GENETIK-SCHULUNG

Krankheitsrisikostatistik








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Einfache Krankheitsrisikostatistik

Kapitel 16
Schulung zur genetischen Beratung


Schulungsvideo

Lernen Sie wie genetische Risiken berechnet werden, was ein Odds Ratio ist und wie Sie relevante genetische Ergebnisse von irrelevanten unterscheiden können.

Gesprochener Text des Videos

Kapitel 16
Einfache Krankheitsrisikostatistik

Dies ist eine Vereinfachung und Zusammenfassung, wie wir mit Krankheitsrisiken umgehen. Das ist für die Interpretation von diesen genetischen Informationen vollkommen ausreichend. Das ganze geht noch vielmehr in die Tiefe und für diejenigen die es interessiert, gibt es noch eine weitere Schulung dazu.

Für das Arbeiten mit genetischen Informationen ist das aber nicht notwendig. Alles was ich hier erkläre ist vollkommen ausreichend, um mit diesen Daten zu arbeiten.

Die Krankheitsrisikostatistik

Es gibt einen Begriff, den Sie lernen müssen, er heißt „Odds Ratio“. Man kann das als „relative Wahrscheinlichkeit“ übersetzten. Den Odds Ratio wird im Folgenden mit dem Diabetes-Gen als Beispiel erklärt.

Eine weitere kurze Erklärung: der Körper besteht aus Zellen, in den Zellen ist ein Zellkern und im Zellkern stecken die Chromosome. Ein Chromosom ist ein eng zusammengewickelter Faden, auch DNA-Doppelhelix genant. Diese wiederum enthält den genetischen Code, der aus vier verschiedenen Buchstaben besteht. Ein Gen ist ein bestimmter Bereich in diesem genetischen Code.

Dann gibt es die SNPS, die auch in einer anderen Schulung erklärt werden. An einer bestimmten Position im genetischen Code steht häufig ein anderer Buchstabe. Bei manchen Menschen steht dort ein 'G' und bei anderen ein 'A'. Jetzt gibt es solche SNPS oder Genvariation die dazu führen, dass ein funktionierendes Gen in ein defektes Gen umgewandelt wird. Das Gen kann seine Aufgabe also nicht mehr erfüllen oder im Falle einer Genvariation nicht mehr so gut erfüllen.

In unserem Beispiel mit den Diabetes-Gen haben wir einen Buchstaben, wo häufig eine Änderung vorkommt. Wenn hier ein 'G' steht, dann funktioniert das Gen. Das nennen wir den „Wildtyp“. Wenn hier ein 'A' steht, dann ist es ein mutiertes Gen, also ein defektes Gen, welches nicht mehr funktioniert. Das nennen wir dann den „Mutanten“.

Jeder Mensch hat von jedem Gen zwei Stück. In dem Kapitel „Wie wird Genetik vererbt“, habe ich das Ganze schon erklärt. Man bekommt ein Gen von dem Vater und eines von der Mutter. Es gibt ein paar Ausnahmen bei den Genen auf dem X-Chromosom bei Männern, aber wir vereinfachen es in diesem Beispiel und sagen, dass jeder zwei Gene von jedem Typ hat.

Das Diabetes-Gen ist auf beiden Genen und es kann eine Genvariation auf beiden, nur auf einem oder auf gar keinen Gen vorkommen. Das sind die drei Möglichkeiten – beide Gene in Ordnung, ein Gen in Ordnung oder beide defekt.

Wenn wir wie in dem Beispiel vorher auch ein 'G' an dieser Stelle der Genvariation setzten heißt es, dass das Gen funktioniert und seine Aufgabe richtig erfüllt. Falls dort ein 'A' steht, ist das Gen mutiert.

D Möglichkeit „Wildtyp“ bedeutet, dass bei beiden Genen ein 'G' an dieser Stelle ist. Häufig wird es als G/G dargestellt. In genetischen Berichten von internationalen Labors und auch in unseren Berichten, werden Sie dieses G/G finden.

