür ve her biri toplam varyansın %0,01’inden daha azını açıklamaktadır; bu da bu özelliğin oldukça poligenik yapısını ve herhangi bir tek varyantın sınırlı tahmin gücünü vurgulamaktadır.[2] Bu karmaşıklık, ebeveyn genlerinin yavruların ortamını etkileyebileceği, Mendelian rastgeleleştirme varsayımlarını ihlal edebileceği ve nedensel etkilerin tahminlerini potansiyel olarak şişirebileceği hanedan etkileri olasılığıyla daha da artmaktadır.[1]
Genellenebilirlik ve Popülasyon Özgüllüğü
Section titled “Genellenebilirlik ve Popülasyon Özgüllüğü”Mevcut araştırma öncelikle 1000 Genomes European (1KG-EUR) paneline benzer genotiplere sahip bireylerle sınırlıdır.[2] Bu sınırlama, bulguların diğer soylara sahip popülasyonlara doğrudan genellenemeyebileceği anlamına gelir ve daha çeşitli kohortlarda gelecekteki çalışmalara duyulan ihtiyacı vurgular. Gelir Faktörü için Birleşik Krallık ve Birleşik Krallık dışı kohortlar arasında mükemmel bir genetik korelasyon gözlemlenmiş ve Avrupa benzeri popülasyonlar arasında tutarlılık olduğu görülmüş olsa da, daha geniş küresel uygulanabilirlik için daha fazla araştırma gerekmektedir.[2] Kohort yanlılığı da genellenebilirlik için bir zorluk oluşturmaktadır; Birleşik Krallık Biobank’ı gibi bazı büyük kohortlardaki katılımcılar, genel popülasyona göre daha sağlıklı ve daha eğitimli olma eğilimindedir.[1] Bu seçim yanlılığı, gözlemlenen ilişkileri potansiyel olarak çarpıtabilecek bir çarpıştırıcı yanlılığı ortaya çıkarabilir. Nüfus sayımı verileriyle yapılan karşılaştırmalar benzer sosyoekonomik yoksunluk endeksleri olduğunu gösterse de, bu tür bir yanlılığın olasılığı mevcuttur ve bu potansiyel sorunu ölçmek veya kontrol etmek için gelecekteki çalışmalar gereklidir.[1] Ayrıca, çoğu gelir ölçüsü için cinsiyetler arasında güçlü genetik korelasyonlar gözlemlenmiş olsa da, bazı tahminler istatistiksel olarak birlikten ayırt edilebilirdir, bu da genetik ilişkilerde cinsiyetler arasında hafif bir heterojenliğe işaret eder ve gelirin genetik yapısının cinsiyetler arasında tamamen aynı olmayabileceğini düşündürür.[2]
Karmaşık Genetik Yapı ve Çevresel Etkiler
Section titled “Karmaşık Genetik Yapı ve Çevresel Etkiler”Çalışmalar, genetik varyantların doğrudan gelir üzerinde etkili olmadığını, daha ziyade zeka, özveri ve sağlık gibi kısmen kalıtsal özelliklerle ilişkili olduğunu ve bunların da gelirle bağlantılı olduğunu vurgulamaktadır.[1] Bu karmaşık ve dolaylı yol, ilişkili varyantların “gelir genleri” olarak yanlış yorumlanmaması gerektiği, bunun yerine bir dizi ilgili özellik üzerinde daha geniş pleyotropik etkileri yansıttığı anlamına gelir. Tanımlanan genetik ilişkilerin yalnızca yaklaşık dörtte biri doğrudan genetik etkilere atfedilir ve bu da aileye özgü ve çevresel faktörlerin gelir eşitsizliğinin önemli etkenleri olarak önemli bir rol oynadığını gösterir.[2] Araştırma, genetik analizlerin popülasyonlar içindeki farklılıkları tanımladığını ve genetik determinizm veya çevresel müdahaleden etkilenmeyen değişmez fenotipler anlamına gelmediğini kabul etmektedir.[1] Çevresel faktörler, karmaşık gen-çevre etkileşimlerinin yanı sıra, gelirin önemli belirleyicileridir ve bunların genetik modellere kapsamlı entegrasyonu önemli bir zorluk ve bilgi açığı olmaya devam etmektedir. Gelecekteki çalışmalar, çok kuşaklı örneklerde dolaylı genetik etkilerin rolünü araştırmalı ve bunların varlığının Mendel randomizasyon analizlerinden elde edilen nedensel etki tahminlerini şişirip şişiremeyeceğini araştırmalıdır.[1] Mevcut çalışmalarda ele alınmayan nadir genetik varyantların etkilerini yakalamak için tüm ekzom veya tüm genom dizileme kullanılarak daha fazla araştırmaya da ihtiyaç vardır.[1]
Varyantlar
Section titled “Varyantlar”Gelirle ilişkili genetik varyantlar, genellikle zeka ve bilişsel fonksiyon gibi karmaşık özellikleri etkiler ve bunlar da sosyoekonomik sonuçlarda rol oynar. Araştırmalar, gelirle biyolojik olarak ilgili genlerin sıklıkla zeka ile bağlantılı olduğunu ve bilişsel yeteneklerin sosyoekonomik farklılıklarda aracı bir rol oynadığını göstermektedir.[1] Bu genetik etkiler, genellikle beyin bölgelerinde ve belirli nöronal hücre tiplerinde yüksek oranda eksprese edilen genlerde gözlemlenir ve bu da gelirle ilişkili özellikleri şekillendirmede sinirsel yolların önemini vurgular.[1] Çeşitli varyantlar, temel hücresel süreçlerde ve nöronal sinyalleşmede yer alan genlerin yakınında bulunur. Örneğin, rs9375188 , rs1487441 ve rs56081191 gibi varyantlar, MIR2113 ve EIF4EBP2P3 bölgesiyle ilişkilidir. MIR2113, gen ekspresyonunu düzenleyen küçük bir RNA molekülü olan bir mikroRNA’dır, EIF4EBP2P3 ise protein sentezini ve hücre büyümesini kontrol etmede kritik bir rol oynayan EIF4EBP2 geni ile ilgili bir psödogendir; bu süreçler beyin gelişimi ve fonksiyonu için hayati öneme sahiptir. Benzer şekilde, rs1317154 varyantı CAMKV ve ACTL11P yakınında bulunur; CAMKV (Kalsiyum/kalmodulin bağımlı protein kinaz V), sinir sistemi içindeki sinyal iletiminde yer alır ve zekanın temel bileşenleri olan öğrenme ve hafızayı etkiler. Bu tür varyantlar, bu genlerin ekspresyonunu veya fonksiyonunu ince bir şekilde değiştirebilir, böylece gelire katkıda bulunan bilişsel özellikleri etkileyebilir.
