Die Bedeutung von SNPs und Haplotypen

SNPs gruppieren sich zu Haplotypen, die bei Kaukasiern, also Weissen, aber nicht bei Afrikanern, sehr einheitlich sind. Das verbilligt Gentests, erschwert aber die Lokalisation von Genen und lässt auf Besonderheiten bei der Evolution der Menschen schliessen.
 

 
Erläuterungen:

SNPs sind Polymorphismen, die aus jeweils einem einzigen veränderten Nucleotid bestehen (auf englisch single nucleptide polymorphisms, ausgesprochen "snips"), und die in mindestens 1% der Fälle angetroffen werden. 

Der Begriff "Polymorphismus" ist definiert als Sequenzabweichung mit einer Häufigkeit von mindestens 1%.
 

 
Den SNPs wurde noch bis vor Kurzem eine überragende Bedeutung für das Orten von Genen zugeschrieben. Das hat ein Wettrennen und heisse Diskussionen um ihren Besitz ausgelöst (s. später). Inzwischen ist mit neuen Erkenntnissen der Bedeutungsschwerpunkt in Richtung Haplotypen weitergewandert (s.Abschn. F).
 
 

A) Auffinden von SNPs
 

Man schätzt, dass im Durchschnitt jedes 1000. Nucleotid ein SNP ist, dass es also insgesamt etwa 3 Millionen davon gibt. Innerhalb der Gene sind sie seltener, denn da die Veränderung eines Gens häufiger biologische Nachteile als Vorteile hat, entsteht ein Selektionsdruck, Gene unverändert zu erhalten.
 
 

1) Die ersten SNPs wurden bei der Genomsequenzierung gefunden
 

Wie werden SNPs gefunden, d.h. wie spürt man man punktuelle Sequenzunterschiede zwischen sonst gleichen DNA-Ketten auf? Die ersten SNPs fand man bei der Genomsequenzierung. Einer der Schritte bei der Entschlüsselung langkettiger Sequenzen besteht darin, die sequenzierten Teilstücke richtig zusammenzupuzzeln. Hierzu sucht man (anders als beim Puzzel) nach gemeinsamen Bereichen (Überlappungen), um Zusammenghörendes zu erkennen und die Teilstücke in die richtige Reihenfolge zu bringen. Stammten die überlappenden Stücke von verschiedenen Personen, so wurden dabei auch zufällig vorhandene SNPs erkannt. Diese als Nebenergebnisse angefallenen SNPs wurden von den Sequenzierern zwar als korrekt bezeichnet, aber im nachhinein konnte z.B. bei der eingehenden Analyse des Gens für den Muscarin-Rezeptor kein einziges der aus der Gesamtsequenz vorhergesagten vier SNPs bestätigt werden. Auch im nicht-polymorphen Teil der Sequenz wurden zwei falsch angegebene Nucleotide gefunden (1). Dies ist einer von etlichen Hinweisen darauf, dass die in hoher Geschwindigkeit, in schärfster Konkurrenz zwischen verschiedenen Labors und mit einem hohen Automatisationsgrad erstellte Sequenz des menschlichen Genoms viele Fehler enthält.
 
 

Um SNPs zu finden, muss man die zu untersuchenden Sequenzen verschiedener Personen vergleichen. Will man krankheitsbezogene SNPs identifizieren, vergleicht man z.B. Gene von Patienten mit denen von Kontrollpersonen. Auch Expressionsprofile, die unter der Einwirkung bestimmter Medikamente entstehen, können die an der Wirkung beteiligten Gene anzeigen. Im Umfeld so identifizierter Gene kann dann gezielt nach SNPs gesucht werden.
 
 

2) Hybridisierung zum Testen auf bereits bekannte SNPs
 

Geht es nicht um das Auffinden neuer SNPs, sondern um das Wiederfinden bestimmter bereits bekannter SNPs, so verwendet man meist eine Hybridisierungsmethode auf Chips. 
 
