Попытки предсказать болезни по большому количеству генетических вариантов дают очень невыразительные результаты.

Если человеку не повезло, и, например, в его инсулиновый ген попала мутация, которая снижает его активность, то можно с большой уверенностью предсказать, что человеку грозит диабет. (Хотя в предсказаниях тут нужды нет – диабет в этом случае проявится очень рано.) И для многих болезней есть, если можно так сказать, главные гены, неполадки в которых очень сильно повышают вероятность проблем со здоровьем. Но ведь гены работают не в вакууме, на них влияют другие гены. И легко может оказаться, что вполне нормальный ген начинает работать как-то не так, и всё из-за влияния генов-коллег. Да и сам он ведь тоже на кого-то влияет.

(Иллюстрация: Warren Umoh / Unsplash.com)

В какой-то момент чтение ДНК стало совсем недорогим и стали появляться огромные базы данных, в которых были сведены вместе геномы и истории болезни миллионов людей. Возникла мысль, что имея на руках такую массу данных, можно создать точные предсказательные инструменты, которые будут оценивать вероятность той или иной болезни сразу по множеству генов. Например, у одного гена есть десять вариантов, и один из его вариантов повышает вероятность, допустим, диабета на 0,1%, другой вариант – на 2% и т. д. И таких генов, которые пусть чуть-чуть, но всё-таки влияют на шанс заболеть, может быть пять, десять, двадцать, сто и больше. В итоге, после обработки пресловутых больших данных, у нас получается полигенная шкала для диабета, или атеросклероза, или гипертонии, или какой другой сложной болезни. Естественно, для одной и той же болезни часть существует несколько таких шкал, и было бы интересно сравнить их предсказательную силу.

Сотрудники Лондонского университетского колледжа сравнили 926 разных полигенных шкал для 310 болезней. И все эти шкалы их не то чтобы порадовали. В статье в BMJ Medicine говорится, что полигенные шкалы предсказывают болезнь только у 11% из тех, у кого она случилась. Это в среднем; если взять конкретные болезни, то, например, для рака груди будет десять верно предсказанных процентов от всех заболевших, а для коронарной болезни сердца – двенадцать процентов. Будет и пять ложноположительных процентов – в среднем такой доле никогда не заболевших людей полигенные шкалы предсказывают верную болезнь.

По словам авторов работы, полигенные прогнозы часто считают верным средством для того, чтобы вовремя предугадать надвигающееся заболевание. Однако на самом деле более простые и традиционные оценки будут всё же более эффективны. Например, если речь идёт о том, назначать ли человеку профилактические статины (препараты для нормализации уровня липидов в крови), то надёжнее ориентироваться просто на возраст, нежели на полигенный анализ. Если иметь в виду самые ранние стадии болезни, то полигенные шкалы лучше не использовать: из-за них можно упустить из виду тех, кому болезнь действительно грозит, и начать профилактически лечить тех, кому не грозит ничего. (Возможно, полигенный анализ годится на более поздних стадиях, когда нужно оценить эффективность разных методов лечения при уже разыгравшейся болезни, но это другой разговор.)

Насчёт полезности полигенных оценок давно есть определённые сомнения. Четыре года назад мы писали, что полигенный анализ позволяет предсказать лишний вес, но только до определённой степени, и хорошо бы эти предсказания брать в комплексе с другими факторами. Два года назад мы рассказывали, что полигенный анализ даёт прогноз развития шизофрении не лучше обычной истории болезни. Если вообще отвлечься от медицины и обратиться к таким параметрам, как рост и IQ, то окажется, что и тут полигенные методы практически ничего не дают.

Почему так происходит? Во-первых, гены чувствуют влияние внешней среды. Разумеется, некоторые гены можно уподобить самой судьбе, но если взять геном в целом, то он, скорее, даёт «средневзвешенному» индивидууму не жёстко определённый жизненный путь, а спектр возможностей в более-менее широких рамках. Во-вторых, сказать, что все гены влияют друг на друга – это всё равно что сказать, что всё со всем связано, то есть не сказать ничего. Нужно точно знать, каким образом и насколько один ген влияет на другой, и как это влияние согласуется с другими влияниями. Ситуация осложняется тем, что молекулярные эффекты многих, очень многих генов до конца не известны; часто не очень понятно, что делает тот или иной белок, и т. д. Сейчас время от времени появляются работы, в которых говорится о том, что люди легко выживают без генов, прежде считавшихся чрезвычайно важными. Пока подобные сюжеты не будут окончательно разъяснены, с полигенными предсказаниями вероятно, лучше повременить. Однако это не значит, что нужно отказаться от генетического анализа вообще. Те гены, которые хорошо изучены, вполне могут указать на будущую опасность – как, например, происходит со знаменитыми генами BRCA1 и BRCA2, мутации в которых указывают на очень вероятный рак молочной железы.