LINC01239 ve SUMO2P2 yakınındaki rs10429537 ve rs4977836 veya KANSL1 içindeki rs1468240 dahil olmak üzere diğer varyantlar da bu genetik yapıya katkıda bulunur. LINC01239, gen aktivitesini düzenleyebilen uzun bir kodlayıcı olmayan RNA’dır, SUMO2P2 ise stres yanıtları ve hücre döngüsü kontrolü için gerekli olan, fonksiyonlarını düzenlemek üzere diğer proteinleri modifiye etmede yer alan bir protein olan SUMO2’nin bir psödogendir. KANSL1, kromatinin yeniden modellenmesinde rol oynayan bir kompleksin parçasıdır ve genlerin nasıl açılıp kapandığını etkiler; bu süreç nöronal plastisite ve gelişim için çok önemlidir. rs11706370 varyantı, hücre hareketini ve şeklini yönlendiren ve sinirsel bağlantıların oluşumu ve işlevinde önemli rolleri olan bir gen olan RHOA ile ilişkilidir. Gen düzenlemesi ve beyindeki hücresel mimari üzerindeki bu genetik etkiler, gelirle bağlantılı genlerin beyin dokularında yüksek oranda eksprese edildiği bulgularıyla tutarlıdır.[1] Ayrıca, LINC01104 yakınındaki rs11123818 ve LINC02210 - CRHR1 bölgesindeki rs55938136 ve rs757503 gibi varyantlar, düzenleyici RNA’ların ve stres yanıtının rolünü vurgulamaktadır. LINC01104 ve LINC02210, gen ekspresyonunu modüle edebilen ve çeşitli hücresel süreçleri etkileyebilen uzun kodlayıcı olmayan RNA’lardır. CRHR1(Kortikotropin Salgılatıcı Hormon Reseptörü 1), vücudun stres yanıt sisteminin merkezinde yer alır ve buradaki varyasyonlar, bir bireyin strese karşı dayanıklılığını, duygu durumunu düzenlemesini ve zihinsel iyiliğini etkileyebilir; bunların hepsi eğitim ve kariyer yollarını dolaylı olarak etkileyebilir.rs9831967 varyantı, sinir sistemi gelişimi sırasında akson büyümesini ve kan damarı oluşumunu yönlendirmede rol oynayan ve sinirsel bağlantıyı etkileyen bir protein olan SEMA3F (Semaforin 3F) ile bağlantılıdır. Bu genetik varyasyonların beyin fonksiyonu ve stres dayanıklılığı üzerindeki kolektif etkisi, genetik yatkınlıkların geliri etkileyebileceği bir yol oluşturur.
Son olarak, NUPR1 - SGF29 bölgesindeki rs4788081 ve rs62034350 ve RNA5SP279 ve SMARCA2 yakınındaki rs3847223 gibi varyantlar, hücresel bakım ve gen düzenlemesindeki rollere işaret etmektedir. NUPR1, hücre sağkalımı ve DNA onarımında yer alan bir stres yanıt genidir, SGF29 ise gen transkripsiyonunu etkileyen kromatin modifiye eden bir kompleksin parçasıdır. SMARCA2, nöronal gelişim ve bilişsel süreçler sırasında gen ekspresyonunu düzenlemek için hayati önem taşıyan önemli bir kromatin yeniden modelleyicisidir; bu gendeki varyasyonlar beyin fonksiyonu üzerinde önemli etkilere sahip olabilir. Bu varyantlar muhtemelen bu temel hücresel süreçlerin verimliliğini etkiler ve bu da bilişsel yetenekleri ve zihinsel sağlığı etkileyebilir; bu özellikler gelirle güçlü bir şekilde ilişkilidir.[1] Yaygın varyantların, özellikle korunmuş genomik bölgelerdekilerin, gelirin kalıtılabilirliğine önemli ölçüde katkıda bulunduğu bilinmektedir.[1]
Önemli Varyantlar
Section titled “Önemli Varyantlar”| RS ID | Gen | İlişkili Özellikler |
|---|---|---|
| rs9375188 rs1487441 rs56081191 | MIR2113 - EIF4EBP2P3 | occupational attainment body fat percentage cerebral cortex area attribute, neuroimaging measurement self reported educational attainment brain attribute |
| rs1317154 | CAMKV - ACTL11P | income pain measurement |
| rs10429537 rs4977836 | LINC01239 - SUMO2P2 | educational attainment, bipolar disorder mood disorder, major depressive disorder income |
| rs1468240 | KANSL1 | income |
| rs11706370 | RHOA | income |
| rs11123818 | LINC01104 | socioeconomic status income |
| rs55938136 rs757503 | LINC02210-CRHR1 | neutrophil-to-lymphocyte ratio eosinophil count lymphocyte:monocyte ratio brain connectivity attribute brain attribute |
| rs9831967 | SEMA3F | Alzheimer disease, gastroesophageal reflux disease income |
| rs4788081 rs62034350 | NUPR1 - SGF29 | income |
| rs3847223 | RNA5SP279 - SMARCA2 | income |
Gelirin Tanımlanması ve Ölçüm Yaklaşımları
Section titled “Gelirin Tanımlanması ve Ölçüm Yaklaşımları”Genetik ve sosyoekonomik araştırma çerçevesinde gelir, bir birey veya hanenin belirli bir süre içinde çeşitli kaynaklardan elde ettiği parasal veya diğer maddi karşılıkları ifade eder. Araştırmalar, bir bireyin veya ailenin ekonomik durumunu kapsamlı bir şekilde yakalamak için genellikle çeşitli gelir türleri arasında ayrım yapar.[2] Bunlar arasında bireysel gelir (tek bir kişinin kazancı), mesleki gelir (kişinin mesleğinden elde ettiği gelir), hane halkı geliri (bir hane içindeki tüm üyelerin toplam geliri) ve ebeveyn geliri (ebeveynlerin geliri, genellikle erken yaşam sosyoekonomik çevresinin bir göstergesi olarak kullanılır) bulunur.[2] Bu ayrımlar, sosyoekonomik durumun çok yönlü doğasını ve bunun altında yatan biyolojik ve genetik faktörleri incelemek için çok önemlidir.