 

Dazu werden von den gesuchten Sequenzen die komplemetären Gegenstücke hergestellt und auf Chips aufgebracht. Wenn man nun einen solchen Chip mit einer Lösung von verschiedenen DNA-Stücken zusammenbringt (inkubiert), so verrät sich ein Exemplar mit der gesuchten Sequenz dadurch, dass es sich an sein Gegenstück auf dem Chip bindet (hybridisiert). Unterscheiden sich zwei Sequenzen nur sehr geringfügig (und das ist der Fall, wenn ein SNP der einzige Unterschied ist) so können sie trotzdem Hybride bilden, die aber etwas weniger stabil sind. Um solche, etwas schwächeren Hybridisierungen charakterisieren zu können, wurde eine ganze Reihe von ausgefeilten Methoden ausgearbeitet, mit verschiedenen Nachbehandlungen nach der Hybridisierung, um den Ort der Instabilität, also die nicht-hybridisierte Stelle (mismatch) – das ist der Ort des SNPs - erkennbar zu machen (2).
 
 

3) Eine brute-force-Variante der Hybridisierungstechnik
 

(Zum Begriff "brute force" s . Postgenomik IV B)

Eine Voraussetzung bei der Hybridisierungstechnik ist eigentlich, dass man weiss, wonach man sucht, denn schliesslich kann man die komplentären Sequenzen nur herstellen, wenn man die richtigen kennt. Trotzdem gab die Firma Affymetrix bekannt, sie habe eine Technik entwickelt, die es erlaube, mit Hilfe von Hybridisierungen auch nach neuen SNPs zu suchen.
 
 

Die Firma berichtet, sie habe "universelle" Nucleotidsammlungen entwickelt, dabei würden von "sämtlichen möglichen" 20 Nucleotide langen DNA-Sequenzen mit Hilfe von Computer-Kriterien 32 000 auswählt und auf Chips synthetisiert. Die Computer-Auswahlkriterien seien so gewählt, dass möglichst viele dieser erdachten 20- bp-Stücke mit der zu untersuchenden, genomischen DNA hybdridisieren sollten, aber möglichst wenige mehr als einmal (3). 
 
 

Das klingt – ein geeignetes Computerprogramm vorausgesetzt – logisch, eine echte brute-force –Methode. Innerhalb einer bestimmten logischen Umgrenzung sollen alle Möglichkeiten erfasst und durchgecheckt werden, so dass man eine nach gewählten Kriterien vollständiges Auswahl erwarten kann. Die Anzahl der theoretisch möglichen Kombinationen von 20 Basen beträgt aber ca. 1000 Billionen (4²⁰ = ca. 10¹²). Der Anteil der 32 000 Nucleotide an den insgesamt möglichen ist also unvorstellbar klein, nur ca. eins von 30 Millionen. So gesehen ist die Bezeichnung "universell" für die Methode und die Berufung auf die Gesamtheit aller Möglichkeiten eine Farce, ein Werbegerassel in der üblich gewordenen Superlativ-Sprache. Die Firma hat möglicherweise analysiert, welche Sequenzen in 20-Basenstücken am ehesten zu erwarten sind, und diese über ein Programm vom Computer auswählen zu lassen. Aber da diese Methode 29 999 999 von 30 000 000 Sequenzen wegsortiert, wird man zwar einzelne neue SNPs auf diese Weise finden können, aber nur sporadisch und zufällig und auf gar keinen Fall auch nur annähernd vollständig.
 
 

B) Gekoppelte und ungekoppelte Vererbung von SNPs
 

Nehmen wir an, es kommt bei einem Menschen zu zwei Mutationen. Nennen wir die Gene "A" und "B" und zwar die unmutierten Formen "A°" und "B°" und die mutierten "A*" und "B*". Nachdem die zwei Mutationen stattgefunden haben, besitzt der Mensch von jedem der Gene eine mutierte und eine unmutierte Version. Liegen A und B auf getrennten Chromosomen, so werden sie unabhängig voneinander vererbt. Einige Generationen später wird nur ein sehr kleiner Teil der Nachkommen zufällig beide mutierten Gene besitzen. Vorausgesetzt, die Mutation ist genetisch neutral (d.h. sie hat für ihre Träger weder Vor- noch Nachteile), so strebt die Verteilung der möglichen Kombinationen A*B*, A*B°; A°B* und A°B° einem Gleichgewicht zu. Dabei wird der Anteil von A*B* um so kleiner sein wird, je grösser die Population ist. Das nennt man die Segregation der Gene.

