ゲノムワイド関連解析

ゲノムワイド関連解析（GWAS）

ゲノムワイド関連解析（GWAS）は、ゲノム全体にわたる遺伝的変異と、特定の形質との関連性を統計的に評価する研究手法です。この手法は、疾患リスクや身体的特徴などの表現型と関連する遺伝子領域を特定することを目的としています。

GWASの概要

GWASでは、数千人から数十万人の参加者のゲノム情報を解析し、一塩基多型（SNP）と呼ばれる遺伝的変異が、特定の疾患や形質を持つ人々にどれだけ多く見られるかを調べます。SNPとは、DNA配列中の1つの塩基の違いであり、個人間の遺伝的変異の主要な原因です。

GWASは、特定の遺伝子領域を事前に仮定するのではなく、ゲノム全体を網羅的に調査するアプローチを採用します。そのため、データ駆動型の研究と見なされ、予想外の遺伝子領域が疾患や形質と関連していることを発見する可能性があります。

GWASの方法

GWASの一般的な方法は、症例対照研究です。この方法では、疾患を持つグループ（症例群）と疾患を持たないグループ（対照群）のゲノム情報を比較します。各グループの参加者のDNAを採取し、SNPアレイを用いて遺伝子型を決定します。そして、各SNPについて、症例群と対照群の間で対立遺伝子の頻度に有意な差があるかどうかを統計的に検証します。

対立遺伝子の頻度に有意な差が見られたSNPは、その疾患や形質と関連していると考えられます。ただし、GWASで特定されたSNPは、疾患の原因遺伝子そのものであるとは限りません。多くの場合、関連するSNPは、疾患リスクに影響を与える可能性のあるゲノム領域のマーカーとして機能します。

GWASの背景

GWASが登場する以前は、家族性疾患の研究には遺伝的連鎖解析が用いられていました。しかし、一般的な疾患や複雑な疾患では、連鎖解析の結果を再現することが困難でした。そこで、遺伝子関連研究が連鎖解析に代わる手法として提案されました。

GWASを可能にした要因としては、バイオバンクの登場や国際HapMap計画の推進などが挙げられます。バイオバンクは、研究に必要な数の生物学的標本を集める費用と難易度を大幅に下げました。国際HapMap計画は、GWASで調べられる一般的なSNPの大部分を特定しました。

GWASの結果と課題

GWASは、多くの疾患や形質に関連する遺伝子領域を特定することに成功しています。例えば、加齢黄斑変性、冠状動脈性心臓病、1型糖尿病、2型糖尿病、関節リウマチ、クローン病、双極性障害、高血圧などの疾患について、多くの関連SNPが発見されています。

しかし、GWASによって発見されたSNPの多くは、疾患リスクのわずかな増加にしか関連しておらず、予測値も小さいという課題があります。また、GWASでは、遺伝的変異のごく一部しか説明できていないという問題もあります。

GWASの今後の展望

GWASは、疾患の予防、診断、治療に役立つ可能性を秘めています。今後は、より大規模なサンプルサイズでの研究や、バイオマーカーなどのより詳細な表現型の解析、他の生物学的データとの統合などが進められると期待されています。また、エピスタシス（複数の遺伝子間の相互作用）の解析や、遺伝子と環境の相互作用の解析なども重要な課題です。

GWASは、複雑な疾患の遺伝的基盤を解明し、個別化医療の実現に貢献する上で、ますます重要な役割を果たすと考えられます。

参考文献

• - omicX上の遺伝子型-表現型相互作用ソフトウェアツールおよびデータベース
• - ゲノムワイド関連研究の分析のための統計的方法[ビデオ講義シリーズ]
• - 全ゲノム関連研究—国立ヒトゲノム研究所による
• - GWAS Central —要約レベルの遺伝的関連の調査結果の中央データベース
• - Barrett (18 July 2010). “How to read a genome-wide association study”. Genomes Unzipped. 2021年8月4日閲覧。
• - ゲノムワイド関連研究のコンソーシアム（GWAS） — Bennett SN、Caporaso、NEなどによる。
• - PLINK —全ゲノム関連解析ツールセット
• - ENCODEスレッドエクスプローラーバリエーションの理解に対する機能情報の影響。ネイチャー（ジャーナル）

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