INNHOLDRedaktørens spalte ..………………………………………………………...80

(1)

79

Redaktør:

Trond Peder Flaten Institutt for kjemi,

Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet, 7491 Trondheim Telefon: 73 59 18 06 Telefax: 73 55 08 77

Abonnement: Tidsskriftet sendes medlemmer av Norsk forening for epidemiologi (NOFE) og abonne- rende bibliotek, se side 158.

Internettadresse for NOFE:

http://www.medisin.ntnu.no/ism/nofe/

e-post: [email protected] Enkeltnummer kan bestilles hos redaktøren.

Adresseendringer sendes fore- ningen (s. 158), ikke redaktøren.

Faglige bidrag og all øvrig korre- spondanse sendes redaktøren.

Doktorgrader med epidemio- logisk tilsnitt kan publiseres som supplement.

ISSN 0803-2491 Opplag: 500 Trykk: NTNU-trykk

Design omslag: Elisabeth de Lunde Trykk omslag: Grytting as

Layout og typografi: Redaktøren Indekseres i databasen SweMed+

(http://micr.kib.ki.se/), katalogiseres i Bibsys.

Utgis vanligvis med to regulære nummer pr. år. I tillegg kommer supplement med sammendrag fra Norsk forening for epidemiologis årlige konferanse, og doktorgrader.

INNHOLD

Redaktørens spalte ..………... 80

Tema: Genetisk epidemiologi

Rolv T. Lie og Per Magnus: Leder ………81

Camilla Stoltenberg: Vi trenger sterkere samarbeid. Om behovet for koordinering av genetisk epidemiologisk forskning i Norge ………….. 83

Rolv T. Lie og Per Magnus: Postgenomisk epidemiologi i et FUGE-perspektiv ………...87

Anne Spurkland og Hanne Flinstad Harbo: Genetiske analyser i genetisk epidemiologi ………..89

Vessela Nedelcheva Kristensen: Challenges of genetic diversity and the use of high throughput genotyping in genetic epidemiology ………97

Per Magnus og Rolv T. Lie: En oversikt over design i klassisk genetisk epidemiologi ………..103

Lars Christian Stene: Introduksjon til analyse av gen-gen og gen-miljø interaksjoner i case-kontroll studier………..109

Rolv T. Lie og Astanand Jugessur: Analyse av pasient-foreldre triader; en praktisk gjennomgang ……….119

Kjersti Skjold Rønningen: Disseksjon av genetikken ved multifaktoriell sykdom – type I diabetes som modell ………..131

Steen Mollerup, David Ryberg, Vidar Skaug og Aage Haugen: Lung cancer susceptibility ……….. 137

Ted Reichborn-Kjennerud: Genetisk epidemiologiske studier av psykiatriske lidelser ………. 145

Wenche Nystad og Per Magnus: Hva har tvillingundersøkelser gitt oss av kunnskap om arveligheten av astma? ………. 151

Forfatterinstruks………157

Hvordan bli medlem eller abonnent? ……….. 158

Fremtidige nummer……….. 158

Norsk

Epidemiologi

Tidsskrift for Norsk forening for epidemiologi

August 2002, årgang 12, nummer 2

(2)

Redaktørens spalte

Det har vært en travel tid i "redaksjonen"! I tillegg til det nummeret du nå sitter med i hendene, sendte vi for en måned siden ut temanummeret om sosial ulikhet og helse, og hvis alt går som planlagt, er også temanummeret om psykiatrisk epidemiologi snart klart til utsendelse – hvis du ikke allerede har fått det i samme sending. Det foreliggende nummeret byr altså på smakebiter fra koblinger mellom epidemiologi og genetikk, og jeg takker Rolv T. Lie, Seksjon for medisinsk statistikk, Institutt for samfunnsmedisinske fag, Universitetet i Bergen, og Per Magnus, Divisjon for epidemiologi, Nasjonalt folkehelseinstitutt for samarbeidet.

Neste nummer (1-2003) er planlagt rundt (antakelig på den andre siden av) sommerferien 2003.

Det tar utgangspunkt i virksomheten i Statens skjermbildefotografering / Statens helseundersø- kelser, og Per G. Lund-Larsen, Nasjonalt folkehelseinstitutt, er gjesteredaktør. Se side 78 for nærmere informasjon. Forøvrig arbeider vi med miljøepidemiologi og biostatistikk som mulige temaer. Innspill til fremtidige nummer mottas med takk!

Til slutt vil jeg ønske vel møtt til årets epidemiologikonferanse og årsmøte i Trondheim 14.-15.

november. Det er sendt inn mange abstracts, og programmet er innholdsrikt. Møtet kan ikke annet enn å bli en suksess!

Trond Peder Flaten

(3)

Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 81-82

81

Genetisk epidemiologi

Fagområdet genetisk epidemiologi befinner seg i en meget spennende fase. Betydningen av kartleggingen av det menneskelige genom og utviklingen av ny teknologi for analyse av DNA kan neppe undervurderes.

Vi har derfor bevisst i dette nummeret forsøkt å samle artikler som kan gi epidemiologer innblikk i en del av de nye teknikkene. De fleste epidemiologer er vant til å definere grenser for hvor mye det er nødvendig for dem å vite om tilgrensende fagområder som biostatistikk, molekylærgenetikk, immunologi eller bestemte kliniske områder. For mange av oss utfordres disse grensene på nytt når vi stilles overfor de revolusjone- rende mulighetene som ligger i den nye genetikken.

To av artiklene i dette nummeret omhandler de nye molekylærgenetiske metodene og er skrevet av mole- kylærgenetikere for epidemiologer (1,2). Artiklene fra Spurkland og Harbo og fra Kristensen gir både en oversikt over genetiske analysemetoder og diskusjon av hvordan disse er relevante for epidemiologisk forskning. Disse molekylærgenetikerne strekker seg for å gripe den epidemiologiske relevansen av det de driver med. Epidemiologer bør derfor lese disse artiklene og strekke seg for å få et minimum av kunnskap om disse metodene.

En rekke av artiklene er skrevet med tanke på at de også skal kunne brukes i undervisning. Tre av artiklene omhandler for eksempel forskjellige designtyper i genetisk epidemiologi (3-5). Den første gir en enkel oversikt over tradisjonelle designtyper. Den andre gir en metodologisk innføring i studier av gen-miljø og gen-gen interaksjoner i case-kontroll studier. Den siste

beskriver rent praktisk med enkelte eksempler hvordan man kan analysere såkalte pasient-foreldre triader ved hjelp av statistikkpakken STATA.

De siste fire artiklene gir en gjennomgang av og eksempler på studier av bestemte sykdommer. Kjersti Skjold Rønningen har skrevet om strategier for å studere type 1 diabetes (6). Møllerup og kolleger har skrevet om studier av sårbarhetsgener for lungekreft (7). Reichborn-Kjennerud har skrevet om psykiatrisk genetikk med utgangspunkt i tvillingstudier (8).

Endelig har Nystad og Magnus skrevet om astma (9).

Enkelte av de andre artiklene gir også konkrete eksempler fra studier av bestemte sykdommer så som multippel sklerose (1), brystkreft (2) og medfødte misdannelser (5).

Utfordringen fra den nye genetikken er ikke bare en utfordring til faglig oppfriskning. Den er også en utfordring til å finne nye måter å samarbeide på. Vi har funnet plass til to kommentarartikler som tar opp behovet for samarbeide. Camilla Stoltenberg tar i sin artikkel til orde for at arbeidet med omfattende epidemiologiske biobanker bør koordineres i Norge (10). I den andre kommentarartikkelen diskuterer vi behovet for nøkternhet i arbeidet med de nye genetiske teknikkene og behovet for et utvidet samarbeid mellom molekylærgenetikere og epidemiologer. Dette er et samarbeid som er utfordrende også fordi det strekker seg over tradisjonelle motsetninger mellom epidemiologi og basalforskning. Vi ønsker med dette nummeret å bidra til at epidemiologer utvider sitt analytiske perspektiv til å omfatte den nye genetikken.

R

EFERANSER

1. Spurkland A, Harbo HF. Genetiske analyser i genetisk epidemiologi. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 89-96.

2. Kristensen VN. Challenges of genetic diversity and the use of high throughput genotyping in genetic epidemiology. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 97-102.

3. Magnus P, Lie RT. En oversikt over design i klassisk genetisk epidemiologi. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 103-108.

4. Stene LC. Introduksjon til analyse av gen-gen og gen-miljø interaksjoner i case-kontroll studier. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 109-117.

5. Lie RT, Jugessur A. Analyse av pasient-foreldre triader; en praktisk gjennomgang. Norsk Epidemiologi 2002;

12 (2): 119-130.

6. Rønningen KS. Disseksjon av genetikken ved multifaktoriell sykdom – Type 1 diabetes som modell. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 131-135.

7. Mollerup S, Ryberg D, Skaug V, Haugen A. Lung cancer susceptibility. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2):

137-143.

8. Reichborn-Kjennerud T. Genetisk epidemiologiske studier av psykiatriske lidelser. Norsk Epidemiologi 2002;

12 (2): 145-150.

(4)

9. Nystad W, Magnus P. Hva har tvillingundersøkelser gitt oss av kunnskap om arveligheten av astma? Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 151-156.

10. Stoltenberg C. Vi trenger sterkere samarbeid. Om behovet for koordinering av genetisk epidemiologisk forskning i Norge. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 83-86.