Anders, wenn A und B sich auf demselben Chromosom befinden. Dann werden A* und B* im Normalfall gemeinsam weitergegeben. Nur wenn in dem zwischen ihnen liegenden DNA-Abschnitt eine Rekombination stattfindet, d.h. wenn es hier zu einem Bruch beider DNA-Stränge kommt und danach zu einer Wiederanknüpfung an den jeweils "falschen" DNA-Strang (s. Abb.1), nur dann wird die Kopplung der beiden Gene aufgehoben. Je grösser der Abstand zwischen zwei Genorten, desto grösser die Wahrscheinlichkeit, dass es in diesem Stück zu einer Rekombination kommt. Die Kopplung nimmt also einerseits mit dem Abstand auf dem DNA-Strang und andererseits mit der Anzahl der seit den Mutationen verflossenen Generationen ab.
 
 
 
 

Abb. 1.

Schematische Darstellung einer Rekombination.

Nach Überkreuzung, Doppelbruch und "falscher" Wiederanknüpfung der Bruchstücke kommt es zu einer Entkoppelung der vorher gemeinsam vererbten mutierten Gene A* und B*, denn sie liegen nun auf verschiedenen Strängen. A° und B° sind die nicht mutoerten Varianten (allele) der Gene.
 
 

Das bedeutet, dass starke Kopplungen bei jüngeren Mutationen gefunden werden und schwächere bei lange zurückliegenden. Dabei bedeutet "jünger" vor etwa 20 000– 40 000 Jahren (4), während "ältere" Mutationen in die Entstehungsgeschichte der Menschheit zurückreichen (s. Abschnitt über ethnische Unterschiede).
 
 

Für den Grad der Kopplung gibt es im Englischen den Fachausdruck Linkage Disequilibrium (= LD; Kopplungsungleichgewicht), gemeint ist damit die Abweichung von dem oben erwähnten Gleichgewicht, das sich bei ungekoppelter Vererbung einstellt. Je höher der LD-Wert, desto grösser die Kopplung und desto grösser die Wahrscheinlichkeit, mit der man von der Existenz des einen Genortes auf die des anderen schliessen kann. Handelt es sich bei dem einen der miteinander gekoppelten Genorte um ein Gen und bei dem anderen um eine analysierbare Besonderheit der Sequenz, so ist diese Sequenzstelle ein Marker für das Gen. Mit Markern gewonnene Aussagen treffen immer nur mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu, niemals mit 100%iger Sicherheit.
 
 

Im obigen Beispiel sind wir von einer sehr unwahrscheinlichen Annahme ausgegangen, nämlich der, dass die Gen-Variante und ihr Marker gleichzeitig (d.h. durch zwei Mutationen in derselben Generation) entstanden seien. Nehmen wir jetzt an, der SNP sei entstanden, bevor die Gen-Variante existierte, dann wird es von Anbeginn eine Reihe von Personen geben, die den SNP enthalten, aber nicht das Gen. Handelt es sich dabei um ein krankheitsauslösendes Gen, so würde ein Gentest ein zu hohes Risiko vortäuschen. Umgekehrt kann der SNP nach der Gen-Variante entstehen. Dann wird es Träger der Gen-Variante geben, die den dazugehörigen Marker nicht besitzen. Ein Test würde in diesem Fall zu wenig gefährdete Personen identifizieren. Je länger der Zeitabstand zwischen den beiden Mutationen ist, desto höher sind die Fehlerraten. 
 
