Greyfurt Suyu Tüketmeme
Greyfurt suyu dışındaki meyve sularının tüketimi, insan sağlığı üzerinde çeşitli etkileri olan yaygın bir beslenme alışkanlığıdır. Greyfurt suyu, sitokrom P450 enzimlerini, özellikle de CYP3A4’ü inhibe etmesi nedeniyle çeşitli ilaçlarla güçlü etkileşimleri ile iyi bilinirken, diğer meyve sularının etkileri genellikle daha az belirgin bir şekilde anlaşılmaktadır, ancak yine de bir bireyin metabolik profiline ve genel sağlığına katkıda bulunmaktadır. Bu makale, bireylerin greyfurt suyu dışındaki meyve sularının tüketimine nasıl yanıt verdiğini modüle edebilecek, besin emilimini, metabolizmayı ve çeşitli sağlık sorunları riskini etkileyebilecek genetik temelleri araştırmaktadır.
Biyolojik Temel
Section titled “Biyolojik Temel”İnsan vücudunun, meyve sularında bulunanlar da dahil olmak üzere diyet bileşenlerine yanıtı, çevresel faktörler ve bireyin genetik yapısı arasındaki karmaşık bir etkileşimdir. Genetik varyasyonlar, özellikle tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler), meyve suyu tüketimiyle ilgili çok çeşitli biyolojik süreçleri etkileyebilir. Bunlar arasında besin emiliminin etkinliği, metabolik enzimlerin aktivitesi ve glikoz ve lipit homeostazında rol oynayan yolların düzenlenmesi yer alır. Örneğin, genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), karaciğer enzimlerinin plazma seviyeleriyle ilişkili çok sayıda genetik lokus tanımlamıştır.[1]yüksek yoğunluklu lipoprotein-kolesterol.[2] C-reaktif protein.[3]ve ürik asit.[4] Diğer çalışmalar, böbrek fonksiyonu.[5] hemostatik faktörler.[6] ve diyabetle ilişkili özelliklerle.[7]ilgili genetik ilişkileri araştırmıştır. Bu bulgular, genetik yatkınlıkların, bir bireyin diyet alımına metabolik yanıtını nasıl değiştirebileceğini ve potansiyel olarak greyfurt dışı meyve sularındaki bileşenlerin nasıl işlendiğini ve kullanıldığını nasıl etkileyebileceğini vurgulamaktadır.SLC2A9 ve ABCG2gibi genler, ürik asit konsantrasyonlarıyla ilişkilendirilmiştir.[4] MC4R yakınındaki varyantlar ise bel çevresi ve insülin direnciyle ilişkilidir.[8]Bu nedenle, bir bireyin taşıdığı spesifik genetik varyantlar, greyfurt dışı meyve sularını içeren diyet örüntülerine kişiselleştirilmiş yanıtlara katkıda bulunabilir.
Klinik Önemi
Section titled “Klinik Önemi”Klinik açıdan bakıldığında, greyfurt suyu tüketmeme etkilerini etkileyen genetik faktörleri anlamak, kişiselleştirilmiş beslenme önerilerine katkıda bulunabilir. Greyfurt suları genellikle greyfurtun önemli ilaç etkileşimi profiline sahip olmasa da, yine de şeker alımına, antioksidan seviyelerine ve çeşitli mikro besinlere katkıda bulunurlar. Genetik yatkınlıklar, bir bireyin yüksek kan şekeri seviyeleri veya artmış metabolik sendrom riski gibi olumsuz etkilere duyarlılığını veya tersine, belirli bileşiklerin faydalı etkilerini artırabilir. Örneğin, belirli genetik varyantlara sahip bireyler, belirli beslenme düzenlerine yanıt olarak dislipidemi[9] veya inflamatuvar belirteçlerde değişiklikler [3] geliştirmeye daha yatkın olabilir. Bireyin genetik profiline dayalı olarak beslenme tavsiyelerini uyarlamak, sağlık sonuçlarını optimize edebilir ve düzenli meyve suyu tüketimiyle ilişkili potansiyel riskleri azaltabilir.