Gelir için operasyonel tanımlar ve ölçüm yaklaşımları, bilimsel araştırmalar arasında değişiklik gösterir ve tipik olarak kantitatif ölçekleri veya istatistiksel dönüşümleri içerir. Örneğin, hane halkı geliri, her kategorinin belirli bir gelir aralığını temsil ettiği (örneğin, 18.000 £‘dan az ila 100.000 £‘dan fazla) çok noktalı bir sıralı ölçek kullanılarak toplanabilir ve bu da daha sonra karmaşık istatistiksel modelleme için sürekli bir değişken olarak analiz edilebilir.[1] Diğer bir yaygın yöntem, daha normal bir dağılım elde etmek için gelir ölçümlerinin log-transformasyonunu içerir ve ardından bu dönüştürülmüş değerleri, çalışılan saatler, anket yılı ve istihdam durumu gibi potansiyel karıştırıcı değişkenleri titizlikle kontrol ederken genetik varyantlar üzerinde regresyona tabi tutmaktır.[2] Bu kesin ölçüm kriterleri, büyük ölçekli genetik ilişkilendirme çalışmalarında gelir fenotiplerini doğru bir şekilde ölçmek için temeldir.
Sınıflandırma Sistemleri ve İlgili Terminoloji
Section titled “Sınıflandırma Sistemleri ve İlgili Terminoloji”Gelir, sosyoekonomik pozisyonun daha geniş sınıflandırma sistemleri içinde birincil gösterge olarak hizmet eder (SEP), bu da çeşitli ilişkili ancak farklı önlemleri kapsayan çok boyutlu bir yapı olarak kabul edilir.[1] Gelir doğrudan ekonomik kaynakları ölçerken, genellikle eğitim düzeyi (EA) gibi ilgili sosyoekonomik kavramlarla birlikte incelenir; bu da genellikle okulda geçirilen yılları ve ilişkili bilişsel yetenekleri yansıtır.[1] Bu boyutlar arasındaki karmaşık ilişkileri anlamak, sosyoekonomik sağlık eğilimini aydınlatmak için önemlidir; bu eğilim, sosyoekonomik statü ve sağlık sonuçları arasındaki yerleşik ilişkiyi tanımlar.[2] Gelirin genetik yapısını ve diğer özelliklerle olan korelasyonlarını etkili bir şekilde karakterize etmek için özel terminoloji geliştirilmiştir. “Gelir Faktörü PGI” (Poligenik İndeks), çeşitli gelir ölçümleriyle ilişkili çok sayıda genetik varyantın etkilerini toplayan genom çapında ilişkilendirme çalışmalarından (GWAS) elde edilen ve popülasyon düzeyinde genetik analizler için güçlü bir araç olarak hizmet eden kompozit bir genetik skoru temsil eder.[2] Ayrıca, “NonEA-Gelir” terimi, özellikle eğitim düzeyinden bağımsız olan gelir üzerindeki genetik etkileri tanımlamak için kullanılır; bu ayrım, gelişmiş genomik yapısal eşitlik modelleme teknikleri aracılığıyla elde edilir.[2] Bu ayrıntılı ayrım, gelirin benzersiz genetik korelasyonlarının ve eğitim faktörlerinin aracılık ettiği etkilerden ayrı olarak, sağlık ve refaha bağımsız katkılarının daha nüanslı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
Ölçüm Kriterleri ve Genetik Önem
Section titled “Ölçüm Kriterleri ve Genetik Önem”Geliri araştıran genetik çalışmalar, bulgularının güvenilirliğini ve geçerliliğini sağlamak için sıkı ölçüm ve analitik kriterler uygulamaktadır. Kritik bir bileşen, özellikle popülasyon katmanlaşması olmak üzere potansiyel karıştırıcı değişkenleri kontrol etmeyi içerir; bu, istatistiksel regresyon modellerine yeterli sayıda genomik temel bileşen (örneğin, en az 15 ila 40) dahil edilerek yapılır.[1], [2] Ek olarak, enflasyon, iş döngüsü dalgalanmaları, yaş etkileri ve diğer potansiyel karıştırıcı faktörler gibi faktörleri hesaba katmak için genellikle kukla değişkenler kullanılarak kohort düzeyinde ayarlamalar tutarlı bir şekilde uygulanır.[2] Bu titiz kriterler, gözlemlenen etkileri gelir üzerindeki genetik etkilere doğru bir şekilde atfetmek için standartlaştırılmış bir çerçeve oluşturur.