 

C) Die Lage der SNPs im Genom
 
 

SNPs sind als Ein-Nucleotid-Mutationen die Folge von Zufallsereignissen. Daher können sie grundsätzlich überall auftreten. Sie werden in verschiedenen Bereiche verschieden oft angetroffen, wofür man zum Teil eine Erklärung hat und zum Teil nicht. Je nach ihrer Lage und ihren LD-Werten haben sie verschieden grosse Bedeutungen für das Auffinden von Genen. Die Bewertungskriterien für diese Bedeutung sind durch neuere Befunde ins Wanken geraten (s. Abschnitt über Haplotypen).
 
 

1) SNPs in den codierenden Teilen der Gene
 
 

Solche SNPs werden cSNPs genannt (c für codierend). Sie können zu einem Aminosäureaustausch im codierten Protein führen. Das geschieht jedoch seltener als rechnerisch zu erwarten. Wird eine Aminosäure verändert, so kann das Auswirkungen auf die Funktion des Gens haben oder auch nicht, je nachdem, ob ein essentieller Teil des Proteins betroffen ist.
 
 

Solche SNPs wurden gefunden, z.B. für das Gen, das für die Verträglichkeit des Asthma-Mittels Albuterol verantwortlich ist, das ist das Gen für den ß-adrenergen Rezeptor (b2-AR). Aber von den 13 in diesem Gen gefundenen SNPs zeigten nur zwei eine Wirkung auf die Bindungseigenschaften des Rezeptors (5).
 
 

2) SNPs in den Introns, den nicht abgelesenen Zwischenstücken der Gene
 
  Die Introns werden nicht abgelesen, weshalb man sie lange für funktionslos gehalten hat. Dieses Prädikat, nämlich "Junk" (Abfall), wurde übrigens in voreiliger Grosszügigkeit für alles vergeben, wofür man zum damaligen Zeitpunkt keine Erklärung hatte, und muss nun Stück für Stück zurückgenommen werden. Man fand inzwischen, dass einige Introns regulierende Aktivitäten besitzen, oft das erste oder zweite und das letzte. 
 
 

Ausserdem befinden sich hier die Erkennungssequenzen für die Enzyme, die die Introns aus der RNA-Kopie herausspleissen. Seit einigen Jahren weiss man auch, dass der Vorgang des Spleissens unterschiedlich ausfallen kann (vgl. Postgenomik Teil II über das Alternative Spleissen). Die dabei entstehenden Spleissvarianten der Proteine können wichtige physiologische Funktionen haben. Auch hierauf können Mutationen in den Introns – und somit auch SNPs in den Introns – einen Einfluss haben.
 
 

3) SNPs in den Regulationsbereichen von Genen
  Vor und nach jedem Gen befinden sich DNA-Bereiche, die an der Regulation des Gens beteiligt sind, aber auch Bereiche, die weit entfernt liegen, evtl. sogar auf einem anderen Chromosom, können regulierende Funktionen haben. Den SNPs der Kategorien 1 – 3 ist gemeinsam, dass ein Teil dieser SNPs die Funktion des Gens verändert. Es kann sogar sein, dass der SNP die Krankheit auslöst, die mit der Genvariante verbunden ist. So ein Fall ist ein Glücksfall für das genetische Testen, denn hier ist der SNP Verursacher und nicht Marker. Das bedeutet, dass – im Gegenastz zu sonst – 100%ig sichere Aussagen möglich sind. Das trifft in erster Linie für die cSNPs zu, weshalb ihnen ein besonders grosses Interesse gilt.
 

4) SNPs in der Nähe von Genen, d.h. in einem Abstand, der noch Kopplungen zulässt, so dass eine Verwendung der SNPs als Marker möglich ist.
 

5) SNPs in weitem Abstand von Genen. Diese SNPs können nicht als Marker dienen.
 

6) Die SNP-Verteilung weicht aus unbekannten Gründen von der Statistik ab

Wie schon erwähnt, gibt es im Genom so genannte "heisse Stellen", in denen Mutationen sehr viel häufiger auftreten als anderswo (6,7) und hier sind auch die SNPs häufiger und weniger stabil. Ausserdem sind SNPs beim Menschen in verschiedenen Regionen der Chromosomen verschieden häufig, mit Schwankungen um das Zehnfache. Die Gründe dafür sind noch unklar. Möglich ist, dass einige von ihnen einer positiven Selektion unterliegen, über deren Ursachen man noch keinerlei Vorstellung hat. Eine positive Selektion bedeutet, dass sie eine Funktion haben müssen (und das ausserhalb der Gene!). 
 