Sosyal Önemi
Section titled “Sosyal Önemi”Greyfurt suyu tüketmeme genetiğini anlamanın sosyal önemi, halk sağlığı yönergelerini bilgilendirme ve bireyleri daha bilinçli beslenme seçimleri yapmaları için güçlendirme potansiyelinde yatmaktadır. Tüketici genetiği daha erişilebilir hale geldikçe, kişisel genomiklerin günlük diyet öğeleriyle nasıl etkileşime girdiğine dair içgörüler, daha etkili kişiselleştirilmiş beslenme stratejilerine yol açabilir. Bu bilgi, özellikle meyve sularındaki şeker içeriği ile besin faydaları arasındaki çelişkili diyet tavsiyelerini netleştirmeye yardımcı olabilir ve diyet-gen etkileşimlerinin daha incelikli bir şekilde anlaşılmasını teşvik edebilir. Sonuç olarak, genetik bilgilerin beslenme rehberliğine entegre edilmesi, sağlığa yönelik proaktif bir yaklaşımı destekleyebilir ve geniş önerilerin ötesine geçerek bireysel biyolojik yatkınlıklara dayalı hassas beslenmeye geçişi sağlayabilir.
Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar
Section titled “Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar”Genetik çalışmalar, greyfurt suyu tüketmeme gibi özellikleri araştıranlar da dahil olmak üzere, genellikle bulgularının yorumlanmasını ve genellenebilirliğini etkileyen doğal metodolojik ve istatistiksel sınırlamalarla karşı karşıyadır. Önemli bir zorluk, yeterli istatistiksel güce ulaşmaktır, çünkü birçok çalışma orta düzeyde kohort büyüklükleriyle yürütülmekte ve bu da yanlış negatif bulgulara karşı duyarlılığı artırmaktadır.[10] Aksine, daha önce rapor edilen ilişkiler için replikasyon eksikliği; bazı analizlerin ilişkilerin yalnızca yaklaşık üçte birinin replike edildiğini göstermesi, bazı ilk bulguların yanlış pozitifleri temsil edebileceğini veya çalışma kohortları ve tasarımlarındaki farklılıkların fenotip-genotip ilişkilerini değiştirebileceğini düşündürmektedir.[5], [10] Ayrıca, genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) tipik olarak mevcut tüm SNP’lerin yalnızca bir alt kümesini analiz eder ve eksik kapsam nedeniyle önemli genetik varyantları potansiyel olarak kaçırır, bu da aday genlerin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sınırlar.[6] İmputasyon teknikleri, kapsamı genişletirken, aynı zamanda bir dereceye kadar hata da ortaya çıkarır; impute edilmiş genotipler için bildirilen hata oranları allel başına %1,46 ila %2,14 arasında değişir ve bu da ilişkilendirme sinyallerini hafifçe etkileyebilir.[11] Daha fazla takip için anlamlı genetik ilişkileri önceliklendirme süreci de, özellikle tutarlı harici replikasyonun yokluğunda, temel bir zorluk teşkil etmektedir.[10] Bazı ilişkiler aynı geni içerse de, çalışmalar arasındaki ilişkili belirli SNP’lerdeki farklılıklar, aynı gen içindeki farklı nedensel varyantları veya popülasyonlar arasındaki bağlantı dengesizliği kalıplarındaki varyasyonları gösterebilir.[12] Çalışmalar arasında verileri birleştirmek için sabit etkili meta-analize güvenmek, gücü artırırken, homojen etkiler varsayar ve demografik farklılıklar veya tahlil metodolojileri nedeniyle değişebilen kohortlar arasındaki altta yatan biyolojik veya metodolojik heterojenliği tam olarak hesaba katmayabilir.[1]
Popülasyon Demografisi ve Genellenebilirlik
Section titled “Popülasyon Demografisi ve Genellenebilirlik”Birçok genetik çalışmadaki kritik bir sınırlama, çalışma popülasyonlarının kısıtlı demografik yapısıdır ve bu da bulguların daha geniş, daha çeşitli popülasyonlara genellenebilirliğini önemli ölçüde engelleyebilir. Birçok kohort ağırlıklı olarak Avrupa kökenli bireylerden oluşmaktadır ve genellikle orta yaşlıdan yaşlıya doğru bir dağılım göstermektedir, bu da sonuçların daha genç bireylere veya farklı etnik veya ırksal kökenlere sahip olanlara doğrudan uygulanamayabileceği anlamına gelir.[3], [5], [9], [10], [13] Etnik çeşitliliğin bu şekilde az olması, bir grupta tanımlanan genetik ilişkilerin diğerlerinde geçerli olmayabileceği veya aynı etki büyüklüğüne sahip olmayabileceği anlamına gelir; bunun nedeni, soylar arasındaki allel frekanslarındaki, bağlantı dengesizliği örüntülerindeki veya gen-çevre etkileşimlerindeki farklılıklar olabilir.[4] Dahası, DNA toplama zamanlamasının çalışmanın süresiyle ilişkisi, hayatta kalma yanlılığını ortaya çıkarabilir, çünkü yalnızca daha sonraki incelemelere katılacak kadar uzun yaşamış bireyler dahil edilir; bu da uzun ömürlülük veya yaşa bağlı özelliklerle ilgili genetik ilişkileri çarpıtabilir.[10] Temel bileşen analizi gibi popülasyon katmanlaşmasını kontrol etme çabaları çok önemlidir, ancak görünüşte homojen gruplar içindeki artık karıştırıcı etkileri tam olarak ortadan kaldırmayabilir.[14]
