Escala de Risco Genético

Na Genera, acreditamos que o conhecimento sobre a saúde é transformador, e entender os impactos do seu DNA sobre ela é um dos melhores caminhos para isso. A fim de te ajudarmos nessa jornada, desenvolvemos este material explicativo para que você possa, além de descobrir mais sobre a sua genética, entender como nossas análises e metodologias funcionam. Para chegarmos aos resultados, analisamos milhares de regiões do DNA.

Todas as análises são realizadas em nosso parque tecnológico – considerado um dos mais modernos do Brasil. Os dados gerados durante este processo são, então, comparados com nosso banco de dados.
Na Genera, acreditamos que o conhecimento sobre a saúde é transformador, e entender os impactos do seu DNA sobre ela é um dos melhores caminhos para isso. A fim de te ajudarmos nessa jornada, desenvolvemos este material explicativo para que você possa, além de descobrir mais sobre a sua genética, entender como nossas análises e metodologias funcionam. Para chegarmos aos resultados, analisamos milhares de regiões do DNA.

Todas as análises são realizadas em nosso parque tecnológico – considerado um dos mais modernos do Brasil. Os dados gerados durante este processo são, então, comparados com nosso banco de dados.

Parte I - O que procuramos?

O DNA (sigla em inglês para “ácido desoxirribonucleico”) é a molécula que fica dentro de praticamente todas as células que compõem nosso corpo e contém em si toda a informação genética que molda e gerencia cada um de nós. São essas informações que definem, regulam e influenciam como somos, seja em termos de características físicas, como altura, cor dos olhos e cabelo, seja em traços de personalidade e predisposição a doenças ou no controle do metabolismo e funcionamento dos órgãos. Todo ser humano recebe metade do seu DNA por parte de mãe e a outra metade por parte de pai.

Algumas regiões do DNA se alteraram mais que outras no decorrer das gerações e costumam ser utilizadas como marcadores genéticos. No caso da Escala de Risco Genético, analisamos os SNPs (sigla em inglês para “Polimorfismo de Nucleotídeo Único”). Estes marcadores em específico consistem em mutações de apenas um nucleotídeo, que são as quatro letras que compõem o DNA (A, T, C ou G). Portanto, um SNP é uma variação de um par de letras da sequência genética. Por exemplo, algumas pessoas podem ter uma sequência ATTC enquanto outras têm AGTC. Essa troca da letra T por G é um SNP.

Alguns SNPs estão associados a maiores ou menores riscos de uma pessoa desenvolver certas doenças ao longo da vida. Ao analisarmos um conjunto desses SNPs em vários genes diferentes ao longo de todo o genoma, podemos chegar a uma estimativa de risco genético individual para uma doença.

Embora existam doenças causadas por mutações em um único gene (chamadas de doenças monogênicas), como a hemocromatose hereditária, a grande maioria das condições comuns são influenciadas por uma combinação de vários genes. Nesses casos, a análise de diferentes SNPs em vários genes permite um cálculo mais preciso e assertivo.

Parte II - Como é feito o cálculo?

Após o processamento de sua amostra, procuramos em seus dados por algumas variantes específicas que, segundo os Estudos Genômicos de Associação (do inglês, Genome Wide Association Studies, ou GWAS), representam um certo impacto na chance de se desenvolver as doenças calculadas. Cada uma dessas variantes causa, de maneira geral, um pequeno impacto (também chamado tamanho de efeito), mas, quando levamos em conta dezenas ou centenas delas, o poder preditivo do cálculo aumenta.

Os Estudos Genômicos de Associação são uma extensa área de investigação na qual o DNA de milhares de voluntários é analisado em busca de padrões que possam ser relacionados com alguma característica alvo do estudo, por exemplo, a doença de Alzheimer. Ou seja, os genomas tanto de pessoas afetadas pela doença quanto de não afetadas são analisados e comparados de modo a encontrar variantes que estejam significativamente mais presentes em um dos grupos. Essas variantes são, então, propostas como fatores de risco ou proteção contra a doença, e um tamanho de efeito é calculado e atribuído a cada uma.

Tendo em mãos as informações de quais variantes estão no seu DNA e em que quantidade, juntamente a qual o tamanho do efeito de cada uma delas, utilizamos um modelo matemático que une os efeitos de todas as variantes em um único número. Este número é então comparado com as médias de nosso banco de dados e com as estatísticas de incidência das doenças na população brasileira para chegarmos ao resultado final de risco que é mostrado na página de resultados: se seu número for consideravelmente acima da média, seu resultado será de risco aumentado, e o risco absoluto será proporcionalmente maior que a taxa de incidência média; se o seu número for consideravelmente abaixo da média, seu resultado será de risco reduzido, e o risco absoluto será proporcionalmente menor que a taxa de incidência média.