Es gibt also je nach ihrer Lage und anderen, noch nicht verstandenen Kriterien SNPs von sehr unterschiedlicher Verwendbarkeit (s.u.) (in der Literatur anthropologistisch als "Qualität" bezeichnet).
 
 

D) SNPs als Marker
 

Die Frage, ob ein SNP als Marker für ein Gen dienen kann, d.h. die Frage, ob der SNP statistisch deutlich häufiger mit der Genvariante gemeinsam als unabhängig von ihr vererbt wird, hängt grundsätzlich von seinem Abstand zum Gen ab. Die maximale Reichweite, bis zu der eine gekoppelte Vererbung erkennbar ist, schwankt jedoch sehr stark und liegt zwischen 5 000 und über 100 000 Nucleotidbasen (5 – 100 kb) (4,8). Die Ursache für diese Schwankungen liegt in der genetischen Geschichte einer Population, d.h. hier gibt es deutliche Unterschiede zwischen den Ethnien.(s.später) 

Wegen der unterschiedlichen Entstehungsgeschichte sowohl der einzelnen SNPs wie auch der Varianten der in der Nähe befindlichen Gene folgen die Kopplungen keiner Gesetzmässigkeit. Liegen mehrere Gene in der Reichweite einer Gruppe von SNPs, so kann ein SNP für das eine Gen einen hohen und für das andere einen niedrigen LD-Wert haben. Für die anderen Gene kann die Verteilung der Werte ähnlich, umgekehrt oder völlig anders sein. Die LD-Werte unterliegen also einer starken Streuung (s. Abb 3, linkes Teilbild).

Das erste Beispiel, an dem solche Kopplungsunterschiede konkret untersucht wurden, war das ApoE-Gen, das mit einer früh einsetzenden Alzheimerschen Krankheit in Zusammenhang steht. Im Abstand von 25 kb (Kilobasenpaaren) zum ApoE-Gen wurden 10 SNPs gefunden, von denen aber nur 3 mit dem ApoE-Gen gekoppelt auftreten (9). 

Oft liegt eine Kopplung nur wenige Prozent über dem Zufallswert (10). Daher ist es nötig, die Ergebnisse durch eine grössere Zahl von SNPs abzusichern. Für die Diagnose einer erblichen Krankheit, die von einem Gen verursacht wird, einer monogenetischen Krankheit, untersucht man typischerweise einige zig SNPs (2), für eine gute Absicherung eines Gens braucht man 200 SNPs (10).

Es ist z.B. ganz offensichtlich, dass eine Krankheit, die bei weniger als jedem tausendsten Menschen vorkommt, nicht von einem einzigen SNP angezeigt werden kann, der eine Häufigkeit von mehreren Prozent hat. Da SNPs definitionsgemäss eine Häufigkeit von mindestens 1% haben, folgt daraus, dass seltene Merkmale, z.B. monogenetische Krankheiten, nur durch mehrere SNPs in Kombination angezeigt werden können.
 
 

E) SNP-Gitter als Grundlage für Massentests an der ganzen Bevölkerung
 

Mit SNPs kann man ein genomweites "Gitter" erstellen, eine Art Raster für die Zuordnung aller dazwischen liegenden Gene. Die Rasterpunkte müssen so eng gewählt sein, dass die SNPs für alle dazwischenliegenden Gene noch als Marker in Frage kommen.