Fenotipik Ölçüm ve Çevresel Etkileşimler
Section titled “Fenotipik Ölçüm ve Çevresel Etkileşimler”Fenotipik ölçümlerin doğruluğu ve tutarlılığı, çevresel ve gen-çevre etkileşimlerinin etkisiyle birlikte, daha fazla sınırlama getirmektedir. Farklı çalışmalardaki analiz metodolojilerindeki farklılıklar, bildirilen özellik seviyelerinde tutarsızlıklara yol açabilir ve doğrudan karşılaştırmaları ve meta-analizleri daha karmaşık hale getirebilir.[1]Örneğin, serbest tiroksin ölçümleri olmadan tiroid fonksiyonu için TSH gibi belirli göstergelere güvenmek veya kardiyovasküler hastalık riskinin bir yansıması olduğunu dışlamadan sistatin C’yi bir böbrek fonksiyonu markeri olarak kullanmak, fenotip tanımının kesinliğini sınırlayabilir.[5] Belirli araştırma soruları için gerekli olmakla birlikte, diyabetli veya lipid düşürücü ajanlar kullananlar gibi sağlık durumuna veya ilaç kullanımına göre bireyleri dışlama kararı, bulguların daha geniş popülasyona uygulanabilirliğini de kısıtlar.[3], [11] Ayrıca, birçok karmaşık özellik, genellikle çalışmalarda tam olarak yakalanmayan veya ayarlanmayan sayısız çevresel faktörden ve karmaşık gen-çevre etkileşimlerinden etkilenir.[4] Bazı çalışmalar yaş, sigara kullanımı veya vücut kitle indeksi gibi bilinen karıştırıcı faktörleri ayarlasa da, ölçülmemiş veya bilinmeyen çevresel değişkenler gerçek genetik etkileri hala gizleyebilir.[3] Gözlemlenen ilişkiler, çalışma kohortlarının çevresel bağlamına özgü olabilir ve farklı ortamlardaki alaka düzeyleri tam olarak açıklanmayı beklemektedir. Çok değişkenli modellere odaklanmak, belirli genetik varyantlar ve fenotipler arasındaki önemli iki değişkenli ilişkilerin gözden kaçmasına da yol açabilir ve bu da özelliklerin genetik yapısının kapsamlı bir şekilde çözülmesindeki karmaşıklığı daha da vurgular.[5]
Varyantlar
Section titled “Varyantlar”FTOgeni veya yağ kütlesi ve obezite ile ilişkili gen, insan metabolizması ve enerji homeostazisinde önemli bir rol oynar. Çeşitli popülasyonlarda obezite ve vücut kitle indeksi (VKİ) ile olan güçlü ilişkisiyle yaygın olarak tanınmaktadır.FTO geni içindeki rs9972653 gibi varyantlar, bireyin kilo almaya yatkınlığını etkileyen yaygın genetik belirteçlerdir.[7] Bu özel varyantın, FTO geninin ekspresyonunu veya fonksiyonunu etkilediğine, potansiyel olarak iştah düzenlemesini, tokluğu ve metabolik hızı etkileyerek genel enerji dengesini etkilediğine inanılmaktadır. rs9972653 gibi varyasyonlar da dahil olmak üzere bir bireyin genetik yapısı, metabolik profiline katkıda bulunur ve vücudunun daha geniş bir sağlıklı yaşam tarzının parçası olan greyfurt suyu tüketmeme gibi diyet örüntülerine nasıl yanıt verdiğini etkileyebilir.[15] PPP1CB-DT geni, bir protein fosfataz 1 (PP1) alt birimini kodlayan bir gen olan Protein Fosfataz 1 Katalitik Alt Birim Beta ile ilişkilidir. PP1, çok çeşitli proteinlerin defosforile edilmesinde ve metabolizma, hücre büyümesi ve bölünmesi dahil olmak üzere çok sayıda hücresel sürecin düzenlenmesinde yer alan önemli bir enzimdir. PPP1CB-DT içinde veya yakınındaki rs113759014 varyantı, PP1 aktivitesinin veya ekspresyonunun düzenleyici yönlerini etkileyebilir, böylece dolaylı olarak metabolik yolları etkileyebilir.[16] rs113759014 ’ün metabolik özellikler üzerindeki kesin etkisi hala aydınlatılmaya çalışılırken, bu tür genetik varyasyonlar hücresel sinyallemeyi ince bir şekilde modüle edebilir, besinlerin nasıl işlendiğini ve vücutta enerjinin nasıl kullanıldığını etkileyerek bireyin genel metabolik sağlığına katkıda bulunabilir.