11. Lie RT, Magnus P. Postgenomisk forskning i et FUGE-perspektiv. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): 87-88.

Gjesteredaktører

Rolv T. Lie Per Magnus

Institutt for samfunnsmedisinske fag Divisjon for epidemiologi

Universitetet i Bergen Nasjonalt folkehelseinstitutt

[email protected] [email protected]

(5)

83 Vi trenger sterkere samarbeid

Om behovet for koordinering av genetisk epidemiologisk forskning i Norge

Camilla Stoltenberg

Divisjon for epidemiologi, Nasjonalt folkehelseinstitutt, Postboks 4404 Nydalen, 0403 Oslo

D

EN INTERNASJONALE UTFORDRINGEN Befolkningsbaserte data er et av Norges fremste forsk- ningsmessige fortrinn. I kjølvannet av molekylær- biologien har interessen for epidemiologiske data økt enormt i løpet av de siste fem årene. Den store interessen gir gode muligheter for utvikling og finansiering av viktige studier, men den gir også økt konkur- ranse om tilgang til data, og fare for at sterke aktører internasjonalt skal dominere feltet uten at norsk forskning får glede av det fortrinn vi nå har.

Mye god og viktig epidemiologisk forskning berø- res i liten grad av den molekylærgenetiske utviklingen.

Mange spennende studier krever lite samarbeid og liten eller ingen nasjonal koordinering. Ganske anner- ledes er det når vi driver store og langvarige kohort- studier som blant annet involverer drift av biobanker med dyre analyser som scanning av hele genomet til flere hundre tusen deltakere eller genekspresjon, rift om tilgang til de biologiske prøvene og mulige kom- mersielle interesser. Slik virksomhet krever et godt organisert nasjonalt samarbeid og funksjonsdeling mellom forskningsinstitusjoner og regioner.

Hvis vi skal utvikle og utnytte våre fortrinn bør vi benytte muligheten nå. En rekke land er i ferd med å bygge opp store befolkningsbaserte databaser med hel- seopplysninger og biologiske prøver. Samtlige tar sikte på å studere de genetiske/biologiske og miljømessige årsakene til vanlige sykdommer som hjerteinfarkt, kreft og psykiatriske lidelser.

For å illustrere satsingen vi står overfor internasjonalt er det interessant å se på det som skjer i Storbri- tannia. Et av de mest ambisiøse forsøkene på å etablere en stor befolkningsundersøkelse planlegges under nav- net BiobankUK. BiobankUK tar sikte på å samle opplysninger og blodprøver fra 500 000 voksne personer mellom 45 og 69 år i løpet av perioden 2003-2008.

Planleggingen av prosjektet har pågått i mer enn 3 år. I april 2002 fikk prosjektet 45 millioner pund, det vil si mer enn 500 millioner NOK, i støtte fra det uavhen- gige Wellcome Trust, det britiske medisinske forsk- ningsrådet (MRC) og det britiske helsedepartementet for å studere gener, miljø og helse. Andre eksempler på at det bygges opp store befolkningsbaserte helse- databaser og biobanker til studier av gener, miljø og helse finnes blant annet i Sverige, Danmark, Finland og Island. Både EU og National Institutes of Health (NIH) i USA viser stor interesse for denne type data.

Bare i løpet av høsten 2002 skal det arrangeres minst fem ulike internasjonale møter om slike studier.

F

ORSLAG TIL MÅL FOR GENETISK EPIDEMIO

-

LOGISK FORSKNING I

N

ORGE Norsk epidemiologi bør ha som mål

• å bygge opp en nasjonal helsedatabase med tilhøren- de biobank i samme størrelsesorden som den britiske

• å ha denne databasen klar til bruk i vitenskapelige prosjekter fra 2006

• utvikle noen få, det vil si maksimalt 5, gode prosjekter knyttet til enkeltsykdommer som vi samarbeider om nasjonalt

Utfordringen til norsk epidemiologi er å få til et nasjonalt samarbeid og en arbeidsdeling som gjør oss i stand til å delta i fronten i den internasjonale utviklingen innenfor den genetiske epidemiologien og den delen av funksjonell genomforskning som tar utgangspunkt i epidemiologiske data. Dette er kostbart og det krever meget høy kompetanse.

E

KSISTERENDE SAMARBEID

De epidemiologiske miljøene i Norge samarbeider allerede om datainnsamling i de regionale helseunder- søkelsene og om en rekke prosjekter. De nye teknologiske mulighetene, den vitenskapelige verdien av store befolkningsundersøkelser, kravene til kvalitet, mangelen på kompetente fagfolk innenfor blant annet statistikk og bioinformatikk, og behovet for sterkere finansiering, taler for at vi bør satse på et økt nasjonalt samarbeid. På enkelte områder bør vi også bli enige om en arbeidsdeling for å unngå å spre knappe ressurser.

Dette krever organisasjon, ledelse og felles retningslinjer. Samarbeidet må være slik at alle parter er tjent med det.

H

VA BØR DANNE GRUNNLAGET FOR ET ØKT NASJONALT SAMARBEID

?

Prosjektene som egner seg som grunnlag for et økt nasjonalt samarbeid innenfor epidemiologisk forskning i årene framover er CONOR og Den norske mor og barn undersøkelsen.

CONOR

Det største og viktigste eksisterende nasjonale sam- arbeidsprosjektet er Cohort of Norway (CONOR).

CONOR er et forskningssamarbeid mellom de epidemiologiske miljøene ved universitetene og Nasjonalt folkehelseinstitutt. Målet er å samle inn helsedata og

(6)

blodprøver fra 200 000 voksne personer for å forstå årsaker til sykdom. Det er hittil samlet inn data og blodprøver fra ca. 175 000 individer, og 200 000 vil sannsynligvis nås i 2003.

CONOR benytter et felles sett av spørsmål som inngår i de regionale helseundersøkelsene i Tromsø (Tromsø IV, i regi av Universitetet i Tromsø), Nord- Trøndelag (HUNT II, nå i regi av NTNU), Hordaland (HUSK, i regi av Universitetet i Bergen), Oslo (HUBRO, i regi av Oslo kommune, Folkehelseinsti- tuttet og Universitetet i Oslo), Oppland og Hedmark (OPPHED, nå i regi av Folkehelseinstituttet), Troms og Finmark (TROFINN, nå i regi av Folkehelseinsti- tuttet) og i den planlagte helseundersøkelsen i områder med samisk bosetting (Universitetet i Tromsø og Sen- ter for samisk helseforskning). Gjennom det nasjonale apparatet for helseundersøkelser som tidligere fantes i Statens helseundersøkelser, står Folkehelseinstituttet for den vesentlige delen av datainnsamlingen i alle disse undersøkelsene. Helseundersøkelsene avsetter en del av blodprøvene (fullblod eller koagler) til CONOR og fryser dette ned lokalt eller i Folkehelseinstituttet.

CONOR vil gi opplysninger om risikofaktorer, miljø- eksponeringer og biologiske (inkludert genetiske) forhold som kan måles i blodet. Opplysninger om senere sykdom eller død hos deltagerne skal hentes fra sykdomsregistre (blant annet Kreftregisteret), Døds- årsaksregisteret og egne datainnsamlinger for å skaffe informasjon om hvordan det går med deltagerne (ende- punkter).

Helsedepartementet utnevner CONORs styringsgruppe som har representanter fra helseundersøkelsene i Nord-Trøndelag (HUNT), Hordaland (HUSK), Tromsø (Tromsøundersøkelsene) og Oslo (HUBRO), samt en leder og sekretær fra Folkehelseinstituttet.

CONOR kan besvare viktige spørsmål om utbredel- sen av vanlige plager og sykdommer i Norge. Mulig- heten for å studere relativt sjeldne eksponeringer og sykdommer, samt undergrupper av risikofaktorer og sykdommer, gjør CONOR spesielt verdifullt. Materia- let er reservert for problemstillinger som ikke kan be- svares i de regionale undersøkelsene, men krever større befolkninger. Det er foreløpig ikke satt i gang noen spesifikke prosjekter i CONOR, men den første datafilen var klar for analyse i juni 2002. CONOR har ingen egen finansiering.

Den norske mor og barn undersøkelsen

Den norske mor og barn undersøkelsen drives av Folkehelseinstituttet i Bergen (Medisinsk fødselsregis- ter) og Oslo. Studien inviterer gravide kvinner til å delta i forbindelse med at de møter til første ultralyd i svangerskapet (ca. uke 17). Kvinnens partner inviteres også til deltagelse, og kvinnen gir samtykke til at barnet skal delta etter fødselen og fram til 18 års alder.

Det er nå ca. 15 000 kvinner som deltar. Studien tar sikte på å rekruttere 100 000 mødre, deres ca. 100 000 barn, og omkring 70 000 fedre innen utgangen av 2005. Studien har mottatt 5 millioner NOK over stats-

budsjettet årlig, men har ingen sikker finansiering. Det er en rekke delprosjekter knyttet til studien som bidrar med finansieringen. Tre av disse er internasjonale sam- arbeidsprosjekter som omfatter søknader til NIH i USA.