Wenn man nun die Zahl der SNPs, die man zur Konstruktion eines Gitters heranziehen will, so hoch wählt, dass es für fast alle Gene mindestens ein SNP innerhalb eines verwertbaren Abstandes gibt, so kann eine Analyse des Gitters (also sämtlicher Gitterpunkte) Rückschlüsse auf alle Gene liefern. Man erhofft sich auf dieser Grundlage standardisierte Massentests, aus denen sich für jede Person Anhaltspunkte ergeben über ihre gesundheitlichen Risiken, über Verträglichkeiten gegenüber Medikamenten und Umweltchemikalien. Und immer wieder geraten hierbei auch persönlichkeitsrelevante Faktoren ins Visier: kriminelles Verhalten, Aggression und Intelligenz. Trotz wiederholter Rückschläge in der Vergangenheit und äusserst dünner Argumentationslage tauchen solche Argumente immer wieder auf. 

Z.B. wurde die Chromosomen-Konstellation XYY bereits als "Verbrecherchromosom" bezeichnet. Eine höhere Kriminalität dieser Männer konnte nicht nachgewiesen werden. Agressives Verhalten wird mit Serotonin und verschiedenen Komponenten in Zusammenhang gebracht, die auf den Serotoninspiegel einwirken. Es ist eine Binsenweisheit, dass bestimmte Substanzen das Verhalten eines Menschen verändern können, man denke nur an Kaffee, Alkohol, Sexualhormone, Adrenalin u.ä. Warum also nicht Serotonin? Das erlaubt aber keine differenzierte Einschätzung einer Person und der Grundlage ihrer Willensbildung. Und wenn es darum geht, die Ursache für die Gewaltbereitschaft ganzer Bevölkerungsgruppen zu verstehen, dürfte der Denkansatz über das Serotonin auch nicht sehr hilfreich sein.

Die für ein SNP-Gitter notwendige Zahl von SNPs wird auf 500 000 bis 1 Million geschätzt (11). Um halbwegs statistisch gesicherte Angaben über die Häufigkeitsverteilung der so gefundenen SNPs zu erhalten, müsste man diese Anzahl von SNPs bei etwa 1000 Personen testen. Das ergibt 500 Millionen bis 1 Milliarde SNP-Tests insgesamt. Zur Zeit reichen die die Labor-Kapazitäten weltweit nicht aus, um ein so grosses Projekt in einer vertretbaren Zeit durchzuführen, und vor allem ist der Preis noch zu hoch (2). Das Testen eines SNPs (SNP genotyping) kostet 1 $. Es wird geschätzt, dass die Kosten in 3 bis 10 Jahren auf 1/100 sinken (12). Das war im August 2001. 

Anfang der 90er Jahre war man bei der Planung des Genomprojekts in ähnlicher Weise vorgegangen. Als die Preise noch unakzeptabel hoch waren, wurden die Pläne konkretisiert und mit den Vorarbeiten begonnen. Man setzte darauf, dass die weitere Technologieentwicklung die notwendige Preissenkung bringen würde. Die Erwartungen wurden damals sogar noch übertroffen ( s. "Genomprojekt: Entstehungsgeschichte und Organisation", Abschn.: "Ein 5-Jahresplan für die Vorarbeiten.") und wie es aussieht, könnte Ähnliches auch bei den SNP-Analysen eintreffen. In neueren Mitteilungen wird bereits ein Preis von 20 – 30 Cents pro SNP genannt (13), aber auch der unveränderte Preis genannt (14), Juni 2002.
 

Von den geschätzten 3 Millionen SNPs wurden bisher 2 Millionen gefunden. Mit Erreichen dieser Zahl wurde die Suche als abgeschlossen bezeichnet (15), möglicherweise befinden sich die restlichen in unbrauchbaren Positionen. Die Zahl der codierenden SNPs wird sehr verschieden angegeben: 200-400 000 (3) oder 60 000 (16) oder 1%, das wären nur 30 000 (17). Eine internationale Arbeitsgruppe aus über 40 Wissenschaftlern beschreibt eine Gesamtmenge von 1.42 Millionen, die alle öffentlich zugänglichen SNPs enthält. Danach befinden sich 60 000 in Exons und für 85% aller Exons liegt mindestens ein SNP nicht weiter entfernt als 5kb (16).