FTO’teki rs9972653 ve PPP1CB-DT’deki rs113759014 gibi genetik varyantlar arasındaki etkileşim, metabolik sağlığın altında yatan karmaşık genetik mimariyi vurgulamaktadır. Bu varyantların belirli allellerini taşıyan bireyler, VKİ veya lipid profillerindeki farklılıklar gibi belirli metabolik özelliklere genetik olarak yatkın olabilirler.[11]Bu bireyler için, greyfurt suyu tüketmeme gibi seçimler de dahil olmak üzere dengeli bir diyet ve aktif bir yaşam tarzı, metabolik düzensizlikle ilişkili genetik riskleri yönetmek ve potansiyel olarak azaltmak için özellikle önemlidir. Bu genetik etkileri anlamak, beslenme ve sağlık yönetimine yönelik kişiselleştirilmiş yaklaşımlara bilgi sağlayabilir ve kalıtsal yatkınlıkların yanı sıra sağlık sonuçlarını şekillendirmede çevresel faktörlerin kritik rolünü vurgulayabilir.[15]
Önemli Varyantlar
Section titled “Önemli Varyantlar”| RS ID | Gen | İlişkili Özellikler |
|---|---|---|
| rs9972653 | FTO | heel bone mineral density lean body mass fat pad mass metabolic syndrome non-grapefruit juice consumption measurement |
| rs113759014 | PPP1CB-DT | non-grapefruit juice consumption measurement |
Farmakogenetik
Section titled “Farmakogenetik”Farmakogenetik, genetik varyasyonların bir bireyin ilaçlara verdiği yanıtı nasıl etkilediğini araştırır. Bu varyasyonlar, ilacın emilimini, dağılımını, metabolizmasını ve atılımını (farmakokinetik) ve ayrıca ilaçların hedefleriyle nasıl etkileşime girdiğini ve etkileri nasıl ortaya çıkardığını (farmakodinamik) etkileyebilir. Bu genetik farklılıkları anlamak, ilaç etkinliğini optimize etmeyi ve advers reaksiyonları en aza indirmeyi amaçlayan kişiselleştirilmiş tıp için çok önemlidir.