Katılımcı seçimi ve genetik veri kalite kontrolü, bu çalışmalarda eşit derecede önemli ölçüm kriterleridir. Analizler tipik olarak belirli soylara (örneğin, 1KG-EUR benzeri bireyler) sahip bireylerle sınırlandırılır ve eğitim programlarına kayıtlı olan veya belirli bir yaşın (örneğin, 30 yaş) altında olan katılımcıları, kayıt durumları bilinmiyorsa dışlamak gibi katı demografik filtreler uygulanır.[2] Genetik varyantlar için, minör allel frekansı (örneğin, MAF ≥0,01 veya <0,0005), Hardy-Weinberg dengesi P-değerlerine uyum ve imputasyon kalite skorları için eşikler dahil olmak üzere sıkı kalite kontrol protokolleri uygulanır.[1] Poligenik indekslerin gelir için öngörü gücü daha sonra nicel olarak değerlendirilir ve mesleki veya hane halkı gelirindeki belirli yüzdelik artışlarla ilişkiler gösterilir, ancak bu tahminlerin doğruluğu farklı soy grupları arasında önemli ölçüde değişebilir.[2]
Gelir Nedenleri
Section titled “Gelir Nedenleri”Gelir, bireyin ekonomik sonuçlarını şekillendirmek için sıklıkla etkileşime giren çok sayıda genetik ve çevresel faktörden etkilenen karmaşık bir fenotiptir. Son genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), önemli çevresel ve gelişimsel katkıların yanı sıra, gelirle ilişkili çok sayıda genetik lokus ve biyolojik yolak tanımlamıştır.[1] Bu çok yönlü etkileri anlamak, sosyoekonomik eşitsizliklerin altında yatan mekanizmalara ışık tutmaktadır.
Gelir Düzeyinin Genetik Temelleri
Section titled “Gelir Düzeyinin Genetik Temelleri”Genetik faktörler, bir bireyin gelir düzeyini etkilemede belirgin bir rol oynamaktadır; çalışmalar, her birinin küçük bir etki sağladığı poligenik bir mimariyi tanımlamıştır.[1], [2] Geniş ölçekli bir GWAS, çeşitli gelir ölçülerinin altında yatan ortak bir genetik faktörle ilişkili 162 genomik lokus tanımladı ve “Gelir Faktörü” olarak adlandırılan bu faktörün poligenik indeksi, gelir varyansının %1 ila %5’ini yakalamaktadır ve yaklaşık dörtte biri doğrudan genetik etkilere atfedilmektedir.[2] Ayrıca, 149 genetik lokus ve 24 öncelikli gen gelirle ilişkilendirilmiştir ve bunların çoğu aynı zamanda zeka ile de ilişkilidir, bu da bilişsel yeteneklerin önemli bir aracı rolü olduğunu düşündürmektedir.[1] Gelir düzeyinin genetik temelleri, diğer kompleks özelliklerle, özellikle eğitim düzeyi (EA) ile önemli bir örtüşme göstermekte ve Gelir Faktörü ile 0,92’lik bir genetik korelasyon sergilemektedir.[2] Hane halkı geliriyle daha güçlü bir şekilde ilişkili olan genler, beyinde, özellikle serebellum ve frontal kortekste ve ayrıca testislerde yüksek oranda ifade edilmektedir ve bu da bilişsel fonksiyon ile gelirle ilgili özellikler arasındaki bağlantıyı güçlendirmektedir.[1] Bu güçlü ortak genetik varyansa rağmen, gelirdeki genetik varyansın yaklaşık %16’sı benzersizdir ve EA ile paylaşılmaz, bu da eğitime bağlı olanların ötesinde özelliğe özgü genetik etkilerin olduğunu göstermektedir.[2]
Sosyoekonomik ve Gelişimsel Yollar
Section titled “Sosyoekonomik ve Gelişimsel Yollar”Gelir, bir bireyin erken yaşamdan itibaren gelişimsel yörüngesini şekillendiren çevresel koşullardan ve sosyoekonomik faktörlerden derinden etkilenir. Bir çocuğun becerileri, davranışları, eğitim düzeyi ve kariyer yolu, ebeveynlerinin sosyoekonomik durumu tarafından önemli ölçüde şekillendirilir (SES).[[2]] Bu erken yaşam etkileri, gelecekteki gelir yaratma fırsatlarını kolaylaştırabilen veya kısıtlayabilen temel bir bağlam oluşturarak, sosyoekonomik durumun kuşaklar arası aktarımını vurgular.[[2]] Erken çocukluğun ötesinde, daha geniş sosyoekonomik bağlamlar, birikmiş yaşam deneyimleri ve bireysel davranışlar, gelirle ilgili sonuçları şekillendirmede kritik öneme sahiptir.[[2]] Kaliteli eğitime erişim, sosyal yoksunluğa maruz kalma ve coğrafi bir alandaki kaynakların mevcudiyeti gibi faktörler, bir bireyin kazanç potansiyelini önemli ölçüde etkileyebilir.[[1]] Bu çevresel ve gelişimsel yollar, dış koşulların ve öğrenilmiş özelliklerin, ekonomik başarıyı belirlemek için doğuştan gelen yatkınlıklarla nasıl etkileşime girdiğinin altını çizmektedir.