 

F) Die Gruppierung von SNPs zu Haplotypen führt zu einer 
veränderten Sicht
 

1) Haplotypen: die SNPs gruppieren sich zu Blöcken
 

Unlängst wurden umwälzende Entdeckungen gemacht, die schnell von vielen Forschern bestätigt wurden und nun als allgemeingültiges Prinzip gelten können. Es sind Befunde, die einen Teil der bisherigen Überlegungen zunichte machen. 

Nun möchte ich zu erst einmal etwas weiter ausholen, in der Hoffnung, die komplexen Sachverhalte dadurch anschaulicher zu machen. 

Angenommen, in einem verwertbaren Abstand zu beiden Seiten eines Gens wurden 10 SNPs gefunden. Angenommen, mit SNP-Analysen bei verschiedenen Personen wurden in einem Fall die SNPs Nr. 1, 3 und 9 gefunden, in einem anderen nur 7 und 9, und in einem dritten vielleicht 1, 2, 5, 7 und 8 o.ä. Theoretisch sind bei 10 SNPs gut 1000 Kombinationen möglich, nämlich 2¹⁰. Tatsächlich aber fand man in solchen Fällen, dass einige wenige Kombinationen immer wieder auftauchen und den weitaus grössten Anteil ausmachen (s. Abb.2). Ist das gemeinsame Auftreten bestimmter SNPs statistisch gesichert, bedeutet das, dass sie gekoppelt vererbt werden und folglich auf demselben DNA-Strang liegen. Solche DNA-Abschnitte mit bestimmmten Kombinationen von SNPs bezeichnet man als Haplotypen.
 

 
Erläuterungen: 

In Körperzellen liegen alle Chromosomen, mit Ausnahme der beiden Geschlechtschromosomen bei Männern, in zwei Exemplaren vor, man spricht von einem diploiden Chromosomensatz. Keimzellen (Ei- und Samenzellen) dagegen haben nur einen einfachen Chromosomensatz, sie sind haploid. 

Haplotyp nennt man einen durch mehrere genetische Merkmale (meist durch SNPs) charakterisierten Einzelstrang eines DNA-Abschnittes. Um solche Bereiche experimentell zugänglich zu machen, arbeitet man mit Mutanten, denen ein Stück der DNA des einen Stranges fehlt. Diese Mutanten sind also in dem Bereich, in dem der zweite Strang fehlt, tatsächlich haploid. Das experimentelle Ziel bei dieser Strategie ist, durch die Ausschaltung der Gegenseite die Aktivität des einen Stranges selektiv untersuchen zu können.
 

 
 
 
 

Abb.2.

Die Abbildung zeigt ein reales Beispiel für das extreme Abweichen der Haplotyp-Häufigkeiten von der Zufallsverteilung.

Dargestellt sind die SNPs der ersten 6 von insgesamt 11 Blöcken des für die Crohnsche Krankheit verantwortlichen DNA-Bereiches in Chromosom 5. Die Buchstabenreihen sind keine DNA-Sequenzen, sondern eine Aneinanderreihung der 43 polymorphen Stellen, die insgesamt in diesem etwa 250 kb langen Abschnitt vorkommen!

Block 1 enthält 8 SNPs. Davon sind 256 Kombinationen möglich, aber die 2 häufigsten werden in 96% der Fälle gefunden.

Block 2: 5 SNPs, also 32 Kombinationsmöglichkeiten, die häufigsten 2 machen 97% aus.

Block 3 hat 9 SNPs, 3 von 512 möglichen Kombinationen decken 92% ab. u.s.w.

(Die Abb. wurde entnommen aus: M.D. Daly, J.D. Rioux, S.F. Schaffner, T.J. Hudson u. E.S.Lander, High-resolution haplotype structure in the human genome, Nature Genetics, Bd. 29, S.229-232 (Okt. 2001) (18).
 