İlaç Metabolizması ve Eliminasyonunda Genetik Etki
Section titled “İlaç Metabolizması ve Eliminasyonunda Genetik Etki”Genetik varyantlar, bir bireyin metabolik profilini şekillendirmede önemli bir rol oynar ve ilaçların vücutta nasıl işlendiğini ve atıldığını etkiler. İlaç metabolize eden enzimler ve taşıyıcılarla ilgili genlerdeki varyasyonlar, bireyin ilaç yanıtının temel bir yönü olan önemli endojen metabolitlerin homeostazını derinden değiştirebilir.[16] Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) kullanan çalışmalar, metabolit konsantrasyonlarındaki değişikliklerle bağlantılı çok sayıda genetik varyantı başarıyla tanımlamış ve genetik olarak belirlenmiş farklı metabolotiplere dair değerli bilgiler sunmuştur.[16] Örneğin, TNC geni içindeki rs17819305 gibi belirli tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler), gama glutamil transferaz (GGT) gibi biyokimyasal parametrelerdeki varyasyonlarla ilişkilendirilmiştir.[15] Ayrıca, genetik faktörler çeşitli bileşiklerin vücuttan atılmasını düzenlemede kritik öneme sahiptir. SLC2A9gibi genlerdeki polimorfizmlerin, ürik asit konsantrasyonlarını önemli ölçüde etkilediği ve gözlemlenen etkilerin cinsiyete özgü olabileceği gösterilmiştir.[17] Bu genetik farklılıklar, vücudun belirli maddeleri işleme ve ortadan kaldırma kapasitesini değiştirebilir ve bu da ortak atılım yollarını paylaşan veya bu taşıyıcılarla etkileşime giren ilaçlar için doğrudan etkilere sahiptir. Metabolit konsantrasyon oranlarının analizi yoluyla sıklıkla belirginleşen metabolik yolları değiştiren SNP’lerin keşfi, bir bireyin genetik yapısı ve genel metabolik fenotipi arasındaki karmaşık ilişkiyi vurgulamaktadır.[16]
İlaç Hedeflerini ve Terapötik Yanıtı Etkileyen Genetik Varyantlar
Section titled “İlaç Hedeflerini ve Terapötik Yanıtı Etkileyen Genetik Varyantlar”Genetik varyasyonlar ayrıca ilaç hedeflerini değiştirebilir, böylece ilaçların reseptörler veya diğer proteinlerle nasıl etkileşime girdiğini değiştirerek terapötik yanıtı ve olası advers reaksiyonları etkiler. Örneğin, 3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktazı kodlayan HMGCR geni içindeki yaygın SNP’ler, değişen LDL-kolesterol seviyeleriyle ilişkilidir ve ekson 13’ün alternatif eklenmesini etkiler.[18] Bir ilaç hedefindeki bu tür genetik farklılıklar, lipid düşürücü tedavilere farklı yanıtlara yol açabilir ve potansiyel olarak kişiselleştirilmiş dozaj veya alternatif ilaç seçimleri gerektirebilir.
Metabolik enzimlerin ötesinde, genetik varyantlar sinyal yollarını ve ilaç reseptörlerinin işlevselliğini etkileyebilir. Dikkat çekici bir örnek, prodinorfin’i kodlayan PDYNgeninin yukarısında bulunan SNP’lerin idrar sodyum seviyeleriyle ilişkisidir.[15]Prodinorfin, idrar sodyum ve su atılımını düzenlemedeki rolleriyle bilinen kappa opioid reseptörlerine bağlanan opioid peptitlerinin öncüsü olarak görev yapar.[15] Bu tür hedefle ilişkili genlerdeki varyasyonlar, bir bireyin genetik yatkınlığının ilaçların modüle etmeyi amaçladığı fizyolojik etkileri nasıl değiştirebileceğini, böylece ilaç etkinliğini etkileyebileceğini ve bir klinik sonuçlar spektrumuna katkıda bulunabileceğini vurgulamaktadır. Benzer şekilde, MC4R genine yakın yaygın genetik varyantlar bel çevresi ve insülin direnci ile ilişkilendirilmiştir ve metabolik durumlar için tedavilerle ilgili temel metabolik yollar üzerindeki genetik etkileri göstermektedir.[8]
Klinik Uygulama ve Kişiselleştirilmiş Reçeteleme
Section titled “Klinik Uygulama ve Kişiselleştirilmiş Reçeteleme”Farmakogenetik alanındaki genişleyen bilgi birikimi, hasta bakımını iyileştirmek için genotiplemeyi metabolik profilleme ile entegre eden bireyselleştirilmiş ilaç stratejilerinin önünü açmaktadır.[16] Araştırmalar, yaygın genetik varyasyonların klinik uygulamada rutin olarak ölçülen biyokimyasal parametreleri etkilediğini sürekli olarak göstermekte ve genetik bilginin reçeteleme kararlarını bilgilendirme potansiyelini vurgulamaktadır.[15] Bu genetik belirleyicileri tanımlayarak, klinisyenler ilaç seçimi ve dozaj önerilerinin bir bireyin benzersiz genetik profiline göre hassas bir şekilde uyarlandığı kişiselleştirilmiş reçetelemeye doğru ilerleyebilirler.