Mor og barn undersøkelsen er den største epidemiologiske studien som drives i Norge. Delprosjektene involverer en rekke kliniske miljøer og samfunnsmedisinske miljøer. Målet er å involvere basalmedisinske miljøer, informatikk/bioinformatikk og filosofi/etikk- miljøer ved universitetene i tillegg. Studien er nylig omorganisert og det er vedtatt å opprette et fagråd med representasjon fra samtlige av universitetene, og andre samarbeidspartnere som Kreftregisteret og Helse- regionene.

FUGE

Folkehelseinstituttet sendte i samarbeid med styrings- gruppen i CONOR en søknad til FUGE-programmet som har fått støtte (i størrelsesorden 10 millioner NOK per år i 5 år). Søknaden beskriver oppbygging av en plattform basert på helsedata og blodprøver fra CONOR og Mor og barn undersøkelsen, det vil si totalt ca. 470 000 personer i Norge, samt fra enkelt- prosjekter, nasjonale helseregistre og en database med informasjon om familierelasjoner (se Figur 1). Hensik- ten med plattformen er å danne grunnlag for prosjekter som ser på genenes funksjoner (funksjonell genomforskning). Det kan dreie seg om alt fra identifikasjon av gener, studier av samspillet mellom gener og miljø, identifikasjon av miljøfaktorer ved hjelp av risiko- gener, genekspresjonsstudier, og validering av enkelt- geners betydning for sykdom i befolkninger.

På grunn av størrelsen og kravene til nasjonalt samarbeid, vil FUGE-bevilgningen være et viktig utgangspunkt for økt nasjonalt samarbeid innenfor epidemiologien og for utviklingen av prosjekter i CONOR og Mor og barn undersøkelsen. Både CONOR og Mor og barn undersøkelsen har målsettinger og muligheter som omfatter langt mer enn funksjonell genomforskning, men gjennom genetisk epidemiologi og funksjonell genomforskning vil de epidemiologiske miljøene få anledning til å prøve ut samarbeid på tvers av fagmiljøer i en hittil ukjent størrelsesorden. FUGE- bevilgningen viser tydelig at de epidemiologiske ressursene i form av kompetanse, data og biologiske prøver har betydning som kilde til forskning langt utover de epidemiologiske miljøene selv.

H

VORFOR STYRKE SAMARBEIDET

?

Det overordnete målet med økt nasjonalt samarbeid innenfor epidemiologien er å bli bedre til å

• Beskrive sykdom, risikofaktorer og beskyttende faktorer i befolkningen

• Finne årsaker til sykdom

• Få kunnskap som kan føre til bedre behandling og forebygging av sykdom og død

(7)

VI TRENGER STERKERE SAMARBEID

85

Figur 1. Skjematisk fremstilling av den såkalte FUGE-plattformen som Folkehelseinstituttet søkte støtte til i samarbeid med CONORs styringsgruppe.

For å oppnå dette trenger vi:

• Store utvalg av normalbefolkning og informasjon om pasienter innen hver sykdomskategori

• Langvarige prospektive studier

• Biologiske prøver (biobanker)

• Slektskapsdata

• Bedre og flere nasjonale sykdomsregistre, inkludert et pasientregister som kan gi opplysninger på indi- vidnivå (det vil si pseudonymt eller personidentifi- serbart)

• Styrket samarbeid med andre faggrupper, blant annet innenfor statistikk, bioinformatikk, molekylærbio- logi, klinisk medisin og genetikk

H

VORDAN STYRKE SAMARBEIDET

?

Et økt samarbeid innenfor epidemiologien bør ta utgangspunkt i data og prosjekter der nasjonalt samarbeid er nødvendig for å få tilstrekkelig kompetanse, data, utstyr og penger. Det bør konsentreres om konkrete plattformer (for eksempel CONOR og Mor og barn undersøkelsen) og spesifikke problemstillinger.

Slike problemstillinger kan være knyttet til studier av nevrologiske sykdommer i samarbeid med Nevronor, studier av gener og miljø som i studien av miljøfakto- rer i utviklingen av type 1 diabetes (MIDIA-prosjektet), samt studier av en rekke kandidatgener for så forskjellige tilstander som hjerte- og karsykdommer, osteoporose, depresjon, preeklampsi, medfødte misdannelser og for tidlig fødsel. Samarbeidet bør koordineres av Folkehelseinstituttet. Universitetene og andre samarbeidspartnere bør ha innflytelse gjennom en styringsgruppe, et styre eller et epidemiologisk fagråd.

Planlegging av helseundersøkelser (som inngår i CONOR), delprosjekter i CONOR og Mor og barn undersøkelsen, søknader nasjonalt og internasjonalt og

arbeidsdeling mellom partene bør være saker for en slik styringsgruppe eller fagråd.

Norges forskningsråd bør spille en aktiv rolle i arbeidet med å utvikle et slikt samarbeid. Det bør for eksempel taes initiativ til et nasjonalt møte om

• Hva et økt nasjonalt samarbeid bør bygge på

• Hvordan det bør ledes og organiseres

• Felles retningslinjer for bruk av data og biologiske prøver

• Finansiering

N

ØDVENDIGE FORUTSETNINGER

Nødvendige forutsetninger for et økt nasjonalt samarbeid innenfor epidemiologien er at:

• Vi utvikler gode vitenskapelige ideer og satser på noen av dem

• Alle parter har fordeler av samarbeidet

• Alle parter er forpliktet av samarbeidet

• Regjering og Storting fortsetter å investere i helse- undersøkelser, helseregistre og epidemiologisk forskning

• Stortinget vedtar lover som gjør slik epidemiologisk forskning både forsvarlig og mulig

• Vi utvikler felles regler for tilgang til data og problemstillinger

• Vi utvikler felles regler for samarbeid med indu- strien, kommersialisering og næringsutvikling basert på kunnskap som kommer ut av samarbeidet

• Vi styrker ledelse og organisering av store prosjekter

• Vi utvikler internasjonalt samarbeid

• Prosjektfinansieringen økes gjennom gode søknader internasjonalt og nasjonalt

• Arbeidsdeling avtales på områder der det kreves spe- siell kompetanse og/eller dyrt utstyr. Vi mener ikke Nettverk av medisinske

forskningsbiobanker og helsestudier

Enkelt- prosjekter

Andre FUGE

plattformer Mor og Barn

(MOBA)

Slekts- database

Helse- registre CONOR

Kliniske og patologisk- anatomiske biobanker

(8)

at det er nødvendig med arbeidsdeling mellom universitetene og andre forskningsinstitusjoner når det gjelder tema (for eksempel hjerte- og karsykdom, nevrologiske sykdommer osv.), men det er nødven- dig å ikke konkurrere om midler til å bygge opp teknologisk kompetanse og dyre utstyrsparker parallelt ved de ulike institusjonene.

• Organisering og infrastruktur bedres slik at kapasitet frigjøres til analyse og skriving av vitenskapelige artikler hos forskerne

Folkehelseinstituttet bør ha en sentral rolle i driften og koordineringen av helseundersøkelser og andre store befolkningsbaserte studier, spesielt der det inngår bruk av biologiske prøver (biobanker). Universitetene og andre forskningsinstitusjoner bør være involvert i planlegging, prioritering av prosjekter, avtaler om arbeidsdeling, analyse og søknader. Folkehelseinstituttet bør ha egen forskning som i stor grad er prosjektfinansiert for å holde høy kvalitet på studiene.

H

VA HASTER MEST

?

Økt nasjonalt samarbeid innenfor epidemiologien er mulig og ønskelig spesielt i tilknytning til oppbygging av en stor nasjonal helsedatabase og biobank basert på

CONOR og Den norske mor og barn undersøkelsen.

På grunn av den internasjonale interessen og de nye teknologiske mulighetene bør samarbeidet nå konsentreres om genetisk epidemiologi og den delen av funksjonell genomforskning som vil benytte befolkningsbaserte data. Universitetene representert ved CONORs styringsgruppe og Folkehelseinstituttet samarbeider om dette allerede, men har behov for å utvikle vitenskapelige ideer, organisasjon og finansiering videre i løpet av høsten 2002 og våren 2003. NFR bør ta initiativ til et nasjonalt møte for å diskutere hvilke vitenskapelige ideer som bør prioriteres og hvordan samarbeidet bør organiseres og finansieres.

Det finnes allerede et utstrakt nasjonalt samarbeid innenfor epidemiologien som bør utvikles videre. Det- te haster ikke i samme grad som økt samarbeid om genetisk epidemiologi, funksjonell genomforskning og bruk av biobanker i tilknytning til CONOR og Den norske mor og barn undersøkelsen. Vi har en gylden anledning på dette feltet. Riktige prioriteringer vil komme epidemiologien som helhet til gode.

Artikkelen bygger på uttalelsen fra Folkehelseinstituttet til NFR om økt nasjonalt samarbeid innenfor epidemiologisk forskning.

(9)

87 Postgenomisk epidemiologi i et FUGE-perspektiv

Rolv T. Lie

¹

og Per Magnus

²

1. Seksjon for medisinsk statistikk, Institutt for samfunnsmedisinske fag, Universitetet i Bergen 2. Divisjon for Epidemiologi, Nasjonalt folkehelseinstitutt, Oslo

FUGE står for ”functional genomics”, og er betegnel- sen på forskningsrådets nye program for funksjonell genomforskning. Etter at det menneskelige genom er kartlagt begynner det store arbeidet med å beskrive funksjonen til de vel 30 000 genene. I tillegg til arbeidet med å identifisere gener og avsløre genetiske årsa- ker til sykdom, vil arbeidet rettes mot studier av sam- menhengen mellom gener og sykdom, og samspillet mellom gener og miljøfaktorer. Her bør selvfølgelig norsk forskning spille en rolle. Forskningsrådet har derfor nylig fordelt en årlig pott på 100 millioner kro- ner på en rekke prosjekter under FUGE-programmet.