Gen-Çevre Etkileşimleri ve Sağlık Sonuçları
Section titled “Gen-Çevre Etkileşimleri ve Sağlık Sonuçları”Genetik yatkınlıklar ve çevresel faktörler arasındaki karmaşık ilişki, genellikle sağlık ve davranışsal sonuçlar aracılığıyla geliri derinden etkiler. Genetik yatkınlıklar, sosyoekonomik bağlamlar, yaşam deneyimleri ve bireysel davranışlarla etkileşime girerek geliri şekillendirir.[2]Örneğin, eğitim düzeyi ile paylaşılmayan gelirdeki (NonEA-Income) genetik sinyal, daha iyi ruh sağlığı ile bağlantılıdır, ancak aynı zamanda fiziksel sağlığın azalması ve içki ve sigara gibi riskli davranışlara yatkınlığın artmasıyla da ilişkilidir.[2]Bu, bazı genetik faktörlerin yaşam tarzı seçimlerini ve sağlık durumlarını etkileyebileceğini ve bunun da bireyin gelir elde etme yeteneğini etkileyebileceğini göstermektedir.
Ayrıca, gelirle ilişkili genetik faktörler, hipertansiyon, obezite, tip 2 diyabet, depresyon, astım ve sırt ağrısı gibi hastalıklar için azalmış riskler de dahil olmak üzere bir dizi sağlık ve iyilik hali özelliği ile korelasyonlar göstermektedir.[2]NonEA-Income ile bipolar bozukluk, otizm ve obsesif-kompulsif bozukluk gibi psikiyatrik durumlar arasında da negatif genetik korelasyonlar gözlenmiştir.[2] Bu bulgular, geliri etkileyen genetik yapının daha geniş sağlık ve davranışsal profillerle iç içe olduğunu göstermektedir; burada sağlık veya zihinsel iyilik halindeki genetik avantajlar dolaylı olarak daha yüksek gelire katkıda bulunabilirken, riskli davranışlara veya daha kötü fiziksel sağlığa yönelik belirli yatkınlıklar olumsuz ekonomik sonuçlara yol açabilir.
Gelir İçin Geniş Ölçekli Genetik Epidemiyoloji
Section titled “Gelir İçin Geniş Ölçekli Genetik Epidemiyoloji”Geniş ölçekli popülasyon çalışmaları, gelirin altında yatan genetik yapının anlaşılmasını önemli ölçüde ilerletmiştir. Kweon ve ark., bireysel, mesleki, hane halkı ve ebeveyn gelirini içeren birden fazla ölçüyü entegre ederek, gelir üzerine bugüne kadarki en büyük genom çapında ilişkilendirme çalışmasını (GWAS) yürütmüştür.[2] Bu meta-analiz, istatistiksel gücü önemli ölçüde artırarak, gelirle ilişkili daha fazla sayıda genetik varyantın tanımlanmasını kolaylaştırmış ve poligenik indekslerin tahmin kapasitesini geliştirmiştir. Hill ve ark. tarafından yapılan tamamlayıcı bir araştırma, kapsamlı bir genom çapında analiz yapmak için, genotip ve kendi beyanına dayalı hane halkı geliri verileri içeren 286.000’den fazla katılımcıdan oluşan geniş Birleşik Krallık Biobank veri setini kullanmıştır.[1]Bu çalışmalar, tipik olarak logaritmik olarak dönüştürülmüş veya ölçeklendirilmiş gelir ölçülerini tek nükleotid polimorfizmi (SNP) sayılarına göre regresyona tabi tutarken, yaş, cinsiyet ve anket yılı gibi demografik değişkenleri, genetik temel bileşenleri ve popülasyon tabakalaşmasını ele almak için genotipleme teknik kovaryatlarını titizlikle kontrol ederek titiz metodolojiler kullanmıştır.[2] Hill ve ark. çalışması, 68 bağımsız anlamlı SNP ve 31 öncü SNP dahil olmak üzere gelirle bağlantılı 149 genetik lokusu başarıyla tanımlamıştır ve ortak SNP’lerin toplu olarak incelenen popülasyonlardaki hane halkı gelirindeki gözlemlenen farklılıkların yaklaşık %11’ini oluşturduğunu daha da göstermiştir.[1] Bu bulgular, gelirin karmaşık bir sosyoekonomik özellik olarak önemli bir genetik bileşenini oluşturmaktadır.
Sağlık ve Sosyoekonomik Eğimlerle Genetik İlişkiler
Section titled “Sağlık ve Sosyoekonomik Eğimlerle Genetik İlişkiler”Popülasyon çalışmaları, gelir ile çeşitli sağlık sonuçları arasındaki epidemiyolojik ilişkileri kapsamlı bir şekilde araştırmış ve yaygın sosyo-ekonomik sağlık eğimini vurgulamıştır. Kweon ve ark., Birleşik Krallık Biobank’ının kardeş örneklemi üzerinden elde edilen elektronik sağlık kayıtlarını kullanarak bir fenom çapında ilişkilendirme çalışması (PheWAS) yürütmüş ve Gelir Faktörü Poligenik İndeksi (PGI) ile 115 hastalık arasındaki ilişkileri değerlendirmiştir.[2]Araştırma, daha yüksek bir Gelir Faktörü PGI’nin 50 hastalık için azalmış bir risk ile önemli ölçüde ilişkili olduğunu ve bu ilişkinin ebeveyn PGI’si kontrol edildikten sonra bile 14 hastalık için devam ettiğini ortaya koymuştur.[2]Esansiyel hipertansiyon, gastroözofageal reflü hastalığı, tip 2 diyabet, obezite, osteoartrit, sırt ağrısı ve depresyon gibi yaygın durumlar için spesifik ters ilişkiler gözlemlenmiş ve hipertansiyon en güçlü bağlantıyı göstermiştir.[2] Hill ve ark. tarafından yapılan daha ileri analizler, hane halkı geliri ile bir dizi sağlık, antropometrik, psikiyatrik, bilişsel ve metabolik özellik arasında önemli genetik korelasyonlar göstermiş ve ortak biyolojik yolları önermiştir.[1] Her iki çalışma da gelir ile eğitim seviyesi (EA) arasında güçlü bir genetik korelasyon tespit etmiş ve bu önemli sosyoekonomik göstergeler arasında önemli bir genetik örtüşme olduğunu belirtmiştir.[2] Bu genetik örtüşmeler, genlerin pleiotropik etkileri, sağlık sorunlarının gelir elde etme potansiyeli üzerindeki etkisi veya daha yüksek gelirin sağladığı sağlık avantajları dahil olmak üzere çeşitli nedensel mekanizmalardan kaynaklanabilir ve sosyoekonomik eşitsizliklerin ve bunların halk sağlığı etkilerinin biyolojik temellerine ilişkin kritik popülasyon düzeyinde bilgiler sağlar.[2]