Dann gibt es die Möglichkeit 'G' auf einen und 'A' auf dem anderen Gen. Das wird dann als G/A dargestellt. Wenn man einmal die Variation hat und einmal nicht, dann nennen wir das den „Heterozygot“. Ein Gen ist defekt und das andere nicht. Biologisch gesehen ist es unbedeutend, ob das linke oder rechte Gen den Gendefekte trägt. G/A wäre das gleiche wie A/G. Beides sind Heterozygoten und können ein Risiko auslösen.

Wenn ein 'A' auf beiden Genen sitzt, dann ist es ein „Homozygot Mutant“. Das bedeutet, dass beide Gene defekt sind.

Dies sind die drei Möglichkeiten, die wir haben. Bitte merken Sie sich G/G, A/G und A/A. Das sind die genetischen Ergebnisse, der Genvariation die wir untersuchen.

Die Variation G/G bzw. Wildtyp ist die häufigste Variation. In der Genetik wird sie oft verwechselt mit der nicht krankheitsauslösende Variation, was nicht immer unbedingt das selbe sein muss. Manchmal ist die Häufigere eine krankheitsauslösende Variation und die seltenere Genvariation führt zu einem niedrigeren Risiko. In unserem Beispiel ist es allerdings der Wildtyp, der das niedrigere Risiko hat und häufig vorkommt. Diesem Genotyp weisen wir den Odds Ratio (Krankheitswahrscheinlichkeit) von 1 (OR:1) zu. Eine Person mit diesem Odds Ratio hat also das normale Risiko der Bevölkerung zu erkranken.

Eine Person mit dem Heterozygot A/G hat zum Beispiel ein Odds Ratio von 2 (OR:2). Das Risiko ist in diesem Fall doppelt so hoch.

Bei dem Homozygot Mutant könnte der Odds Ratio zum Beispiel 4 (OR:4) sein. Es ist also das vierfache Risiko zu erkranken.

Der Odds Ratio ist hier also einfach die Erkrankungswahrscheinlichkeit, im Vergleich zu einer Person, mit einem optimalen genetischen Profil.

So sieht das dann wirklich in den Berichten aus. Das hier sind zum Beispiele die Gene für die Thromboseneigung und diese Gene haben hier unter Genotyp die Gene G/G. Beide Gene von der Mutter und vom Vater sind die gesunden Gene, also die nicht kritischen Gene. Die Erkrankungswahrscheinlichkeit (Odds Ratio) ist also 1. Bei dem Faktor-2 Gen, auch ein Thrombose Gen, ist es dasselbe.

Bei Pai-1 ist der Odds Ratio 1.83. Das heißt eine Person hat durch diesen Genotyp ein 1,83-faches Risiko. Gegenüber dem normalen Risiko ist es 83% höher. Es ist nicht die Erkrankungswahrscheinlichkeit, sondern nur das Risiko, welches um 83 % höher ist.

Und noch eine kurze Erklärung, ein SNP kann eine Veränderung von 'G' zu 'A' oder von 'G' zu 'T' oder alle andern Möglichkeiten sein. Es kann auch sein, dass auf einen Gen ein 'G' ist und auf dem anderen der Buchstabe einfach fehlt. Das nennt sich eine „Deletion“, nach dem Englischen Wort „Delete“. Es gibt also auch SNPS bzw. Genvariation, die von 'G' zu nichts ändern.

Hier ist genau das der Fall, die Person hat auf dem einen Gen ein 'G' und auf dem anderen die Deletion, was zu einem Risiko von 1,83 führt.

Dann gibt es „Protektiv“. Das heißt, dass es ein Schutz vor irgendetwas ist und somit ein niedrigeres Risiko birgt. „Respond“ heißt, dass diese Person auf irgendetwas besonders anspricht – ein bestimmtes Medikament oder eine bestimmte Lebensstilumstellung usw. Es kann also ein Schutz sein, aber auch ein Risiko darstellen.

Das nächste Beispiel ist das Thrombose Gen Faktor-2. In den Berichten sieht es folgendermaßen aus: hier ist der wissenschaftliche Teil, für diejenigen die es interessiert. Es wird einmal erklärt wie das Gen heißt und was es macht und dann gibt es die drei verschiedenen Ergebnismöglichkeiten – A/A, A/G und G/G.