A maior parte dos dados científicos para definir a Escala de Risco Genético se baseia em estudos conduzidos principalmente entre pessoas de ascendência europeia. Saiba como esta informação pode impactar em seu resultado na Parte III.

Parte III - Qual a relação entre a origem populacional e os resultados?

Ao longo de milhares de gerações, diferentes rotas migratórias, pressões seletivas do ambiente e até mesmo a própria "sorte" foram resultando no acúmulo de diferenças genéticas entre as populações. Embora compartilhemos mais de 99% do nosso DNA com qualquer outro ser humano, este menos de 1% nos torna diferentes uns dos outros como indivíduos e também como populações.

Por conta dessas diferenças, uma informação genética pode indicar riscos diferentes dependendo da população analisada, principalmente quando falamos sobre características influenciadas por uma combinação de diversos fatores genéticos. Ou seja, nem sempre um fator genético pode indicar o mesmo risco para duas ou mais populações diferentes. Isso porque, mesmo que uma determinada informação de risco genético seja idêntica para duas populações, existem outras informações genéticas que podem influenciar no risco total.

Assim, cálculos de risco genético costumam funcionar melhor para pessoas que têm a ancestralidade majoritariamente associada às populações estudadas para desenvolver esses cálculos. Por exemplo: se um cálculo foi desenvolvido baseado no estudo de uma população europeia, quando calculamos esse risco para uma pessoa qualquer, o valor obtido provavelmente se aproximará mais do valor real se essa pessoa possuir ancestralidade majoritariamente europeia. Isso não significa que esse cálculo não funcionará para outras populações, mas poderá resultar em um risco superestimado ou subestimado, por exemplo.

Atualmente, a maioria dos bancos de dados e dos estudos genômicos é baseada em amostras de populações europeias (ou de ascendência europeia). Dessa forma, a maioria dos dados disponíveis na literatura permite um cálculo de risco genético mais ajustado a essas populações. Cada vez mais, no entanto, a comunidade científica reconhece a necessidade de tornar esse cenário mais diverso e representativo considerando a pluralidade das populações mundiais.

Nós, da Genera, sabemos que temos um longo caminho pela frente. Por isso, reafirmamos nosso compromisso de acompanhar os avanços do conhecimento científico e esperamos poder contribuir continuamente para o desenvolvimento de estudos que representem melhor a realidade da população brasileira.

Parte IV - E os meus dados? 

Tão importante quanto entender como desenvolvemos nossos métodos e chegamos aos resultados da Escala de Risco Genético é entender como cuidamos de seus dados. Na Genera, a segurança dos seus dados é de extrema importância e buscamos ser transparentes em relação a isso.

Suas informações genéticas são mantidas em nossos bancos de dados de forma
segura e anonimizada. Nenhum acesso exterior a elas é permitido e não há nenhuma comercialização a terceiros das mesmas. Nossa política de privacidade, ponto a ponto, pode ser acessada aqui.

Referências e leituras adicionais

- CHOUDHURY, Parichoy et al. ICARE: an R package to build, validate and apply absolute risk models. Plos One, [S.L.], v. 15, n. 2, p. e0228198, 5 fev. 2020. Public Library of Science (PLoS). http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0228198. 
- MARNETTO, Davide et al. Ancestry deconvolution and partial polygenic score can improve susceptibility predictions in recently admixed individuals. Nature Communications, [S.L.], v. 11, n. 1, p. 1628, 2 abr. 2020. Springer Science and Business Media LLC. http://dx.doi.org/10.1038/s41467-020-15464-w
MARTIN, Alicia R. et al. Human demographic history impacts genetic risk prediction across diverse populations. The American Journal of Human Genetics, v. 100, n. 4, p. 635-649, 2017.
- POPEJOY, Alice B.; FULLERTON, Stephanie M. Genomics is failing on diversity. Nature News, v. 538, n. 7624, p. 161, 2016.
- SIRUGO, Giorgio; WILLIAMS, Scott M.; TISHKOFF, Sarah A. The missing diversity in human genetic studies. Cell, v. 177, n. 1, p. 26-31, 2019.