Cada persona tiene una secuencia de ADN única de unos tres millones de nucleótidos. De vez en cuando, un nucleótido muta, es decir, se cambia aleatoriamente por otro, se transmite a la progenie y, después de muchas generaciones, se convierte en frecuente en una población. Este tipo de mutaciones se conoce como un polimorfismo de nucleótido único (del inglés SNP). Se estima que hay cerca de 80 millones de SNP en las poblaciones humanas de todo el mundo; son la forma más frecuente de variación genética. Por ello, los investigadores creen que las diferentes combinaciones de SNP pueden ayudar a explicar enfermedades o rasgos hereditarios comunes.
Se estima que hay cerca de 80 millones de SNP en las poblaciones humanas de todo el mundo; son la forma más frecuente de variación genética.
En las últimas décadas se ha avanzado mucho a nivel tecnológico, por lo que ha surgido la posibilidad de medir de forma económica unos cuantos millones de SNPs de un individuo. Los bioinformáticos han creado algoritmos para inferir, desde estos SNPs observados, las decenas de millones de SNPs restantes.
En la actualidad, los centros de investigación recopilan datos de SNPs de todo el genoma de centenares de miles de personas para determinar que SNPs se encuentran con más frecuencia y en qué rasgos. Se han realizado estudios de asociación genómica (GWAS) sobre enfermedades como el cáncer, los trastornos mentales o las enfermedades cardiovasculares, y sobre rasgos comunes como la altura o la inteligencia, para identificar los SNPs que pueden ayudar a explicar su herencia.
La intensa investigación basada en los GWAS ha producido resultados importantes. En general, los rasgos cuantitativos se explican mejor por los pequeños efectos aditivos de muchos SNPs. Es decir, no hay un gen de la inteligencia, sino un “genoma de la inteligencia”: la herencia de la inteligencia se explicaría por la suma de las contribuciones de todos los SNP del genoma. Sin embargo se han encontrado algunos SNPs concretos, como el de los genes FTO o APOR, que han sugerido posibles mecanismos de acción en el desarrollo de rasgos como la obesidad o la enfermedad de Alzheimer.
En general, los rasgos cuantitativos cómo la altura o la inteligencia, se explican mejor por los pequeños efectos aditivos de muchos SNPs.
El objetivo de los GWAS es ver si hay algun SNP, entre millones, que pueda asociarse a la enfermedad; no significa que los SNPs encontrados sean la causa de la enfermedad, sino que son un primer paso que indica donde hay que investigar más. La hipótesis es solo de tipo estadístico; los resultados no proporcionan los mecanismos biológicos, sino que hay que interpretarlos y estudiarlos mas a fondo. Los GWAS se pueden considerar como las nuevas herramientas empíricas, derivadas del análisis de grandes datos, para generar hipótesis científicas informadas.