Das G/G haben 96% der europäischen Population. Der Wildtyp, ohne erhöhtes Thromboserisiko, ist also die häufigste Genvariation. Es sind die normalen schützenden Gene.

Bei A/G ist eines der Gene Defekt. Ungefähr 3% der Population hat diese Variante und das Odds Ratio ist auf 5 erhöht. Das heißt, dass diese Personen ein 5-faches Risiko hat, an der Krankheit zu erkranken. Wenn man Genotyp A/G hat, wird man also 5 Mal wahrscheinlicher an Thrombose leiden als eine Person mit optimalen Genen.

Wenn beide Gene defekt sind (A/A), was bei ca. 1% der Population der Fall ist, ist das Risiko das 25-fache. Die Personen werden also 25 Mal wahrscheinlicher diese Krankheit entwickeln, als Personen mit optimalen Genen.

Wenn man 1000 Leuten mit jeweils den optimalen Genen und diesem Gendefekt nimmt, werden hier 25 mehr Leute Thrombose entwickeln, als in der anderen Gruppe.

Jetzt ist die Frage, wie ein Odds Ratio die Krankheitswahrscheinlichkeit beeinflusst. Es ist zwar ein Risikohinweis, aber sagt nicht aus wie wahrscheinlich ich an dieser Krankheit erkranken werde. Was bedeutet es, wenn mein Thromboserisiko 5 Mal oder 8 Mal höher ist? Wie wahrscheinlich ist es wirklich zu erkranken?

Nehmen wir als Beispiel irgendeine wahllos gewählte häufige Krankheit, die eine von fünf Personen betrifft, also 20% Lebenszeit-Risiko. 20% der Population bekommt diese Krankheit. Der Bevölkerungsdurchschnitt hat den niedrigen OR von 1. Die Allgemeinbevölkerung hat ein einfaches Risiko, an der Krankheit zu erkranken.

Jetzt nehmen wir eine Frau mit einer Genvariation, die das Risiko verdoppelt. Sie hat also einen OR von 2, ein zweifaches Risiko an der Krankheit zu erkranken. Wir schauen nun, was das wirklich für die Frau bezüglich der Erkrankungswahrscheinlichkeit bedeutet.

Der Durchschnittswert ist 20% Lebenszeit-Risiko. 20% der Population erkrankt daran. Das heißt, wir haben eine Erkrankungswahrscheinlichkeit von 20% bei einem OR von 1.

Was ist nun die Erkrankungswahrscheinlichkeit bei einem OR von 2?

Es ist das doppelte Risiko, also werden die 20% verdoppelt. Wir haben also eine Erkrankungswahrscheinlichkeit von 40%.

Dies liegt zwar sehr nahe an der Wahrheit, aber ist nicht ganz exakt. Die Statistik ist noch etwas komplizierter. Wem es interessiert, der kann in das Kapitel der genaueren Statistik sehen.

Die meisten Mediziner und Wissenschaftler verwenden den OR allerdings genau in dieser Form. Das heißt, der OR von 2 bedeutet ein doppeltes Risiko. Ein OR von 2 kann also schon eine große Auswirkung haben.

Dann gibt es andere Fälle, zu denen ich Ihnen ein Beispiel nennen möchte. Wir erfinden einfach eine sehr seltene Krankheit und nennen sie Demo Syndrom. Es ist eine relativ seltene Genvariante und der OR des Bevölkerungsdurchschnitts ist 1. Die Bevölkerung hat also nur ein einfaches Risiko und die Erkrankung ist so selten, dass nur 1 von 100.000 sie bekommt. Es ist ein 0.001% Lebenszeit-Risiko und nur 0.001% der Bevölkerung erkrankt an der Krankheit. Dies ist nur ein Beispiel, aber es gibt Krankheiten die ungefähr solchen Zahlen aufweisen.