Metodolojik Değerlendirmeler ve Popülasyonlar Arası Genellenebilirlik
Section titled “Metodolojik Değerlendirmeler ve Popülasyonlar Arası Genellenebilirlik”Gelirle ilgili popülasyon düzeyindeki bulguların sağlamlığı ve genellenebilirliği, titiz çalışma tasarımına ve sınırlamaların dikkatli bir şekilde değerlendirilmesine kritik olarak bağlıdır. Hill ve ark. ve Kweon ve ark. tarafından yapılan çalışmalar, genetik varyantların tanımlanması için yüksek istatistiksel güç sağlayan, Birleşik Krallık Biobank’ının yüz binlerce katılımcısı ve 32 kohortun meta-analizi gibi olağanüstü büyük örneklem boyutlarından yararlanmıştır.[2] Metodolojik titizlik, yaş ve cinsiyet gibi demografik faktörler için kapsamlı kovaryat ayarlamalarını ve genetik ilişkilendirme çalışmalarında yaygın bir karıştırıcı olan popülasyon tabakalaşmasını kontrol etmek için genetik temel bileşenleri içeriyordu.[2] Gelir tipik olarak kendi kendine bildirilen ölçekler aracılığıyla değerlendirildi ve sürekli bir değişken olarak ele alındı ve ilgili bireylerin ve düşük minör allel frekansına veya imputasyon kalitesine sahip SNP’lerin çıkarılması dahil olmak üzere sıkı kalite kontrol protokolleri uygulandı.[1] Bununla birlikte, bu çalışmalar aynı zamanda özellikle popülasyonlar arası genellenebilirlik ile ilgili önemli sınırlamaları da aydınlattı. Örneğin, Kweon ve ark. tarafından yapılan araştırma, öncelikle 1000 Genomes Avrupa (1KG-EUR benzeri) kökenli bireylerle sınırlıydı.[2] Kritik bir bulgu, Gelir Faktörü PGI’nın tahmini doğruluğundaki önemli azalmaydı: Avrupa kökenli örneklemlerdeki gelir varyansının %4-5’ini açıklarken, Afrika, Karayipler, Hint, Doğu Asya ve Güney Asya popülasyonlarına uygulandığında öngörü gücü önemli ölçüde %0-2’ye düştü.[2] Bu farklılık, genetik bulguları farklı etnik gruplar arasında genelleştirmenin zorluklarını vurgulamakta ve popülasyona özgü etkileri anlamak ve araştırma bulgularının adil uygulamalarını sağlamak için daha kapsayıcı genetik çalışmalara duyulan acil ihtiyacı vurgulamaktadır.[2] Ayrıca, PGI’lar popülasyon düzeyindeki analizler için değerli olsa da, mevcut tahmin doğrulukları doğru bireysel gelir tahminleri yapmak için hala çok düşüktür.[2]
Eşitlik, Sağlık Eşitsizlikleri ve Sosyoekonomik Faktörler
Section titled “Eşitlik, Sağlık Eşitsizlikleri ve Sosyoekonomik Faktörler”Araştırmalar, geliri kaynaklara erişimin, genel yaşam kalitesinin ve öznel iyi oluşun temel bir belirleyicisi olarak vurgulamaktadır ve sağlık ve yaşam beklentisi ile güçlü korelasyonları bulunmaktadır.[2] Çalışmalar, farklı gelir katmanları arasında yaşam beklentisinde önemli bir boşluk olduğunu ortaya koymaktadır ve sosyoekonomik faktörlerin sağlık sonuçlarını nasıl derinden etkilediğini ve sağlık eşitsizliklerini nasıl sürdürdüğünü vurgulamaktadır.[2] Gelirin genetik temellerini anlamak, toplumda tercih edilen veya ayrımcılığa uğrayan özellikleri etkileyebileceği için, mevcut eşitsizlikleri şiddetlendirebilecek toplumsal süreçlere ilişkin içgörüler sağlar.[2] Bu bulgular, özellikle savunmasız popülasyonlar için sağlıkta eşitliğe ve kaynak tahsisine odaklanmayı gerektirmektedir, çünkü genetik yatkınlıklar, sosyal ortamlarla etkileşime girer ve sıklıkla bu ortamlar tarafından aracılık edilerek sağlık ve ekonomik yörüngeleri şekillendirir.[2] Genetik ve sosyoekonomik sonuçlar arasındaki etkileşim, sağlık sonuçlarıyla genetik örtüşmenin önemli bir kısmının sosyal ortamlar aracılığıyla gerçekleştiğini ortaya koymaktadır.[2] Bu karmaşık ilişki, genetik faktörler gelirle ilgili özelliklerdeki bireysel farklılıklara katkıda bulunurken, eğitim ve ebeveyn sosyoekonomik durumu dahil olmak üzere çevresel koşulların bir çocuğun gelişimsel yörüngesini ve gelecekteki ekonomik beklentilerini şekillendirmede kritik öneme sahip olduğunu göstermektedir.[2] Sonuç olarak, sağlık eşitsizliklerini gidermek ve fırsatlara eşit erişimi teşvik etmek, hem genetik yatkınlıkları hem de sosyoekonomik ve kültürel bağlamların güçlü etkisini kabul eden bütünsel bir yaklaşım gerektirmektedir; bu bağlamlar, genetik bulguların farklı popülasyonlar arasında genellenebilirliğini sınırlayabilir.[2]
Genetik Bilginin Etik Sonuçları
Section titled “Genetik Bilginin Etik Sonuçları”Gelirle ilişkili genetik varyantların belirlenmesi ve gelir varyansının bir kısmını yakalayan poligenik indekslerin geliştirilmesi, genetik testler ve bunların potansiyel uygulamalarıyla ilgili önemli etik kaygıları gündeme getirmektedir.[2] Temel bir endişe, genetik ayrımcılık riskidir; burada bir bireyin gelirle ilgili özelliklere yönelik genetik yatkınlıkları hakkındaki bilgiler, işverenler, sigortacılar veya diğer kurumlar tarafından onları haksız yere dezavantajlı duruma düşürmek için kullanılabilir.[2] Bu ayrımcılık potansiyeli, hassas genetik bilgileri korumak için gizlilik endişelerinin ve güçlü veri koruma önlemlerinin kritik önemini vurgulamaktadır.