Oppbygging av teknologi og kompetanse er naturlig nok viktige elementer i FUGE-satsingen, som har gått relativt bredt ut og gitt støtte til en rekke prosjekter.

For norsk genetisk epidemiologi generelt er nok behovet for oppbygging av nasjonale biobanker mest avgjø- rende. For de epidemiologene som sitter på biologisk materiale oppleves nok tilgangen til molekylærgene- tisk analysekapasitet som den største hindringen for faglig utvikling. Men hvilken rolle bør egentlig genetisk epidemiologi spille i FUGE-satsingen, og hvordan kan vi best utnytte de fortrinnene som ligger i å basere studier på den norske befolkningen?

Det pågår en debatt i de internasjonale fagmiljøene om hvordan forskningen om genetiske årsaker til sykdom best skal komme videre i postgenom-fasen. Til nå er det uten tvil koblingsstudier (linkage) som har vært det viktigste virkemiddelet. En enkel forklaring av prinsippene for slike analyser finnes i en oversikts- artikkel i dette nummeret (1). Koblingsstudier prøver å identifisere segmenter av genomet som oftere enn forventet deles av to eller flere syke personer fra samme familie. Ved hjelp av koblingsstudier har man identifisert posisjonen til gener som er årsak til en rekke sjeldne mendelske sykdommer. De fleste genene som til nå er blitt knyttet til relativt vanlige sykdommer er også blitt funnet ved hjelp av koblingsstudier (2). Ek- sempler som nevnes er Altzheimers sykdom, tidlig onset type 2 diabetes, brystkreft og kolonkreft. Typisk for disse sykdommene er at variantene av genene som disponerer for sykdom er sjeldne og effekten av dem er kraftig, slik at arvelighetsmønsteret også her blir nesten mendelsk. Dette vil imidlertid ikke være tilfelle for en rekke av de relativt vanlige sykdommene som nå studeres innenfor genetisk epidemiologi. I forskning på genetiske årsaker til slike sykdommer må det antas at en rekke gener spiller inn både i samspill med hverandre og i samspill med miljøfaktorer. For slike

sykdommer er det ikke opplagt at genene kan finnes ved hjelp av koblingsstudier.

Den alternative metoden som skisseres for å finne de genene som har betydning for disse sykdommene er assosiasjonsstudier (linkage-disequilibrium) av den typen epidemiologer er vant til å gjennomføre (2,3). Det er antagelig en fordel at studiene gjennomføres i befolkninger som er relativt homogene, slik som den norske, og at studiene er representative for den befolkningen som studeres (4,5). Betydningen av dette er omdiskutert, men dersom det stemmer er det klart at Norge har spesielle forutsetninger for å drive genetisk forskning. I tillegg til å ha en relativt homogen befolkning har Norge også et godt og enhetlig organisert helsevesen, nasjonale helseregistre og en relativt sam- arbeidsvillig befolkning. Befolkningen er også stor nok til at man kan gjøre gode studier av ikke helt vanlige sykdommer. Dersom forskningen klarer å ta vare på disse fordelene, ikke minst en rimelig god oppslut- ning fra befolkningen, kan Norge oppnå en viktig posisjon i genetisk forskning i det neste tiåret.

Nå er kanskje ikke veien videre fullt så enkel som at man bare kan sette igang et stort apparat med forskning på den norske befolkningen og håpe på å kunne lete seg frem til de viktige genetiske årsakene til en rekke sykdommer. Risch (2) skisserer et scenario der man skal lete seg igjennom tusenvis av varianter av alleler for å finne de som har effekt. Statistisk sett får det hele preg av å lete etter en nål i en høystakk. Det begynner også å komme rapporter med eksempler på at de genetiske effektene man må vente å lete etter er adskillig mer komplekse enn det man har tenkt på til nå (6). I et nylig publisert eksempel måtte man lete seg frem til et komplisert samspill av såkalte haplotyper som strakk seg utenfor regionen for hvert enkelt aktuelt gen for å kunne finne de genetiske effektene (7).

Haplotyper er definert ved en bestemt rekkefølge av alleler som ligger nær hverandre på samme kromosom.

Vi må altså forberede oss på å studere både haplotyper (bestemte sekvenser av markører og ikke bare enkeltmarkører), sannsynlig interaksjon mellom flere gener (haplotyper) og i tillegg mulig interaksjon med miljøfaktorer. Dette arbeidet fremstår som mye mer komplisert enn bare et spørsmål om riktig epidemiologisk design, gode statistiske og bioinformatiske metoder og god kapasitet for laboratorieanalyser. Visst trenger vi å utvikle nye statistiske metoder for å studere haplotyper, mer kompliserte design og modeller med samspill. Men vel så viktig blir det, i følge de mer

(10)

pessimistiske genetikerne (8), å koble inn basalbiolo- gisk kunnskap omkring virkningen av genene slik at man kan fremsette gode hypoteser om hvilke haplotyper som kan tenkes å øke risikoen for sykdom.

Enkelte representanter for functional genomics går så langt som å antyde at hele løsningen på hvordan man skal finne de riktige genene ligger i å studere deres biokjemiske effekter (9).

Løsningen ligger nok ikke i å tenke for generelt om hvordan disse problemene skal løses. Midt i diskusjo- nene om design og statistikk mener vi at genetiske epidemiologer i større grad må vende seg mot miljøer som arbeider med den basale biologien rundt konkrete gener. Ved å målrette studier mot gener som har en rimelig sannsynlig virkning på den aktuelle sykdommen man studerer kan man muligens unngå å havne med hodet i høystakken. FUGE burde satse mye på genetisk epidemiologi fordi det er her Norge har spesielle fortrinn. Det er også klart at FUGE må bidra til å utvikle gode miljøer som arbeider med å studere funksjonen til bestemte gener eller grupper av gener på et ganske grunnleggende nivå. Men det viktigste må være at det skapes god kontakt og samarbeid mellom disse forskjellige miljøene.

Epidemiologi har lenge vært et tverrfaglig område, og epidemiologer er vant til å samarbeide. Den store utfordringen for genetisk epidemiologi ligger i å ut-

vikle tverrfagligheten videre til å omfatte kompetanse innen biokjemi, molekylærbiologi og bioinformatikk.

Det er viktig at teknologiplattformer gjøres tilgjengelige for epidemiologiske prosjekter i Norge. Men det må også mer kompetanse på basal functional genomics inn i de epidemiologiske miljøene. Utnyttelse av de spesielle norske fortrinnene innenfor postgenomisk forskning vil ikke lykkes skikkelig uten at tradisjonelle barrierer mellom epidemiologi og basalforskning bry- tes ytterligere ned. Epidemiologer har i hvert fall begynt å få øynene opp for behovet for gjensidighet i dette arbeidet (10).

Forskningsmyndighetene bør derfor stimulere til at også basalmiljøene ser de spesielle fortrinnene som ligger i å studere populasjonsbaserte norske materialer.

Samtidig må det stimuleres til at epidemiologiske prosjekter støtter seg på solid faglig kunnskap om den typen genetikk man ønsker å studere. Dette kan bidra til at tradisjonelt adskilte fagmiljøer kan se felles nytte i å utvikle samarbeidsmodeller. Fra vårt FUGE- perspektiv kan det derfor se ut til at de største utfordringene for norsk genetisk forskning og for genetisk epidemiologi ligger i at det er for stor oppsplitting av fagmiljøer og at det finnes et akutt behov for å utvikle mer samarbeid mellom fagområder som tradisjonelt ikke er vant til å samarbeide, ikke en gang utenfor Norge.

R

EFERANSER

1. Magnus P, Lie RT. En oversikt over design i klassisk genetisk epidemiologi. Norsk Epidemiologi 2002; 12 (2): xxx-yyy.

2. Risch N. Search for genetic determinants in the new millennium. Nature 2000; 405: 847-56.

3. Thomas DC, Witte JS. Point: population stratification: a problem for case-control studies of candidate-gene associations? Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2002; 11: 505-12.

4. Wacholder S, Rothman N, Caporaso N. Counterpoint: bias from population stratification is not a major threat to the validity of conclusions from epidemiological studies of common polymorphisms and cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2002; 11: 513-20.

5. Goldstein DB, Weale ME. Population genomics: linkage disequilibrium holds the key. Curr Biol 2001; 11:

R576-9.

6. Altshuler D, Daly M, Kruglyak L. Guilt by association. Nat Genet 2000; 26: 135-7.

7. Horikawa Y, Oda N, Cox NJ, et al. Genetic variation in the gene encoding calpain-10 is associated with type 2 diabetes mellitus. Nat Genet 2000; 26: 163-75.

8. Weiss KM, Terwilliger JD. How many diseases does it take to map a gene with SNPs? Nat Genet 2000; 26:

151-7.

9. Woychik RP, Klebig ML, Justice MJ, et al. Functional genomics in the post-genome era. Mutat Res 1998;

400: 3-14.