Nun zu dem Odds Ration. Der Bevölkerungsdurchschnitt hat einen OR von 1 – das einfache Risiko zu erkranken. In diesem Beispiel haben wir eine Frau mit einer Genvariation, die einen sehr starken Effekt hat, wodurch sie einen OR von 60 hat. Es hört sich zwar bedrohlich an, dass das Risiko dieser Frau 60 Mal höher ist diese Krankheit zu bekommen, aber wenn man genauer hinschaut und sich die Erkrankungswahrscheinlichkeit ausrechnet, ist die Erkrankungswahrscheinlichkeit gerade mal 0.06%. Obwohl diese Person ein 60-faches Risiko hat die Krankheit zu bekommen, ist die Wahrscheinlichkeit noch weit unter 1%, weil die Erkrankung einfach so selten ist.

Man darf sich nicht von einem hohen OR beeindrucken lassen, sondern sollte auch beachten, wie häufig die Krankheit überhaupt vorkommt.

Das bedeutet, dass obwohl durch die Genvariation das Risiko 60 Mal höher ist, ist die Erkrankungswahrscheinlichkeit nur 0.06% und die Genanalyse hat keine Relevanz für die Gesundheit.

Wenn wir diese Genanalyse anbieten würden, könnten wir einer Person sagen, dass sie ein 60 Mal höheres Risiko hat. Die Person würde sich unglaublich Sorge machen, aber in Wirklichkeit hat es keine Bedeutung für die Gesundheit, weil das Risiko immer noch verschwindend klein ist. Eine solche Genanalyse macht keinen Sinn und ist unseriös.

Seien Sie also vorsichtig bei Genanalyse-Angeboten im Internet, wenn ein Ihnen nicht bekanntes Gen analysiert werden soll.

Als nächstes schauen wir uns einige Beispiele an, die demonstrieren wie der OR und die Erkrankungswahrscheinlichkeit zusammen spielen.

Nehmen wir eine Krankheit, die nur bei 5% der Bevölkerung auftritt und die Genvariation erhöht den OR auf 7. Das würde heißen, dass die Erkrankungswahrscheinlichkeit durch den OR 7 von 5% auf 35 % angestiegen ist. Dies ist ein durchaus entscheidendes Ergebnis, was bei Gesundheitsentscheidungen oder Gesundheitsvorsorge relevant sein kein.

Die Krankheit tritt zu 1% in der Bevölkerung auf und die Genvariante erhöht den OR auf 1.1. Die 1% werden also mal 1.1 gerechnet, wodurch wir auf 1.1% kommen. Diese Genanalyse ist also vollkommen nutzlos, weil sie uns keine nützlichen Informationen liefert, die man in irgendeiner Form verwenden könnte. Eine solche Genanalyse macht also keinen Sinn.

Die Krankheit tritt zu 1% in der Bevölkerung auf und die Genvariation erhöht den OR auf 60. 1% mal 60 wäre schon deutlich höher. In Statistiken ist es nicht ganz so, dass man die Wahrscheinlichkeit mal OR rechnet, die Statistik macht es etwas komplizierter. In diesem Fall würde die Erkrankungswahrscheinlichkeit aber von 1 % auf 45 % ansteigen, was wiederum relevant ist.

Die Krankheit tritt zu 0,001% auf und die Genvariation erhöht den OR auf 90. 0.001% * 90 würde die Erkrankungswahrscheinlichkeit nur auf 0.06% erhöhen, wodurch auch diese Genanalyse keinen Sinn macht.

Die Krankheit tritt zu 0.001% auf und die Mutation führt in 100% der Fällen zur Krankheit, eine Mutation wie zum Beispiel bei dem Alport Syndrom. Die Mutation ist zwar sehr selten, aber führt in allen Fällen zur Krankheit, also ist sie sie höchst relevant.

Sie wissen nun was ein Odds Ratio ist. Sie müssen beachten wie häufig die Krankheit generell auftritt, um einzuschätzen, ob es ein relevantes Ergebnis ist.

