Понимая все это, мы можем предположить, что возможно использовать генетические маркеры для составления достоверных генетических прогнозов здоровья и других признаков. Пусть единичная корреляция, полученная методом полногеномного поиска ассоциаций (GWAS), сама по себе мало что скажет о вашем будущем благополучии, но как насчет сочетаний из сотен таких корреляций? Можно ли свести эту информацию воедино и извлечь из нее какой-то смысл? Скорее всего, лишь отчасти. Так называемые «полигенные факторы риска» подсчитывались для целого ряда распространенных заболеваний: инсульта, инфаркта, диабета, различных форм рака и так далее; использовался, в сущности, тот же метод, с помощью которого команда Стивена Сюя пыталась предсказать рост людей. Наилучшие из методов расчета уже становятся полезными инструментами в медицине. Например, оценка полигенных факторов риска может использоваться в сочетании с другими данными, чтобы определить вероятность рака груди у женщины и, возможно, поменять назначенный ей вид обследования.
Другие результаты расчетов оказались не столь плодотворными, по крайней мере на данный момент. Британско-немецкий коллектив использовал данные «Биобанка Великобритании» по 306 473 людям в возрасте от 40 до 73 лет, чтобы разработать метод оценки риска инсульта. Применение их модели показало, что у людей в верхней трети рейтинга по угрозам риск инсульта на 35 % выше, чем в нижней трети. Можно считать это успехом, если только не знать, что они обнаружили и другое: есть возможность добиться большего, задав пациенту всего четыре простых вопроса о его образе жизни. У тех, кто набрал 0–1 баллов в тесте на здоровый образ жизни
[123], риск инсульта был на 66 % выше, чем у тех, кто набрал 3–4 балла. Что еще хуже для методики оценки рисков, правильный образ жизни действовал на всех одинаково, независимо от генетического профиля. Напрашивается вывод: не лучше ли просто рекомендовать здоровый образ жизни всем без исключения? Генетический анализ, основанный на превосходных данных и проведенный с такой научной строгостью, о которой можно только мечтать, практически ничего не добавляет к вопросу о том, как прожить жизнь, чтобы сократить вероятность инсульта.
Это не значит, что подобные методики никто не станет использовать — если не в медицинских целях, то для того, чтобы заработать деньги. Множество частных компаний сделают вам анализ ДНК и, основываясь на его результатах, дадут подробные рекомендации по части образа жизни и питания. Если у вас такое же генетическое происхождение, как у людей, чьи данные использовались для разработки методик (преимущественно европейское), эти результаты могут оказаться даже более или менее достоверными с научной точки зрения. Они просто не имеют особого смысла для отдельно взятого человека. Прежде чем выложить деньги за такой анализ, имейте в виду, что вы едва ли получите выписку, где будет сказано: «Вам можно курить, не двигаться, объедаться сахаром и насыщенными жирами, есть мало овощей». Например, результат анализа может указывать на то, что ваш организм склонен плохо переносить алкоголь, но куда более достоверный ответ можно получить, если просто выпить и посмотреть, что с вами будет
[124].
Как правило, подобные тесты не слишком полезны, и возможное исключение составляет лишь анализ на восприимчивость организма к лекарствам. Существует достаточно много генов, задействованных в метаболизме лекарственных веществ, и они различаются у разных людей: у некоторых из нас вырабатывается вариант фермента, который еле-еле справляется со своей задачей, а у других — высокоэффективный вариант, работающий особенно хорошо. Знание об этих генах может иметь большое значение.
Например, если ваш организм быстро выводит лекарство, вам, скорее всего, понадобится более высокая доза, чем другим пациентам, в противном случае концентрация лекарства у вас в организме так и не достигнет нужного уровня и оно не подействует. И наоборот, если у вас медленный метаболизм, препарат может накапливаться в вашем организме и вызывать интоксикацию, поэтому вам требуется доза ниже обычной. У большинства людей либо нет подобных вариантов генов, либо никогда не возникнет необходимость в тех лекарственных средствах, при приеме которых восприимчивость к ним имеет значение, но невозможно узнать это, не проведя тестирование либо не испытав на себе последствий.
Большинство компаний, предлагающих сделать ДНК-тесты на вероятность сложных заболеваний, ограничиваются сообщением, что ваша бабушка, вероятно, была родом из Восточной Европы
[125] и что вам надо есть больше фруктов и овощей. В худшем случае кое-кто из них выскажет мнение, что вам полезно принимать определенные пищевые добавки… которые, по чистому совпадению, продаются как раз у них. Однако в основном, если не воспринимать подобную «занимательную геномику» слишком серьезно, она особо не вредит и может даже пойти во благо. Если вам сказали, что у вас повышенная вероятность диабета 2-го типа и вы после этого начинаете заниматься спортом и переходите на более здоровое питание, от этого ничего, кроме пользы, не будет.
Разумеется, кому-то всегда хочется пойти дальше. Один из таких людей — Стивен Сюй. Он начинал свою карьеру как физик-теоретик и явно хорошо разбирается в этом предмете — сейчас он профессор физики в Мичиганском университете. При этом, что нетипично для физика, Сюй увлекается также и генетикой. Он не ограничивается исследованиями роста или сердечных заболеваний — его интерес лежит в области наследования интеллекта, и, как уже говорилось в этой главе, ученый занимается поисками генетических вариантов, по которым можно прогнозировать уровень интеллекта. Он сооснователь компании Genomic Prediction, которая предлагает преимплантационную генетическую диагностику (ПГД) особого рода.
Как уже упоминалось в главах 6 и 8, ПГД на данный момент используется в тех ситуациях, где исход совершенно однозначен, — главным образом для выбора эмбриона, у которого нет определенного наследственного заболевания, передающегося в данной семье, либо хромосомной аномалии. Как и многие другие компании, Genomic Prediction предлагает именно такие виды моногенного и хромосомного анализа. Но, в отличие от остальных, они также предлагают полигенные оценки рисков. А именно тестируют эмбрионы и подсчитывают риски диабета (инсулинозависимого и инсулинонезависимого), инфаркта, гипертонии и повышенного уровня холестерина, различных типов рака и задержки в росте. Применительно к большинству этих рисков надежность метода оценки не раз подвергалась сомнению
. В опубликованном исследовании, на которое, по-видимому, опирается их анализ
, значения «площади под кривой» — степени точности анализа — для этих заболеваний указываются в диапазоне 0,58–0,71. По такой шкале 1 соответствует идеальной точности, а 0,5 — вероятности при броске монеты. Значение в пределах 0,6–0,7 определенно лучше, чем игра в орлянку, но не настолько лучше, чтобы удивляться, если у человека, которому предсказали повышенную вероятность инфаркта, его не случилось, или наоборот.