Ayrıca, sonuçlar kişisel özerklik ve üreme seçimlerine kadar uzanmaktadır. Gelirle ilgili genetik bilgiler yaygın olarak erişilebilir hale gelirse, bireyler algılanan genetik yatkınlıklara dayanarak baskı görebilir veya kararlar alabilir, bu da üreme planlamasını veya eğitim ve kariyer seçimlerini etkileyebilir.[2] Bu bağlamda genetik testler için bilgilendirilmiş onayın sağlanması çok önemlidir ve genetik tahminlerin olasılıksal doğası ve bu tür verilerin kötüye kullanılma potansiyeli hakkında kapsamlı eğitim gerektirir. Gelir gibi karmaşık sosyal özelliklere yönelik genetik araştırmanın etik sınırlarıyla ilgili tartışmalar devam etmektedir ve bilimsel ilerlemenin yanı sıra toplumsal etkinin de dikkatle değerlendirilmesi gerektiği vurgulanmaktadır.
Yönetişim ve Bulguların Sorumlu Uygulanması
Section titled “Yönetişim ve Bulguların Sorumlu Uygulanması”Genetik varyantları gelirle ilişkilendiren araştırmaların ortaya çıkması, bu bulguların sorumlu bir şekilde uygulanmasını yönlendirmek için açık politika ve düzenleyici çerçevelerin geliştirilmesini ve uygulanmasını gerektirmektedir.[2] Bu, özellikle genetik ayrımcılık potansiyeli göz önüne alındığında, hassas genetik bilgilerin yetkisiz kullanımını veya ifşasını önlemek için sağlam genetik test düzenlemelerinin ve sıkı veri koruma protokollerinin oluşturulmasını içerir.[2] Araştırma etiği ayrıca, gelir gibi karmaşık özellikler üzerine yapılan çalışmaların nasıl tasarlandığı, yürütüldüğü ve yayımlandığı konusunda dikkatli bir değerlendirme gerektirir; genetik korelasyonların olasılıksal doğasının doğru bir şekilde iletilmesini ve aşırı basitleştirmeden kaçınılmasını sağlar.[2] Klinik kılavuzlar, gelirle ilgili genetik bilgilerin sağlık hizmetlerinde veya diğer ortamlarda yanlış yorumlanmasını veya kötüye kullanılmasını önlemek için çok önemli olacaktır. Gelir üzerindeki genetik etkilerin sağlık, biliş ve davranışsal eğilimler dahil olmak üzere çeşitli yollarla aracılık ettiği ve çevresel faktörlerle önemli ölçüde etkileşime girdiği göz önüne alındığında, politikalar bu karmaşıklığı kabul etmelidir.[2] Ayrıca, genetik bulguların farklı popülasyonlar arasında sınırlı genellenebilirliği, politika geliştirmede kültürel açıdan hassas yaklaşımlara duyulan ihtiyacı vurgulamakta ve düzenlemelerin adil olmasını ve istemeden mevcut sosyal veya küresel sağlık eşitsizliklerini daha da kötüleştirmemesini sağlamaktadır.[2]
Gelir Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Section titled “Gelir Hakkında Sıkça Sorulan Sorular”Bu sorular, mevcut genetik araştırmalara dayalı olarak gelirle ilgili en önemli ve spesifik hususları ele almaktadır.
1. Bazı insanlar neden daha kolay kazanıyor gibi görünüyor?
Section titled “1. Bazı insanlar neden daha kolay kazanıyor gibi görünüyor?”Bu, genetik de dahil olmak üzere birçok şeyin bir karışımıdır. Araştırmalar, çok sayıda yaygın genetik varyasyonun gelir düzeylerine katkıda bulunduğunu ve sıklıkla zeka gibi özelliklerle bağlantılı olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, herhangi bir tek genetik varyantın etkisi çok küçüktür, yani bu, fırsat ve çaba gibi çevresel faktörlerin yanı sıra birçok küçük etkinin bir kombinasyonudur.
2. Ben başarılı olursam çocuklarım otomatik olarak daha mı çok kazanacak?
Section titled “2. Ben başarılı olursam çocuklarım otomatik olarak daha mı çok kazanacak?”Otomatik olarak değil, ancak bir bağlantı olabilir. Genleriniz gelir düzeyinize katkıda bulunsa da, genlerinizin çocuklarınız için sağladığınız çevreyi etkileyebileceği ve bunun da onların fırsatlarını etkileyebileceği “hanedan etkileri” de vardır. Ancak, bireysel çaba ve benzersiz çevresel faktörler de sadece sizin başarınızın ötesinde çocuklarınız için çok önemli bir rol oynar.