10. Millikan R. The changing face of epidemiology in the genomics era. Epidemiology. 2002 13: 472-80.

(11)

89 Genetiske analyser i genetisk epidemiologi

Anne Spurkland og Hanne Flinstad Harbo

Immunologisk institutt, Rikshospitalet, 0027 Oslo

Korresponderende forfatter: Anne Spurkland, telefon: 2307 1377 telefax: 2307 3510 e-post [email protected]

S

AMMENDRAG

DNA-polymorfi kan defineres som en arvelig genetisk variant på et bestemt sted (locus) i genomet med en frekvens over 1% i befolkningen. Slik polymorfi kan bestå av en enkeltbase-substitusjon (såkalt "single nucleotide polymorphism" eller SNP), av delesjon eller insersjon av en eller flere baser, eller av variabel lengde på en repeterende DNA-sekvens (såkalt "variable number of tandem repeats" eller VNTR). Det finnes en rekke molekylærgenetiske metoder for å påvise DNA-polymorfi. For genetisk-epidemiologiske studier vil det være mest aktuelt med metoder som er lette å automatisere, krever lite DNA-materiale, og som kan ut- føres på et stort antall prøver. I denne oversiktsartikkelen vil vi gå igjennom prinsippene for noen moleky- lærgenetiske metoder som er aktuelle for bruk i store genetisk-epidemiologiske studier. Vi vil også omtale bruk av sammenslåtte DNA-prøver i screening for sykdomsdisponerende gener, som er en effektiv snarvei til å samle store mengder genetisk informasjon fra mange individer med lav kostnad per testet individ.

Spurkland A, Harbo HF. Genetic analysis in genetic epidemiology Nor J Epidemiol 2002; 12 (2): 89-96.

E

NGLISH SUMMARY

DNA polymorphism can be defined as an inheritable genetic variant on a particular place (locus) in the genome, with a population frequency above 1% in the population. Such polymorphism can consist of one single base substitution (so called single nucleotide polymorphism or SNP), of deletions or insertions of one or several bases, or of a variable length of one repetitive DNA sequence (so called "variable number of tandem repeats" or VNTR). There are a number of methods in molecular genetics designed to demonstrate DNA polymorphism. For genetic epidemiology studies, methods that are easy to automate, which demand little DNA material, and which can be performed on a large number of samples are the most useful. In this review we will present the principles of some molecular genetic analysis that are relevant for use in large genetic epidemiologic studies. We will also present the usage of pooled DNA in screening for disease susceptibility genes, as an efficient "short cut" to collect large amount of genetic information from many individuals with a low cost per tested individual. With the present day methods, the amount of DNA avai- lable for genetic epidemiologic studies may represent a limitation for the number of genetic analysis that can be performed in any given sample. If in the future, methods that allow sequencing of entire genomes using a minimal amount of DNA are developed, the availability of sufficient amounts of DNA will no longer present a limitation to genetic epidemiologic studies.

I

NNLEDNING

Gener inneholder arvelig informasjon om kroppens bestanddeler. Informasjonen er lagret i DNA, deoxyribo-nucleic-acid, som består av sukkerarten de- oksyribose og fire ulike såkalte "baser". De fire basene er guanin (G), cytosin (C), adenin (A) og thymidin (T).

Det er rekkefølgen, eller sekvensen, av basene i DNA tråden som inneholder den arvelige informasjonen.

DNA er et anti-parallelt dobbelttrådet molekyl, der den ene tråden er et speilbilde av den andre tråden, men med motsatt orientering (figur 1). De to trådene i DNA-molekylet holdes sammen av parvise hydrogenbindinger mellom basene. Adenin og thymidin parer seg med to hydrogenbindinger, mens cytosin og

guanin parer seg med tre hydrogenbindinger. Siden de to trådene i DNA holdes sammen bare av hydrogenbindinger, vil det dobbelttrådete DNA-molekylet

"smelte" til to enkelttrådete DNA-molekyler ved opp- varming. Når temperaturen senkes igjen, vil de to trådene gå sammen igjen, på en slik måte at base- paringen mellom trådene blir mest mulig korrekt.

Dette er en viktig egenskap ved DNA, som utnyttes i flere av de ulike testene som vil bli omtalt senere.

Mennesker har 23 par kromosomer. Hvert kromosom består av en enkelt oppkveilet DNA-tråd. På kromosomene finnes all genetisk informasjon, og denne samlete arvemassen kalles ”genomet”. Vi arver kromosomene fra foreldrene våre på en slik måte at det ene kromosomet i et par stammer fra mor, det andre

(12)

fra far. Med et gen forstår vi vanligvis den delen av DNA som bestemmer oppbygningen av et bestemt protein. I det menneskelige genomet vet vi nå at det finnes ca. 35 000 gener (1).

Figur 1. Skjematisk framstilling av en dobbelttrådet DNA- sekvens. Baserekkefølgen angis fra 5’ til 3’ retning. Den komplementære tråden angis fra 3’ til 5’ retning. Baser som parer seg med hverandre angis med en strek: |.

G

ENETISK VARIASJON

Hvert gen har sin faste plass, såkalt locus, på kromosomene. For hvert locus kan det finnes flere ulike varianter av et gen. Slike varianter kalles alleler. En person som på et bestemt locus har arvet samme allel både fra mor og far er homozygot. En person som har arvet to ulike alleler er heterozygot. Fordi hvert men- neske har to kopier av hvert gen, er det viktig i genetiske studier å skille på hvor mange i en befolkning som er bærer av et bestemt allel (fenotypefrekvens) og hvor mange alleler som er påvist i en bestemt befolkning (allel eller genfrekvens).

Overkrysning og koblingsulikevekt

Gener som sitter på samme kromosom er koblet. I kjønnscelledelingen vil alleler som sitter på det ene kromosomet i et par, stokkes med de tilsvarende allelene som sitter på det andre kromosomet. Dette kalles overkrysning eller rekombinasjon, og denne prosessen gjør at avkommet aldri arver nøyaktig samme kombi- nasjon av alleler fra sine foreldre som den foreldrene arvet fra sine foreldre igjen. Overkrysning motvirker effekten av kobling av gener. Jo lenger fra hverandre på kromosomet to gener fysisk befinner seg, jo større sannsynlighet er det for at det vil skje en overkrysning mellom de to genene. Varianter av gener som sitter langt fra hverandre på kromosomet vil derfor opptre uavhengig av hverandre på befolkningsnivå. Jo tettere to gener sitter på samme kromosom, jo sjeldnere vil det skje overkrysning mellom dem. I en befolkning vil en derfor kunne se at to genvarianter opptrer oftere sammen enn forventet utifra hver av allelenes frekvens i befolkningen. Dette kalles koblingsulikevekt (linkage disequilibrium).

Mutasjoner og polymorfier

Når gener nedarves til neste generasjon skjer det vanligvis som blåkopier av mor eller fars gener. Men av og til skjer det forandringer eller mutasjoner i genene.

Disse endringene kan være enkeltbase-substitusjoner der en base byttes ut med en annen, eller det kan være tap eller tillegg (delesjon eller insersjon) av en eller

flere baser. Når slike mutasjoner skjer i kjønnscellenes DNA, kan de nedarves til neste generasjon. Ofte fører mutasjoner til at genet ikke lenger fungerer som det skal, og det kan gi opphav til genetisk sykdom. Mu- tasjoner som påvirker individets mulighet til å få barn, vil ikke få stor utbredelse i en befolkning. Derimot vil mutasjoner som fører til at genets funksjon fortsatt er intakt eller til og med kanskje noe bedret, lettere kunne spre seg i en befolkning over mange generasjoner.

Mutasjoner som finnes hos over 1% av befolkningen, kalles derfor heller for polymorfier. Strukturelt sett representerer derfor mutasjoner og polymorfier de samme typer DNA-variasjon. Sannsynligvis opprettholdes polymorfier i en befolkning for å øke befolkningens tilpasning til et miljø i forandring. Et eksempel på dette er at vi som bor i nordlige strøk drikker melk hele livet uten besvær. Det normale blant folk i syd- ligere strøk er at spedbarnas evne til å fordøye laktose eller melkesukker forsvinner i barneårene, og at inntak av melk etter dette gir diaré og magesmerter. I nordlige strøk har inntak av melkeprodukter vært viktig for å overleve, og de som har genvarianter som tillater at de kan nedbryte melkesukker hele livet har hatt en fordel framfor de andre. Denne fordelen kan ha gjort at

"fordøyere av melkesukker" har fått flere avkom, og dermed at deres gener har fått større utbredelse i befolkningen.

G

ENETISK EPIDEMIOLOGI

Det er mulig å studere samspillet mellom gener og miljø i dyremodeller, der dyrene gjennom generasjoner har vært parret med sine nære slektninger. Slike for- søksdyr kalles kon-gene fordi de er nesten helt identiske genetisk sett. Ved å sammenlikne ulike kon-gene innavlete stammer som bare atskiller seg på noen få loci, kan en direkte studere disse genenes innflytelse på dyrenes respons på en kontrollert miljøpåvirkning.

