16. Nov 2018

Das „Gen für …“ ist tot. Es lebe der „polygenic score“!

Egal wo Forscher hinschauen: Kaum eine erbliche Eigenschaft wird durch ein einzelnes Gen geprägt. Oft sind hunderte genetische Faktoren beteiligt. Doch der polygenic score reduziert sie wieder auf eine einzige Zahl.

Das Gen für blaue Augen. Das Gen für Ohrläppchen. Nicht zuletzt die Gene für Intelligenz. Menschen leiden unter dem unstillbaren Drang, komplizierte Sachverhalte auf einfache Ursachen herunterzubrechen. In der Genforschung geht das mit verlässlicher Regelmäßigkeit schief – einfache Erklärungsversuche halten einer Überprüfung selten stand.

Je mehr menschliche Genome analysiert werden, desto klarer wird: Von einigen seltenen Krankheiten abgesehen, ist das „Gen für …“ ein Konstrukt, dass mit der Realität wenig zu tun hat.

Wer deshalb nun befürchtet, tief im Morast der genetischen Komplexität zu versinken, darf wieder Hoffnung schöpfen. Rettung winkt am Horizont, in Gestalt des polygenic (risk) score: Ein statistischer Wert, der jedweder Komplexität den Schrecken nimmt und sie in einer einzigen Zahl zusammenfasst. Die Zahl errechnet sich aus der Summe aller verbreiteten genetischen Varianten, die zur Entstehung einer Krankheit oder eines erblichen Merkmals beitragen, gewichtet nach deren Effektstärke. Oder anders gesagt: Sie weist einem Individuum einen Platz in der Gesamtpopulation zu.

Viele Daten, eine Zahl

Der polygenic score errechnet sich aus Assoziationsstudien, die Krankheiten oder erbliche Eigenschaften mit Merkmalen im Erbgut in Verbindung bringen. Diese Studien haben die medizinische Forschung auf eine neue Ebene gehoben, aber auch erhebliche Verwirrung ausgelöst. Denn fast immer wiesen sie auf komplexe Ursachen hin: Dutzende, hunderte oder sogar tausende genetische Varianten, die jede für sich nur einen kleinen Beitrag leisten.

Das klassische Beispiel ist die Körpergröße. Der Einfluss des Vererbung auf die Größe wird auf bis zu 80 Prozent geschätzt, kaum ein menschliches Merkmal hängt stärker vom Erbgut ab. Doch das bedeutet nicht, dass Forscher die verantwortlichen Gene leicht identifizieren können: Studien deuten auf ein komplexes System von fast 700 genetischen Varianten hin, die zusammen jedoch nur 20 Prozent der Erblichkeit erklären.

Derartige Ergebnisse sind spätestens dann schwer zu interpretieren, wenn es um die Risikoabschätzung von Krankheiten geht. Wenn hunderte genetische Varianten berücksichtigt werden müssen, fällt der Überblick schwer. Hier liefert der polygenic score gute Dienste, der mit Hilfe komplexer statistischer Verfahren eine fast unbegrenzten Zahl von Risikofaktoren zusammenfassen kann.

Krebs und mehr

Bei einer Handvoll von Krankheiten ist das bereits informativ, etwa bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Brustkrebs und Prostatakrebs, Typ-2-Diabetes und Alzheimer. Der polygenic risk score entfaltet hier eine ähnliche Vorhersagekraft wie bei Erkrankungen, die nur von einem einzelnen Gen beeinflusst werden. Und er erlaubt konkrete Handlungsvorschläge: früheres und intensiveres Krebs-Screening, vorsorgliche Einnahme von Medikamenten wie etwa Cholesterinsenkern, oder auch nur eine angepasste Lebensplanung bezüglich Altersvorsorge, Pflege und Finanzen.

Ein Fortschritt, keine Frage. Nicht für die Praxis der Medizin, sondern auch für das Verständnis der Erkrankung: Dem Patienten sollte dank des polygenic score klar werden, dass sein Zustand nicht mit einfachen Formeln zu erklären ist. Dass er nicht der Sklave seines Erbguts ist. Das kann zu eigenverantwortlichem Handeln motivieren und auch manche Ängste besänftigen.

Die Grenzen des polygenic score

Natürlich funktioniert das nur, wenn der feine Unterschied klar wird: Der polygenic score vereinfacht die Komplexität nicht, er macht sie nur handhabbar. Ansonsten besteht die Gefahr, dass der polygenic score auf die gleiche Art missverstanden wird wie der Begriff „Gen für“. Das Vokabular hätte sich verändert, aber das vereinfachte Weltbild bliebe intakt.

Dazu muss man sich auch der Grenzen des polygenic score bewusst werden: Er ist nur eine statistische Korrelation mit begrenzter Aussagekraft. Mit Kausalität hat er wenig am Hut, Einblick in die Ursachen erlaubt er nur bedingt. Für die persönliche Risikoabschätzung mag dies hilfreich sein, die Forschung bringt er aber nur wenig voran.

Der polygenic score kann sich in zwei Richtungen entwickeln: Er kann Ausdruck eines konzeptionellen Fortschritts werden, aber auch ein Rückfall in vereinfachende Denkmuster. Egal, wohin es mit ihm geht, wir werden mit ihm leben müssen. In der Flut der genetischen Daten bietet der polygenic score einen (scheinbar) einfachen Wert, an dem sich jeder festhalten kann. Das allein wird seine breite Anwendung garantieren.

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