HUNTing for Hidden Patterns: A detailed mapping of The North Trøndelag Population and Family Structures
Prosjekt
- Prosjektnummer
- 46056733
- Ansvarlig person
- Maiken Elvestad Gabrielsen
- Institusjon
- NTNU, IKOM
- Prosjektkategori
- Postdoc-stipend 2013
- Helsekategori
- Other (ukjent, se veiledning)
- Forskningsaktivitet
- 1. Underpinning
Rapporter
Utviklingen inne genetiske analyser har sett en enorm utvikling siden ferdigstillelsen av det humane genom. På bakgrunn av de synkende kostnadene ved storskala genotyping er dette i økende grad utført på store befolkningsstudier. Genetiske analyser er nå blitt et viktig verktøy innen blant annet presisjonsmedisin og legemiddelutvikling.Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT) er en unik base for forskning. Et stort arbeid er lagt ned de seneste årene for å genotype hele HUNT-populasjonen, og i 2016 var arbeidet med å genotype 70.000 individ ferdigstilt. Norske data er godt egnet til genetiske studier av flere grunner, mange har deltatt i stor helseundersøkelser og fødselsnummer og gode offentlige systemer muliggjør kobling mellom data fra helseundersøkelsene og registerdata. Dette danner et godt grunnlag for genetiske studier. Genetisk kunnskap på befolkningsnivå drives i dag fram fra studier som gjør det mulig å undersøke genetisk variasjon med enda større presisjon enn tidligere. Slike studier utnytter kombinasjonen av godt kartlagte helsetilstander, en dybdeforståelse av de tilstandene som undersøkes, nye statistiske metoder som gjøre det mulig å studere sjelden genvariasjon og årsakssammenhenger, og sist men ikke minst, tilgangen til et stort antall forskningsdeltakere.
Tidlig i fasen av helgenomsstudier var fokuset rettet mot vanlig genetisk variasjon og dens bidrag til sykdomsrisiko. De senere år har fokuset flyttet seg over mot sjeldnere variasjon og til dels populasjonsspesifikk variasjon i søken etter å finne genetiske varianter av betydning. Med denne utviklingen har behovet for økt antall individer i analysene også økt betraktelig. For å kunne oppnå dette samles data i store meta-analyser gjennom konsortier på verdensbasis, gjerne med over 100.000 sykdomstilfeller.
Et unik trekk med HUNT populasjonen, i tillegg til tilgangen på gode registerdata er bakenforliggende familierelasjoner. For å unngå økning i type 1 feil i de statistiske analysene er det viktig å ha kjennskap til bakenforliggende familierelasjoner og nære slektninger vil som regel utelukkes fra analysene. Men disse kan også benyttes som er ressurs i nettverksanalyser for kartlegge genetiske varianter som kan ha betydning for sykdom og øke kunnskapen om bakenforliggende biologiske mekanismer.
Det er lagt ned mye ressurser i oppbyggingen av et miljø for genetisk epidemiologi og tilrettelegging for å analysere genetiske data i stor skala. Det kjøres nå genetiske analyser på en rekke sykdommer basert på både data fra spørreundersøkelser og kliniske data i K.G. Jebsen senter for genetisk epidemiologi. I tillegg jobbes det med oppfølgende bioinformatiske analyser av interessante genetiske varianter og nettverksanalyser som inkluderer slektskap. På bakgrunn av dette arbeidet sikres det dermed at innholdet i originalt prosjekt videreføres selv om prosjekt er avsluttet.
Utviklingen inne genetiske analyser har sett en enorm utvikling siden ferdigstillelsen av det humane genom. På bakgrunn av de synkende kostnadene ved storskala genotyping er dette i økende grad utført på store befolkningsstudier. Genetiske analyser er nå blitt et viktig verktøy innen blant annet presisjonsmedisin og legemiddelutvikling.Helseundersøkelsen i Nord-Trøndelag (HUNT) er en unik base for forskning. Et stort arbeid er lagt ned de seneste årene for å genotype hele HUNT-populasjonen, og i 2016 var arbeidet med å genotype 70.000 individ ferdigstilt. I tillegg til HUNT er det det genotypet et stort antall prøver fra både Tromsøundersøkelsen og Mor Barn Undersøkelsen. Norske data er spesielt godt egnet til genetiske studier av flere grunner, mange har deltatt i stor helseundersøkelser og fødselsnummer og gode offentlige systemer muliggjør kobling mellom data fra helseundersøkelsene og registerdata. Dette danner et godt grunnlag for genetiske studier. Genetisk kunnskap på befolkningsnivå drives i dag fram fra studier som gjør det mulig å undersøke genetisk variasjon med enda større presisjon enn tidligere. Slike studier vil utnytte kombinasjonen av godt kartlagte helsetilstander, en dybdeforståelse av de tilstandene som undersøkes, nye statistiske metoder som gjøre det mulig å studere sjelden genvariasjon og årsakssammenhenger, og sist men ikke minst, tilgangen til et stort antall forskningsdeltakere.
Tidlig i fasen av helgenomsstudier var fokuset rettet mot vanlig genetisk variasjon og dens bidrag til sykdomsrisiko. De senere år har fokuset flyttet seg over mot sjeldnere variasjon og til dels populasjonsspesifikk variasjon i søken etter å finne genetiske varianter av betydning. En absolutt forutsetning for å kunne produsere resultat av høy vitenskapelig kvalitet er god kjennskap og høy kvalitet på datasettet som ligger til grunn. I 2016 er det utført omfattende kvalitetskontroll av datasettet med de 70.000 HUNT deltakerne. I tillegg til dette er det utført imputering av datasettet for å øke antall genetiske varianter tilgjengelig for analyse. Etter imputering inneholder datasettet rundt 25 millioner genetiske varianter pr. individ.
For å unngå konfundering knyttet til etnisitet er det viktig å kartlegge dette i populasjonen. Prinsipalkomponent analyser utføres for skille individer fra forskjellige verdensdeler fra hverandre. Den største gruppen av HUNT-deltakere er av Europeisk avstamning og det er denne gruppen som benyttes i videre analyser. En annen viktig faktor i genetiske analyser er å unngå økning i type 1 feil i de statistiske analysene. For å redusere dette er det viktig å ha kjennskap til bakenforliggende familierelasjoner. Dette kan undersøkes ved hjelp av genetiske analysemetoder og kartlegges slik at dette kan korrigeres for i fremtidige analyser. Etter det arbeidet som er lagt ned i 2016, av et team av forskere, foreligger det nå et datasett av høy kvalitet og nok bakgrunnskunnskap til å kunne utføre videre genetiske analyser innen en rekke forskjellige sykdomskategorier.
Deltagere
- Frank Skorpen Hovedveileder
- Kristian Hveem Medveileder, biveileder
- Oddgeir Lingaas Holmen Forsker
- Lars Fritsche Forsker
- Anne Heidi Skogholt Forsker
- Maiken Elvestad Gabrielsen Prosjektleder
eRapport er utarbeidet av Sølvi Lerfald og Reidar Thorstensen, Regionalt kompetansesenter for klinisk forskning, Helse Vest RHF, og videreutvikles av de fire RHF-ene i fellesskap, med støtte fra Helse Vest IKT
Alle henvendelser rettes til Helse Midt-Norge RHF - Samarbeidsorganet og FFU