Så enkelt er det dessverre ikke når vi studerer mil- jøets innflytelse på utvikling av sykdom hos mennesker. Bortsett fra eneggete tvillinger, er det ingen av oss som genetisk sett er identiske. Hittil har da også epidemiologiske undersøkelser stort sett ikke inkludert genetiske faktorer. Ikke desto mindre er det klart at gener kan bestemme grad av sårbarhet overfor miljø- påvirkninger, og epidemiologiske studier som inklude- rer genetiske variable – genetisk epidemiologi – vil derfor kunne avsløre nye sammenhenger mellom miljøfaktorer og sykdom. For genetisk-epidemiologiske studier vil det være mest aktuelt med metoder som er lette å automatisere, krever lite DNA-materiale, og som kan utføres på et stort antall prøver.

Påvisning av gener som disponerer for sykdom Påvisning av gener som disponerer for sykdom kan gjøres med familiebaserte koblingsundersøkelser (linkage-studier), eller med populasjonsbaserte pasient-kontroll-metoder, såkalte assosiasjonsanalyser.

(13)

GENETISKE ANALYSER I GENETISK EPIDEMIOLOGI

91

Koblingsundersøkelser baserer seg på at gener på samme kromosom i prinsippet nedarves samlet. På grunn av overkrysning vil likevel gener som sitter langt fra hverandre på kromosomet ha en 50% sjanse for å nedarves på hvert sitt kromosom. Jo tettere genene sitter på kromosomet, jo sjeldnere skjer det overkrysning akkurat mellom disse to genene. Ved å undersøke om et bestemt gen nedarves sammen med sykdommen i store sykdomsbelastede familier, kan en se om genet og sykdommen oftere enn forventet nedarves sammen. Dette vil i så fall være et tegn på at genet som undersøkes og sykdomsgenet sitter ganske nær hverandre på samme kromosom. Slike studier av familier der flere nære slektninger er affisert av samme sykdom er godt egnet til å finne gener som forårsaker monogene sykdommer, der forandring i ett gen er årsaken til sykdommen. For polygene eller komplekse sykdommer der flere gener gir opphav til sykdommen, har det vist seg å være vanskeligere å påvise gener som er involvert i sykdomsutviklingen med denne metoden.

Grunnen er blant annet at mange av genene som er involvert i polygene sykdommer hverken er nødvendige eller tilstrekkelige til å utvikle sykdommen. For en del polygene sykdommer har imidlertid koblingsstudier sannsynliggjort at flere genområder, som hver for seg gir en moderat sykdomsrisiko, kan være involvert i sykdomsutviklingen (2).

For genetisk-epidemiologiske studier er det hovedsakelig pasient-kontroll- eller assosiasjons-studier som vil være mest hensiktsmessig. Her baserer en seg på at det er koblingsulikevekt mellom det undersøkte genet og det sanne sykdomsgenet. Jo tettere to gener sitter, jo mer sannsynlig er det at alleler på disse to loci opptrer sammen i befolkningen. En økt forekomst av et bestemt allel i en sykdomsbefolkning betyr derfor at det enten er det undersøkte allelet som selv bidrar til sykdomsdisposisjonen eller det er et allel på et nært koblet locus som medfører sykdomsdisposisjonen. Å skille disse to mulighetene fra hverandre kan være vanskelig.

D

ET HUMANE GENOMPROSJEKTET

Det humane genomprosjektet (http://ornl.gov/

TechResources/Human_Genome/home.html) har nå kartlagt alle menneskets gener i stor detalj. Prosjektet, som har hatt en tidsramme på 15 år, har vært et samarbeid mellom mange forskningsinstitusjoner over hele verden gjennom den humane genom organisasjo- nen (HUGO). HUGO har sørget for at det er etablert store offentlig tilgjengelige databaser over genmar- kører (Sequence Tagged Site (STS)), uttrykte gener (Expressed Sequence Tag (EST)) og mye annen nyttig informasjon om genomet. Det er utviklet mye ny teknologi for effektiv analyse av gener og gensekvenser.

Det endelige sluttresultatet av prosjektet vil være hele baserekkefølgen i det menneskelige genomet, ca.

3 milliarder baser. I februar 2001 ble et nesten ferdig utkast til det menneskelige genomet publisert (1). Det-

te betyr at det ikke lenger vil være nødvendig å arbeide i årevis for å kartlegge og sekvensere et genområde man er interessert i. Hvis man leter etter gener som bidrar til en sykdomstilstand, og har identifisert et aktuelt genområde ved hjelp av koblingsanalyser eller assosiasjonsstudier, kan en nå «slå opp» i genomet, og få oversikt over hvilke gener som finnes i det gen- området man har mistanke om kan være assosiert med sykdommen. En god inngangsport for å bla igjennom genomet er ”Genome browser” (www.genome.ucsc.

edu) som kobler sammen genom-informasjon fra ulike databaser på en lett tilgjengelig og oversiktlig måte.

Selv om genomsekvensen nå er kjent, gjenstår det fortsatt mye arbeid for å forstå hvordan genene bidrar til en sykdom eller tilstand, hvordan genene er regulert og hvordan de samarbeider seg i mellom. Genom- prosjektet undersøker bare DNA sekvensen til et individ, eller rettere sagt, hver enkelt del av genomet blir i prinsippet bare undersøkt hos en person. En viktig utfordring i tiden framover er derfor å kartlegge genetisk variasjon i ulike befolkninger (3).

M

OLEKYLÆRGENETIKK

Vi kan undersøke en persons gener med enkle metoder, forutsetningen er at vi har tilgang til DNA fra personen og at genene viser variasjon. Aktuelle prøve- materialer for DNA-isolering og metoder for genana- lyse vil bli omtalt under.

Prøvematerialer for DNA-analyse

DNA kan ekstraheres fra alle kjerneholdige celler i kroppen. Når genetisk-epidemiologiske prosjekter planlegges, er det nødvendig å ha en gjennomtenkt plan for hvordan DNA skal samles inn, tas vare på og brukes i forbindelse med prosjektet. Den vanligste måten å samle prøver til genetiske analyser er å be om å få en blodprøve fra personene som skal inngå i undersøkelsen. En blodprøve på 10 ml vil normalt gi ca. 100-150 µg DNA. Dette er nok til under optimale forhold å utføre i størrelsesorden 5-10 000 genanalyser. Det betyr med andre ord at det kan gjøres et stort, men likevel begrenset, antall genanalyser fra en enkelt blodprøve.

For store befolkningsundersøkelser kan det være upraktisk å samle inn blodprøver. Da kan prøver fra munnslimhinne på bomullspinner være et godt alternativ. Denne prøven kan forsøkspersonen ta selv ved å stryke en tilsendt bomullspinne langs munnhulen og deretter putte pinnen i et passende reagensrør. Utbyttet av DNA fra slike prøver, må en imidlertid regne med er betydelig mindre enn fra blodprøver.

Vevsprøver er en alternativ kilde til DNA, som kan være aktuelt i noen sammenhenger. Hvis vevsprøven er oppbevart som ferskt vev, uten konserveringsmidler, vil det være enkelt å isolere DNA fra prøven. Hvis vevet er fiksert, slik det ofte vil være i patologisk- anatomiske arkivmaterialer, kan det derimot by på

(14)

store problemer å isolere tilstrekkelig DNA av god kvalitet. Grunnen til dette er at fikseringsmidlene som er benyttet på ulike måter kan ha ødelagt DNA- molekylene slik at de ikke lenger kan analyseres.

Hva slags genetisk variasjon kan enkelt types?

Det finnes flere former for DNA-polymorfi, som er mer eller mindre godt egnet for store genetisk-epidemiologiske undersøkelser. Den enkleste og hyppigste formen for DNA-polymorfi er enkeltbase-forandringer (single nucleotide polymorphism eller SNP) (figur 2a).

SNP kan være enten alternative baser på samme sted i genomet, eller tap eller tilskudd (delesjon eller insersjon) av en eller noen få baser på et bestemt sted i genomet. Gjennomsnittlig finnes det en SNP per 1000 baser i genomet (4), det vil si at menneskets genom innholder 1,42 millioner singel nukleotid polymorfis- mer (5). Siden de fleste gener spenner over flere tusen baser, vil det i hvert enkelt gen finnes flere SNP. Det er derfor knyttet store forhåpninger til bruk av slike SNP i studiet av komplekse genetiske egenskaper (6), og databanker over SNP er opprettet (7).

Figur 2. A: Eksempel på enkelt base polymorfi. Den av- vikende basen i sekvensparet er understreket. B: Eksem- pel på variabel lengde polymorfi. Den repeterende sekvensen AT er understreket. De to sekvensene atskiller seg med to repetisjoner av AT.

Variabel lengde polymorfi (VNTR) er en annen form for polymorfi som det finnes relativt mye av i genomet, og som det er enkelt å type for. VNTR er en repetert DNA-sekvens som forekommer i et ulikt antall repetisjoner (figur 2b). Det er mest aktuelt å type for VNTR loci med korte strekk (50-100 baser) av to til fem-seks basers repetisjoner.