Farmakogenetik bilgileri klinik kılavuzlara entegre etmek, daha etkili ilaç tedavilerine ve advers ilaç reaksiyonlarında azalmaya yol açma vaadini taşımaktadır. Örneğin, bir bireyin HMGCR genotipini anlamak, kolesterol seviyelerini yönetmek için statinlerin seçimine veya dozajına rehberlik edebilir.[18] Birçok genetik ilişki replikasyon çalışmaları yoluyla daha fazla doğrulanmayı gerektirse de, çeşitli metabolik ve fizyolojik özellikleri etkileyen genetik varyantların tutarlı bir şekilde tanımlanması, farmakogenetik testlerin klinik uygulamanın ayrılmaz bir parçası haline geldiği bir geleceği öngörmektedir. Bu, genel hasta sonuçlarını iyileştirmek için ilaç seçimini ve doz ayarlamalarını destekleyecek ve deneme yanılma yaklaşımından uzaklaşılmasını sağlayacaktır.[15]
Geniş Ölçekli Kohort Araştırmaları ve Boylamsal Analizler
Section titled “Geniş Ölçekli Kohort Araştırmaları ve Boylamsal Analizler”Kapsamlı popülasyon çalışmaları, çeşitli sağlık özelliklerini zaman içinde etkileyen genetik ve çevresel faktörlerin karmaşık etkileşimini anlamada çok önemli bir rol oynamaktadır. Framingham Kalp Çalışması gibi kohortlar, titiz kalite kontrolü ile rutin olarak biyobelirteç fenotiplerini değerlendiren, kapsamlı bir şekilde karakterize edilmiş topluluk tabanlı bir örnek sağlamaktadır.[6]Bu boylamsal çalışmalar, zamansal örüntülerin gözlemlenmesini ve kardiyovasküler hastalık ve diyabet gibi klinik durumların yanı sıra yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi ve alkol alımı ve sigara içimi gibi yaşam tarzı seçimleri gibi faktörlerle ilişkilerin belirlenmesini kolaylaştırmaktadır.[6]Benzer şekilde, Kadın Genom Sağlığı Çalışması (WGHS), sağlam epidemiyolojik içgörüler sağlamak için yaş, sigara içme durumu, vücut kitle indeksi, hormon tedavisi ve menopoz durumu gibi temel demografik ve sağlık değişkenleri için ayarlamalar yaparak geniş katılımcı gruplarını değerlendirmiştir.[3]Bu tür kohortlar, binlerce bireyden elde edilen kapsamlı genetik ve fenotipik verileri analiz ederek hematolojik faktörler ve metabolik belirteçler de dahil olmak üzere çok çeşitli fenotiplerle ilişkili genetik lokusları belirlemeyi amaçlayan genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) ve bağlantı analizleri için çok önemlidir.[6]Communities’de Ateroskleroz Riski (ARIC) Çalışması, on yıllar boyunca sağlık sonuçlarını izlemek için çeşitli topluluklardan binlerce katılımcıyı işe alan prospektif, popülasyon tabanlı bir tasarımın örneğidir.[4]Bu yaklaşım, insidans oranlarının ve çeşitli faktörlerin sağlık üzerindeki uzun vadeli etkisinin araştırılmasına olanak tanır; ürik asit gibi biyobelirteçlerin tekrarlanan ölçümleri yüksek güvenilirlik göstermektedir.[4] Kuzey Finlandiya 1966 Doğum Kohortu (NFBC1966), açlık durumu, ilaç kullanımı ve hamilelik gibi faktörler için dikkatli ayarlamalar yapılarak, belirli yaşam evrelerinde çeşitli biyobelirteçleri ve fiziksel parametreleri ölçerek, metabolik özellikleri ve erken büyüme kalıplarını inceleyen kurucu bir popülasyondan benzersiz içgörüler sunmaktadır.[12] Bu çalışmalar genellikle, belirli araştırma soruları için analizleri iyileştirmek, böylece gözlemlenen ilişkilerin netliğini artırmak için diyabetli veya lipid düşürücü tedaviler gören katılımcılar gibi katı dışlama kriterleri kullanmaktadır.[12]
Çeşitli Popülasyonları ve Kökenlere Özgü Çalışmalar