Das alles haben wir, also die Wissenschaftler die Genanalyseprogramme entwickelt haben, natürlich schon berücksichtigt. Es wird immer geschaut, ob die Genvariation stark genug ist. Wenn es nur ein 1% erhöhtes Risiko ist, dann ist dies nicht der Fall. Des weiteren wird geschaut ob die Genvariation häufig genug vorkommt und es Sinn macht, dafür zu testen. Wenn nur bei einer Person von 100.000 die Genvariation vorkommt, macht eine Genanalyse keinen Sinn.

Nach diesen Kriterien haben wir die Genvariationen ausgewählt. Seien Sie vorsichtig bei Angebote, wo wahllos Genvariationen angeboten werden. Hohe OR's sind nicht immer hohe resultierende Risiken.

Warum werden bei Genanalyse OR's genannt und nicht Erkrankungswahrscheinlichkeiten?

Als Beispiel nehmen wir eine Person mit Alzheimer Risiko und einem OR von 3. Aufgrund von Gendefekten, hat diese Person ein 3 Mal so hohes Risiko Alzheimer zu entwickeln. Die Erkrankungswahrscheinlichkeit ist im Durchschnitt 20%. Diese Person hat die Möglichkeit Vorsorge zu betreiben, um ihr Krankheitsrisiko zu senken.

Hier gibt es sehr interessante Vorsorgeprogramme. Studien haben zum Beispiel gezeigt, dass zwei bis fünf Tassen Kaffee pro Tag das Risiko an Alzheimer zu erkranken auf 36% (OR 0.36) senken. Diese Person hat also knapp 70% weniger Risiko, wenn sie zwei bis fünf Tassen Kaffee täglich trinkt.

Vermutet wird, dass die in sehr hoher Konzentration im Kaffee enthaltenen Antioxidantien eine Rolle spielen. Auf jeden Fall kann Kaffee das resultierende Risiko senken.

Des weiteren hat sich herausgestellt, dass regelmäßiger Sport das Risiko auf 60% (OR 0.6) senkt.

Der OR unserer Person im Beispiel ist 3, sie kann durch verschiedene Vorsorgemaßnahmen das Risiko auf einen OR von 0.64 senken und dadurch sogar unter den Durchschnitt der Erkrankungswahrscheinlichkeit von 20% kommen.

(3 x 0.36 x 0.6 = 0.64 OR / Erkrankungswahrscheinlichkeit 13.46%)

Ebenso kann folgendes passieren: die Person hat ein hohes Risiko und lebt einen ungesunden Lebensstil. Sie raucht, trinkt, sitzt zu viel vor dem Fernseher und betätigt sich nicht intellektuell. Der OR erhöht sich dadurch auf 1.4, wodurch sich die Erkrankungswahrscheinlichkeit auf bis zu 60.82% erhöht.

(3 x 1.4 = 4.2 OR / Erkrankungswahrscheinlichkeit 60.82%)

Ein OR hat also den Vorteil, dass es ein genauer und stabiler Wert ist, den verschiedene Labors alle gleich bewerten. Einer Person zu sagen, dass ihr Erkrankungswahrscheinlichkeit für Alzheimer 60% ist, ist nicht korrekt. Wir sagen ihr, dass das Risiko ist drei Mal höher, als bei der Allgemeinbevölkerung und geben Ratschläge, wie sich das Risiko senken lässt.

Zusammenfassung

Der Grund warum wir also OR's verwenden ist, weil das genetische Risiko stabil und nicht veränderbar ist. Jedes Labor sollte auf denselben OR kommen, wenn es dieselben Gene analysiert und die richtigen Studien verwendet.

Die Erkrankungswahrscheinlichkeit wird von positiven (OR kleiner als 1) und negativen (OR größer als 1) Umwelteinflüssen beeinträchtigt.

Die Erkrankungswahrscheinlichkeit kann also im Labor nicht verlässlich gemessen werden.

Wir können mit der Genanalyse das genetische Risiko herausfinden und der Person sagen, wie sie durch eine Anpassung des Lebensstil ihr Erkrankungsrisiko senken kann.

Das Ziel einer präventiven Genanalyse ist also nicht, eine Erkrankungswahrscheinlichkeit vorherzusagen.

Ende von Kapitel 16 – Einfache Krankheitsrisikostatistik


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