3. Gerçekten zeki olmak kesinlikle zengin olacağım anlamına mı geliyor?
Section titled “3. Gerçekten zeki olmak kesinlikle zengin olacağım anlamına mı geliyor?”Zeki olmak kesinlikle yardımcı olur, çünkü gelirle ilişkili genler genellikle zeka ile bağlantılıdır. Ancak, zeka sadece yapbozun bir parçasıdır. Gelir, sadece ne kadar zeki olduğunuz değil, mesleğiniz, sosyal çevreniz ve bireysel yetenekleriniz gibi birçok faktörden etkilenen karmaşık bir özelliktir.
4. Ailem kazanmadıysa ben hala çok kazanabilir miyim?
Section titled “4. Ailem kazanmadıysa ben hala çok kazanabilir miyim?”Kesinlikle, evet! Gelirin genetik bir bileşeni olmasına rağmen, bu belirleyici değildir. Bireysel genetik varyantların çok küçük etkileri vardır ve poligenik skorlar yalnızca gelir farklılıklarının küçük bir yüzdesini açıklar. Ailenizin geçmişinden bağımsız olarak, kişisel motivasyonunuz, eğitiminiz, kariyer seçimleriniz ve çevresel fırsatlarınız finansal başarınızı şekillendirmede çok güçlüdür.
5. Daha fazla para kazanmak gerçekten beni daha mutlu ediyor mu?
Section titled “5. Daha fazla para kazanmak gerçekten beni daha mutlu ediyor mu?”İlginç bir şekilde, geliri etkileyen genetik faktörler genellikle daha iyi ruh sağlığı ile bağlantılıdır. Araştırmalar, gelire özgü (eğitimle paylaşılmayan) genetik bileşenlerin şizofreni ve bipolar bozukluk gibi durumlarla negatif korelasyonlara sahip olduğunu göstermektedir. Bu, gelir üzerindeki altta yatan genetik etkiler ile ruh sağlığı arasında belirgin bir pozitif bağlantı olduğunu düşündürmektedir.
6. İyi kazanmak için havalı bir diploma yeterli mi?
Section titled “6. İyi kazanmak için havalı bir diploma yeterli mi?”Eğitim önemli bir faktör olsa da, tek faktör değildir ve genetik olarak gelir ve eğitim bir dereceye kadar farklıdır. Gelirdeki genetik varyansın yaklaşık %16’sı eğitim düzeyi ile paylaşılmaz, bu da her birine özgü kalıtsal özelliklerin katkıda bulunduğu anlamına gelir. Bir diploma yardımcı olur, ancak diğer beceriler, fırsatlar ve kişisel özellikler de kazancınızı büyük ölçüde etkiler.
7. Etnik kökenim, kazanç potansiyelimi etkiler mi?
Section titled “7. Etnik kökenim, kazanç potansiyelimi etkiler mi?”Gelirin genetik temeli üzerine yapılan araştırmalar öncelikle Avrupa kökenli popülasyonlarda yürütülmüştür. Bu, bulguların diğer etnik kökenlere sahip insanlar için doğrudan geçerli olmayabileceği anlamına gelir. Gelir üzerindeki genetik etkilerin farklı soylar ve ortamlar arasında nasıl değişebileceğini anlamak için daha çeşitli çalışmalara ihtiyaç vardır.
8. Belirli bir miktar kazanmaya ‘mahkum’ muyum?
Section titled “8. Belirli bir miktar kazanmaya ‘mahkum’ muyum?”Hayır, kesinlikle hayır. Genetik bir rol oynasa da, gelire ilişkin bireysel genetik etkiler minimaldir ve genetik determinizm söz konusu değildir. Geliriniz, genetik yatkınlıklarınız, çevreniz, yaşam seçimleriniz ve fırsatlarınızı etkileyen aileye özgü faktörlerin karmaşık bir etkileşimiyle şekillenir.
9. Genetik bir test gelecekteki kazancımı tahmin edebilir mi?
Section titled “9. Genetik bir test gelecekteki kazancımı tahmin edebilir mi?”Birey için güvenilir bir şekilde hayır. Poligenik risk skorları, büyük gruplar arasındaki gelir farklılıklarının küçük ama istatistiksel olarak anlamlı bir bölümünü (%1,7 ila %2,5) tahmin edebilse de, belirli gelecekteki kazançlarınızı söyleyecek kadar kesin değildirler. Gelir çok karmaşıktır ve genetik bir testin bir tahmin aracı olabilmesi için çok fazla çevresel faktörden etkilenir.
10. Beyin yapım gelirim üzerinde etkili mi?
Section titled “10. Beyin yapım gelirim üzerinde etkili mi?”Evet, dolaylı bir şekilde. Hane halkı geliriyle daha güçlü bir şekilde ilişkili olan genler, serebellum, serebellar hemisfer ve frontal korteks gibi belirli beyin bölgelerinde yüksek oranda ifade edilir. Bu, bu beyin fonksiyonlarıyla ilgili biyolojik yolların, sonuçta geliri etkileyen karmaşık özelliklere katkıda bulunduğunu göstermektedir.
Bu SSS, mevcut genetik araştırmalara dayanarak otomatik olarak oluşturulmuştur ve yeni bilgiler geldikçe güncellenebilir.
Sorumluluk Reddi: Bu bilgiler yalnızca eğitim amaçlıdır ve profesyonel tıbbi tavsiyenin yerine kullanılmamalıdır. Kişiselleştirilmiş tıbbi rehberlik için daima bir sağlık uzmanına danışın.
References
Section titled “References”[1] Hill WD et al. Title: Genome-wide analysis identifies molecular systems and 149 genetic loci associated with income. Journal: Nat Commun PMID: 31844048
[2] Kweon, H. et al. “Associations between common genetic variants and income provide insights about the socio-economic health gradient.”Nature Human Behaviour, 2024, PMID: 39875632.