Section titled “Çeşitli Popülasyonları ve Kökenlere Özgü Çalışmalar”Popülasyon çalışmaları, sağlık özelliklerindeki genetik ve çevresel etkilerin farklı atalara ait kökenlerde ve coğrafi bölgelerde nasıl değişebileceğini anlamak için sıklıkla çeşitli popülasyonlar arası karşılaştırmaları içerir. Framingham Kalp Çalışması, derinlemesine karakterize edilmiş olmasına rağmen, büyük ölçüde beyaz Avrupalı soyundan gelen bireylerden oluşmaktadır ve bu nedenle bulguları diğer etnik veya ırksal gruplara genelleştirirken dikkatli olunması gerekmektedir.[10] Buna karşılık, ARIC Çalışması gibi çalışmalar, özellikle Kafkas ve Afrikalı Amerikalı katılımcılar gibi çeşitli popülasyonları içermektedir ve çeşitli sağlık sonuçları ve biyobelirteç düzeyleri üzerindeki potansiyel kökene özgü etkileri hesaba katan analizlere olanak tanımaktadır.[4] Kendi bildirdiği kökeni doğrulamak ve farklı etnik grupları ayırt etmek, genetik ilişkilendirmelerin uygun şekilde bağlamsallaştırılmasını sağlamak için köken hakkında bilgi veren SNP’ler kullanılarak temel bileşen analizi gibi metodolojiler kullanılmaktadır.[3]Popülasyon çeşitliliğinin önemini daha da gösteren, Suita çalışması gibi Japon popülasyonunda yapılan araştırmalar, yüksek yoğunluklu lipoprotein kolesterol gibi özelliklerle ilişkili farklı genetik belirteçleri başarıyla tanımlamış ve popülasyona özgü genom çapında tarama çabalarının değerini vurgulamıştır.[2] Benzer şekilde, replikasyon çalışmaları genellikle, bulguları doğrulamak ve bu etnik bağlamlar içindeki daha geniş uygulanabilirliklerini değerlendirmek için, İngiltere Beyaz Avrupalı popülasyonu için GRAPHIC çalışması ve TwinsUK kaydı gibi belirli ulusal popülasyonları geniş bir şekilde temsil eden örnekler kullanır.[15] Bu çeşitli popülasyonlar arası karşılaştırmalar, insan popülasyonları arasında farklı sıklıklara veya etkilere sahip olabilecek genetik varyantları belirlemek, böylece daha kişiselleştirilmiş sağlık müdahalelerini bilgilendirmek ve küresel sağlık eşitsizliklerini anlamak için kritik öneme sahiptir.[3]
Epidemiyolojik Çerçeveler ve Metodolojik Titizlik
Section titled “Epidemiyolojik Çerçeveler ve Metodolojik Titizlik”Epidemiyolojik çalışmalar, çeşitli sağlık özelliklerinin prevalans örüntülerini ve insidans oranlarını belirlemek, temel demografik ve sosyoekonomik korelasyonları tanımlamak için sağlam metodolojiler kullanır. Bu çalışmalar genellikle, birkaç binden on beş binden fazla katılımcıya kadar değişen kohortlarla, geniş örneklem boyutlarını içerir ve ince genetik ve çevresel ilişkilerin tespit edilmesini sağlar.[3] Temsiliyete güçlü bir vurgu yapılır; ARIC gibi çalışmalar, bulgularının katılımcıların çekildiği daha geniş popülasyona genellenebilir olmasını sağlamak için olasılık örneklemesi kullanır.[4] Yaş, cinsiyet, BMI, sigara içme durumu, alkol alımı ve yaygın hastalıklar dahil olmak üzere kovaryat verilerinin titizlikle toplanması, analizleri ayarlamak ve genetik varyantların veya diğer maruziyetlerin bağımsız etkilerini izole etmek için gereklidir.[6] Metodolojik titizlik, düşük çağrı oranlarına veya Hardy-Weinberg dengesinden sapmalara sahip SNP’lerin tipik olarak hariç tutulduğu ve eksik genotipleri yüksek güvenle çıkarmak için imputasyon tekniklerinin kullanıldığı genotipleme süreçlerine kadar uzanır.[11] Biyobelirteç ölçümleri, genellikle belirli testleri ve normal aralıklara uyumu içeren kalite kontrol ve standardizasyona dikkat edilerek yapılır ve tekrarlanan ölçümler için güvenilirlik katsayıları raporlanır.[4] Trigliseritler, C-reaktif protein ve insülin gibi biyobelirteçlerin çarpık dağılımları için doğal log dönüşümü gibi veri dönüşümü, istatistiksel modellerin varsayımlarını karşılamak ve ilişkilendirme analizlerinin geçerliliğini sağlamak için de standart bir uygulamadır.[10] Bu güçlü yönlere rağmen, bazı kohortların ağırlıklı olarak beyaz Avrupalı ve orta yaşlı-yaşlı kompozisyonu gibi genellenebilirlik ile ilgili hususlar, sağlık özelliklerinin küresel epidemiyolojisini tam olarak anlamak için çeşitli popülasyon çalışmalarına duyulan ihtiyacın altını çizmektedir.[10]
References
Section titled “References”[1] Yuan, X. et al. “Population-based genome-wide association studies reveal six loci influencing plasma levels of liver enzymes.” Am J Hum Genet, vol. 83, no. 4, 2008, pp. 520-8. PMID: 18940312.