Polymerase kjedereaksjonen

Det er mulig å mangfoldiggjøre et bestemt genområde mange ganger i løpet av et par timer ved hjelp av en metode som kalles PCR, polymerase kjedereaksjonen (figur 3a). Denne teknikken var et stort framskritt da den ble introdusert på slutten av 80-tallet. Utviklingen

av metoden ble belønnet med Nobelprisen i medisin i 1993 (8). Ved hjelp av PCR-metoden kan ethvert kjent gen undersøkes enkelt og billig. Foreløpig er det i liten grad utviklet effektiv teknologi for å undersøke DNA- variasjon uten å gå veien om mangfoldiggjøring av bestemte genområder. PCR-produkter påvises enkelt ved å farge med stoffer som binder seg til DNA (for eksempel etidiumbromid) og separere produktet i en agarosegel ved hjelp av elektroforese. Vandringen av DNA-molekyler i en gel-elektroforese er proporsjonal med lengden av DNA-molekylet. PCR-produktet inneholder hovedsakelig DNA av en bestemt lengde, og vil derfor sees som et distinkt DNA-bånd i gelen etter elektroforese (figur 3b).

Figur 3. A: Skjematisk framstilling av PCR-reaksjonen. Re- aksjonen er tegnet syklisk for å få fram at de samme tre hendelsene gjentar seg 30-40 ganger i løpet av reaksjonen.

Dobbelttrådig DNA smeltes eller denatureres i enkelttrådig DNA ved 95 ºC. Temperaturen senkes til 55 ºC slik at enkelttrådige korte syntetiske primere kan binde seg til hver sin DNA-tråd, i hver sin ende av det området som skal mangfoldiggjøres. Temperaturen heves igjen til 72 ºC der det varmestabile enzymet Taq polymerase, som lager en ny DNA-tråd med identisk men motsatt sekvens av templatet, er mest aktivt. Det nylagete DNA samt det opprinnelige DNA smeltes på nytt, og reaksjonen gjentas.

B: Påvisning av PCR-produkter i en agarose gel elektrofore- se. DNA av lik lengde vandrer like langt i et elektrisk felt. Et fargestoff som binder DNA benyttes for å synliggjøre DNA i gelen. En DNA-stige benyttes som markør for å anslå lengden på PCR-produktene. Eksempelet viser resultatet av en HLA-typings reaksjon med allel-spesifikke primere. Posisjon 4 og 8 har to bånd, som uttrykk for en positiv reaksjon. De øvrige posisjonene har bare ett kontrollbånd, som uttrykk for at PCR-reaksjonen har vært vellykket.

(15)

93

Polymorfi i et genområde kan påvises direkte ved hjelp av PCR-reaksjonen ved at denne lages slik at bare bestemte genvarianter mangfoldiggjøres. Like aktuelt er det å lage PCR-reaksjonen slik at alle aktuelle varianter mangfoldiggjøres, for deretter å påvises enkeltvis.

Dette kan gjøres på mange måter. Noen av disse vil bli omtalt i det følgende. En god oversikt over aktuelle metoder er også gitt av Ellsworth og Manolio (9).

SSO-probing

En mye benyttet teknikk baserer seg på bruk av korte sekvensspesifikke enkelttrådet DNA, såkalte oligo- nukleotidprober eller SSO. Hver enkelt probe binder seg bare til en bestemt genvariant i PCR-produktet som skal undersøkes. Fordi probene er merket, er det mulig å registrere hvilke genvarianter som er til stede eller ikke (figur 4). Probing med syntetiske DNA- tråder kan også skje ved at probene sitter fast på en membran, og PCR-produktet som skal undersøkes er merket og i løsning fri til å binde seg til prober med identisk sekvens. Dette kalles revers SSO-probing.

Figur 4. A: Skjematisk framstilling av oligonukleotid pro- bing. Prober og DNA er framstilt som streker. Enkeltbase- forskjell er framstilt som trekant. Den radioaktivt merkete proben binder seg bedre til den ene enn til den andre DNA- sekvensen, og dette kan avleses som et positivt signal. B:

Som A, med proben og DNA-sekvensen skrevet med base- symboler. C: Resultat av et probeforsøk. DNA-1 reagerer med både probe A og B, mens DNA-2 bare reagerer med probe A.

En alternativ variant av revers SSO-probing er å feste eller syntetisere spesifikke prober i bestemte po- sisjoner på en liten fast overflate. Slike mikrochips kan undersøke genvariasjon i mange gener på en gang i en såkalt microarray-analyse (4). SSO-probing ved hjelp av chips-teknologi tilfredsstiller kravet til at metoden skal være automatiserbar.

SNP kan også påvises med andre metoder, som for eksempel restriksjonsenzym fordøyelse (kalt restrik- sjons fragment lengde polymorfi (RFLP) analyse).

Restriksjonsenzymer er enzymer som binder seg spesi- fikt til bestemte korte sekvensmotiver og kutter DNA- tråden i dette området. Gjenkjennelsessekvensene er ofte palindrome sekvenser (det vil si de leses likt enten en leser den ene eller den andre av DNA-trådene), men ikke nødvendigvis. For å kunne type ved hjelp av restriksjonsenzymer er det en forutsetning at SNP ligger i gjenkjennelsesstedet for et restriksjonsenzym, slik at det ene av allelene blir kuttet på dette stedet av det bestemte restriksjonsenzymet mens det andre allelet ikke blir kuttet. Denne metoden egner seg best for små- skalert typing. RFLP-basert genotyping var forøvrig den første form for DNA-typing som ble etablert.

Variabel lengde analyse

VNTR polymorfi kan undersøkes enkelt ved å ampli- fisere det variable lengde-området med et primersett der den ene primeren er merket med et fluorescerende molekyl. PCR-produktene separeres i en acrylamidgel i et elektrisk felt, og signalet fra den merkete primeren fanges opp av en scanner på et bestemt sted i gelen.

Ved å velge PCR-primere som gir produkter med ulike lengder og også velge ulike fluorokromer til å merke produktene, er det mulig å undersøke 10-15 loci i et og samme spor i en og samme gel (figur 5). Denne metoden er derfor ganske effektiv og har vært benyttet til å gjøre genomvide koblingsundersøkelser av polygene sykdommer.

Figur 5. Automatisk typing av VNTR-polymorfi ved hjelp av automatisk gelelektroforese fluorescens scanning. Prøve 1-8 representerer PCR-produkter som inneholder en variabel lengde polymorfi. Sammen med prøven er kjørt en intern lengde standard, for å kunne sammenlikne prøvene innbyr- des. Prøve 2 har to alleler, allel 1 på 180 og allel 3 på 184 basepar. For å analysere gelbildet benyttes et software som framstiller resultatet fra prøve 2 som vist til høyre i figuren.

(16)

Sekvensering

Den mest direkte måten å undersøke DNA-polymorfi på er å bestemme sekvensen til det aktuelle gen- fragmentet. Dette gjøres ved såkalt sekvensering, som vanligvis baserer seg på bruk av en enzymatisk DNA- polymeriseringsreaksjon. Man benytter en primer som binder seg til sekvensen som skal undersøkes sammen med en blanding av de fire normale basene og fire defekte baser merket med fire ulike farger. Når DNA- polymerasen inkorporerer en defekt base i den nye DNA-tråden, stopper syntesen opp. En sekvenserings- reaksjon resulterer derfor i en blanding av DNA-tråder av ulik lengde. Når sekvenseringsproduktet separeres i en acrylamidgel, vil det resultere i en stige, med en bases forskjell mellom "trinnene". Ved å lese av hvilken farge hvert av "trinnene" i stigen har, kan en bestemme hvilken sekvens det opprinnelige DNA- fragmentet har (figur 6). Denne metoden kan benyttes til småskalert typing, men egner seg ikke for genetisk- epidemiologiske undersøkelser. For å påvise hittil u- kjente polymorfier er det imidlertid fortsatt nødvendig å sekvensere samme gen fra et visst antall personer.

Individuell genomtyping

Det er foreløpig begrenset hvor mange genanalyser det er mulig å utføre på DNA isolert fra en enkelt blod- prøve. I framtiden vil det imidlertid sannsynligvis bli mulig å gjøre en global gentest slik at en på noen timer i en liten blodprøve kan gjøre et helt "humant genom- prosjekt" på individnivå. Individer kan da testes en gang for alle, og vil kunne bære med seg sitt individuelle genom i en liten databrikke. Da vil også tilgangen på tilstrekkelig DNA av god kvalitet ikke lenger være den samme begrensende faktoren ved genetisk epidemiologiske studier slik det er i dag. Utfordringen vil da heller være å håndtere de store datamengdene og se relevante mønstre i genprofilene til de undersøkte indi- videne.

G

ENOMVID ASSOSIASJONS

-

SCREENING

For komplekse sykdommer, der flere gener er involvert i tilegg til miljøfaktorer, har genomvide koblings- undersøkelser ikke klart å peke ut med sikkerhet hvilke genområder som er involvert. Man har derfor ønsket å benytte styrken til assosiasjonsmetoden (pasient- kontroll-studier) i genomvid screening. Fordi hver markør i en assosiasjonsstudie tester et kortere gen- område (ca. 1 centiMorgan (cM¹) avhengig av grad av koblingsulikevekt) enn en markør i en koblingsstudie (ca. 12 cM), er det nødvendig å bruke langt flere mar- kører i en genomvid assosiasjons-screening. Mens

1 cM brukes som målenhet på avstand mellom gener. Det tilsvarer gjennomsnittlig 1x10⁶ baser (1 Mb), og er et uttrykk for hvor sannsynlig det er at det skal skje en rekombinasjon mellom to gener i kjønnscelledelingen. 1 cM betyr at denne sannsynligheten er 0,01, det vil si at det i 1% av alle meioser vil skje en overkrysning mellom de to genene.

koblingsstudiene vanligvis benytter 300-400 markører for å dekke genomet, må en genomvid assosiasjonsstudie benytte flere tusen markører. Det har derfor vært tilnærmet praktisk umulig for en enkelt forsk- ningsgruppe å utføre genomvid assosiasjons-screening, inntil pooling av DNA ble en anerkjent metode (10).