[2] Hiura, Y. et al. “Identification of genetic markers associated with high-density lipoprotein-cholesterol by genome-wide screening in a Japanese population: the Suita study.”Circ J, 2009.
[3] Ridker, P. M. et al. “Loci related to metabolic-syndrome pathways including LEPR,HNF1A, IL6R, and GCKR associate with plasma C-reactive protein: the Women’s Genome Health Study.”Am J Hum Genet, 2008.
[4] Dehghan, A. et al. “Association of three genetic loci with uric acid concentration and risk of gout: a genome-wide association study.”Lancet, 2008.
[5] Hwang, S. J. et al. “A genome-wide association for kidney function and endocrine-related traits in the NHLBI’s Framingham Heart Study.” BMC Med Genet, 2007.
[6] Yang, Q. et al. “Genome-wide association and linkage analyses of hemostatic factors and hematological phenotypes in the Framingham Heart Study.”BMC Med Genet, 2007.
[7] Meigs, J. B., et al. “Genome-wide association with diabetes-related traits in the Framingham Heart Study.” BMC Medical Genetics, vol. 8 Suppl 1, 2007, p. S16.
[8] Chambers, J. C., et al. “Common genetic variation near MC4Ris associated with waist circumference and insulin resistance.”Nature Genetics, vol. 40, no. 5, May 2008, pp. 716-8.
[9] Kathiresan, S. et al. “Six new loci associated with blood low-density lipoprotein cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol or triglycerides in humans.”Nat Genet, vol. 40, no. 2, 2008, pp. 189-97. PMID: 18193044.
[10] Benjamin, E. J. et al. “Genome-wide association with select biomarker traits in the Framingham Heart Study.” BMC Med Genet, 2007.
[11] Willer, C. J. et al. “Newly identified loci that influence lipid concentrations and risk of coronary artery disease.”Nat Genet, 2008.
[12] Sabatti, C. et al. “Genome-wide association analysis of metabolic traits in a birth cohort from a founder population.”Nat Genet, 2009.
[13] Melzer, D. et al. “A genome-wide association study identifies protein quantitative trait loci (pQTLs).” PLoS Genet, vol. 4, no. 5, 2008, p. e1000072. PMID: 18464913.
[14] Pare, G. et al. “Novel association of ABO histo-blood group antigen with soluble ICAM-1: results of a genome-wide association study of 6,578 women.” PLoS Genet, vol. 4, no. 7, 2008, p. e1000118. PMID: 18604267.
[15] Wallace, C. et al. “Genome-wide association study identifies genes for biomarkers of cardiovascular disease: serum urate and dyslipidemia.”Am J Hum Genet, 2008.
[16] Gieger, C., et al. “Genetics meets metabolomics: a genome-wide association study of metabolite profiles in human serum.”PLoS Genet, vol. 5, no. 11, 2009, p. e1000694.
[17] Doring, A., et al. “SLC2A9 influences uric acid concentrations with pronounced sex-specific effects.”Nat Genet, vol. 40, no. 4, 2008, pp. 430-436.
[18] Burkhardt, R., et al. “Common SNPs in HMGCR in micronesians and whites associated with LDL-cholesterol levels affect alternative splicing of exon13.” Arterioscler Thromb Vasc Biol, vol. 28, no. 11, 2008, pp. 2077-2084.