Figur 6. A: Resultat av manuell sekvensering. Det be- nyttes bare en type merking på de defekte basene som inngår i reaksjonen, og hver base må derfor analyseres separat. De fire analysene separeres ved siden av hverandre ved hjelp av elektroforese. Resultatet blir en stige, der hvert enkelt trinn representerer en enkelt base. Ved å følge stigen fra bunn til topp, kan sekvenseringsresultatet tolkes, som angitt til høyre for gelbildet.

B: Resultat av automatisk sekvensering. De fire basene analyseres samtidig i samme prøve. Dette gjøres ved å benytte fire ulike fargemerkinger til de fire defekte basene. Prøven separeres og analyseres ved hjelp av automatisk gelelektroforese fluorescens scanning. Et datapro- gram analyserer sekvensen, og framstiller den som vist i figuren, både med bokstaver og med "topper" som representerer rådataene som sekvensen er laget utifra.

DNA pooling

Bruk av sammenslåtte DNA-prøver i screening for sykdomsdisponerende gener er en effektiv snarvei til å samle store mengder genetisk informasjon fra mange individer med lav kostnad per testet individ. Ved ”pooling” av DNA slår man sammen lik mengde av DNA

(17)

95

fra pasientgruppen til én prøve, og samme mengde DNA fra kontrollene til en annen prøve. Dersom målingen av DNA-konsentrasjonen er gjort nøyaktig, vil differansen i allelfrekvens mellom pasientgruppen og kontrollgruppen for en bestemt markør kunne avleses direkte ved analyse av denne markøren i en sekvenseringsmaskin. Man får frem et "allele image pattern" (AIP), der hver topp angir et observert allel, mens høyden på en topp angir frekvensen av dette allelet. Differansen i høyde mellom en topp (et allel) i pasient-poolen og den tilsvarende toppen i kontroll- poolen, gir direkte utrykk for forskjellen i allelfrekvens mellom pasienter og kontroller (figur 7).

Pooling-strategien gir ikke kunnskap om individuelle genotyper eller haplotyper, men kan påvise forskjeller i allelfrekvens mellom pasient- og kontrollgruppen, som jo er det vi er ute etter i en screening.

Metoden frigjør kapasitet til å type mange markører, noe som muliggjør en genomvid assosiasjonsscreening med begrensede ressurser.

Figur 7. Resultat av genotyping i sammenslått DNA (øvre del av figuren) og genotyping i enkeltprøver (diagrammet i nedre del av figuren). Mørke søyler tilsvarer allelfrekvensen ved individuell typing av prøvene som inngår i den øverste kurven, mens lyse søyler tilsvarer allelfrekvensen ved individuell typing av prøvene som inngår i den neder- ste kurven. Et allel som viser avvik mellom de to sammen- slåtte DNA-prøvene er angitt med pil. De sammenslåtte DNA-prøvene inneholder hver DNA fra ca. 200 prøver.

GAMES – en genomvid assosiasjonsscreening av multippel sklerose i Europa

Multippel sklerose (MS) er en inflammatorisk sykdom i sentralnervesystemet, som rammer unge mennesker, og som ofte fører til invaliditet i ung alder. Årsaken til sykdommen er ikke kjent, men man har holdepunkter for at flere gener, samt en eller flere ukjente miljø- faktorer, sammen bidrar til sykdommen. Sykdommen er hyppigst i den kaukasiske befolkningen, der HLA haplotypen HLA DR2,DQ6, er de eneste genene som

er påvist å være sikkert assosiert med sykdommen. MS er en kompleks genetisk sykdom, og man søker etter flere gener som er av betydning i sykdomsutviklingen.

Koblingsstudier har heller ikke ved MS klart å peke ut med sikkerhet hvilke andre genområder som er involvert. Verdens største genomvide assosiasjonsscreening på en kompleks sykdom foregår nå med bruk av sammenslått DNA fra MS-pasienter og kontroller fra hele Europa. Studien kalles GAMES

”Genetic Analysis of Multiple Sclerosis in Europe- anS”, og ledes av Dr. Sawcer og Professor Compston i Cambridge i England. I GAMES har 20 europeiske forskningsgrupper gått sammen om å genotype nasjonale materialer av sammenslått DNA fra MS-pasienter og kontroller med 6000 VNTR-markører. Norge bidrar til studien i samarbeid med forskningsgrupper i Danmark og Sverige (Harbo et al., manuskript under arbeid).

I GAMES har man valgt å type VNTR-markører fremfor SNPs fordi oversikten over VNTR-markører inntil nå har vært bedre enn for SNPs. Markørene i GAMES dekker hele genomet med ca. 0,5 cM avstand.

Hver gruppe vil gjøre sin screening med de samme 6000 markørene i to stadier, der to ulike grupper av ca.

200 MS pasienter og 200 kontroller vil bli genotypet i hver screening. I et tredje stadium har man planlagt å genotype flere VNTR-markører eller SNP på individuelle prøver.

Alle forskningsgruppene som deltar i GAMES for- plikter seg til å stille sine data til disposisjon for en endelig meta-analyse. Denne planlegges å være ferdig vinteren 2003. Ved å sammenligne dataene fra de ulike europeiske populasjonene, håper man å kunne identifisere de genområdene som er av betydning for utvikling av MS i den europeiske befolkningen. Videre studier kan deretter rettes mot disse genområdene. Nå som genomsekvensen er tilgjengelig, vil det være betydelig mye enklere enn tidligere å lete etter kandidatgener i de sykdomsassosierte genområdene (se også http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/MSgenetics/GAMES/).

M

OLEKYLÆRGENETISKE FRAMTIDSPER

-

SPEKTIVER I GENETISK EPIDEMIOLOGI Det er nå en sterk internasjonal interesse både blant forskere og investorer for genetisk-epidemiologiske undersøkelser. I og med genomprosjektets avslutning, er det først og fremst tilgang på gode, store og vel- karakteriserte pasientmaterialer som er en begrensende faktor for å gjøre slike studier. Det er håp om at slike studier vil gi informasjon av betydning for å utvikle nye medisiner og behandlingsformer for sykdommer som det i dag ikke er mulig å helbrede.

En annen begrensende faktor for store genetisk- epidemiologiske studier er mangelen på molekylær- genetisk metodikk som tillater screening for et stort antall genvarianter i et stort antall prøver, med et lite forbruk av DNA-materiale. Vi har i denne oversiktsartikkelen nevnt SNP-typing ved hjelp av mikrochips

(18)

som en lovende mulighet. En annen mulighet er bruk av sammenslåtte DNA-prøver fra homogene popula- sjoner av pasienter og kontroller. I framtiden vil det sannsynligvis eksistere metoder som tillater å under- søke individuelle genom på kort tid. Kanskje vil alle som kommer i kontakt med helsevesenet få etablert sitt

individuelle genom, og få det lastet inn i sitt identi- tetskort. Dette vil gjøre ytterligere molekylærgenetisk testing av enkeltindivider overflødig, men vil stille genetikere og epidemiologer overfor nye utfordringer såvel etisk som vitenskapelig knyttet til innsamling og håndtering av genetisk informasjon.

R

EFERANSER

1. Lander ES, Linton LM, Birren B, Nusbaum C, Zody MC, Baldwin J, et al. Initial sequencing and analysis of the human genome. Nature 2001; 409 (6822): 860-921.

2. Dyment DA, Willer CJ, Scott B, Armstrong H, Ligers A, Hillert J, et al. Genetic susceptibility to MS: a second stage analysis in Canadian MS families. Neurogenetics 2001; 3 (3): 145-51.

3. Shalat SL, Hong JY, Gallo M. The Environmental Genome Project. Epidemiology 1998; 9 (2): 211-2.

4. Wang DG, Fan JB, Siao CJ, Berno A, Young P, Sapolsky R, et al. Large-scale identification, mapping, and genotyping of single-nucleotide polymorphisms in the human genome. Science 1998; 280 (5366): 1077-82.

5. Sachidanandam R, Weissman D, Schmidt SC, Kakol JM, Stein LD, Marth G, et al. A map of human genome sequence variation containing 1.42 million single nucleotide polymorphisms. Nature 2001; 409 (6822): 928- 33.

6. Chakravarti A. Population genetics – making sense out of sequence. Nat Genet 1999; 21 (1 Suppl): 56-60.

7. SNP attack on complex traits [editorial]. Nat Genet 1998; 20 (3): 217-8.

8. Børresen AL. Nobelprisen i kjemi 1993 – polymerase kjede reaksjonen og styrt mutagenese. Tidsskr Nor Laegeforen 1993; 113 (30): 3668-9.

9. Ellsworth DL, Manolio TA. The emerging importance of genetics in epidemiologic research. I. Basic con- cepts in human genetics and laboratory technology. Ann Epidemiol 1999; 9 (1): 1-16.

10. Risch N, Teng J. The relative power of family-based and case-control designs for linkage disequilibrium studies of complex human diseases I. DNA pooling. Genome Res 1998; 8 (12): 1273-88.