 

Beispiele für die Häufigkeitsverteilung von Haplotypen 

1. Ausser dem in Abb. 2 gezeigten Beispiel über den DNA-Bereich, der mit der Crohnschen Krankheit in Zusammenhang steht wurden solche Strukturen auch gefunden:

- beim Gen-Komplex für die Gewebeverträglichkeits-Antigene (englisch major histocompatibility complex = MHC), (19) 

- in den Regulationssequenzen des Gens für das Cytokin Interleukin-6 (ein Signalstoff), hier machen 3 von 12 möglichen Haplotypen 84% aus, (20) 

- beim Promotor (das ist ein Teil der Regulationssequenzen) für Interleukin-10, (21) 

- beim Gen für den ß₂-adrenergen Rezeptor (ein Protein, das an der Stimulierung bzw. Hemmung eines Teils des Nervengewebes beteiligt ist. Dieser Rezeptor ist eine wichtige Zielstruktur (Target ) für Medikamente), 4 Haplotypen decken 97% ab, (22) und
- beim Gen für den Thrombin-Rezeptor, der bei der Blutgerinnung mitwirkt (23). 

- beim ß-Fibrinigen (einem Protein, das an der Blutgerinnung beteiligz ist) sond von ca. 1000 Möglichkeiten 7 realisiert und diese machen 95% der untersuchten Chromosomen aus, (24) 

- beim CTLA4-Locus (Genort), der eine Assoziation zu Diabetes Typ1 hat, machen 6 Haplotypen 84% aus.(CTLA = cytotoxisches T-Lymphozyten-assoziiertes Antigen) (25).

In allen Fällen bilden einige wenige von Hunderten bis Tausenden theoretisch möglicher Haplotypen die Hauptmenge, meist über 90%. Die Vielfalt der auftretenden genetischen Varianten (die Diversität) ist also extrem viel geringer als sie nach der Anzahl der SNPs sein könnte. Ein weiterer Aspekt der neuen Entdeckungen war eine auffallende Strukturierung. Die Blöcke grosser Gleichförmigkeit sind 5 bis über 100 kb lang (typischerweise 30 bis 50 kb) (26,27) Sie liefern über weite Distanzen hohe LD-Werte. Dazwischen liegen schmale Zonen (meist 1-2 kb (26), aber auch bis 5 kb lang (27) mit hoher Diversität und niedrigen LD-Werten. Man vermutet hier Stellen besonders grosser Rekombinationshäufigkeit, sogenannte "heisse Stellen" oder Hotspots der Rekombination. (Es gibt auch Mutations-Hotspots, s.später.) Dieses Muster wird "binäre Rekombinationsstruktur" genannt (27). (Hoffentlich setzt sich diese lange, unanschauliche Bezeichnung nicht durch. "Blockstruktur" ist viel anschaulicher.)
 

Schon 1998 war aufgefallen (28), dass es hochvariable Abschnitte gibt, die sich über relativ kurze Distanzen erstrecken, und Assoziationsuntersuchungen erschweren, weil sie die Kopplungswerte (LD-Werte) drastisch herabsetzen. Bei genauerem Hinsehen fand man, dass sie die Grenzbereiche zwischen den eben erwähnten, besonders gleichförmigen Blöcken darstellen. 
 

Wir haben gesehen, dass die LD-Werte von SNPs stark streuen, d.h. nahe beieinanderstehende SNPs können völlig unterschiedliche Kopplungseigenschaften gegenüber verschiedenen Genen haben. Legt man aber Haplotypen statt einzelner SNPs zugrunde, so verschwindet die Streuung und man erhält klar abgestufte Werte (s. Abb. 3).
 
 
 
 

Abb.3.

Vergleich zwischen Einzel-SNP-Kopplungsanalysen (links) und Kopplungsanalysen, bei denen ganze Haplotypen zugrunde gelegt wurden (rechts).

Analysiert wurde ein ca. 500 kb langer Abschnitt des Chromosoms 5 in dem für die Crohnsche Erkrankung verantwortlichen Bereich. Das Sternchen zeigt den Genort an, auf den sich die Kopplungswerte beziehen. Man sieht, dass bei Verwendung von Haplotypen an die Stelle der Streuung eine abgestufte Verteilung getreten ist. "Treppenabsätze" mit gleichbleibender oder graduell vom Bezugspunkt aus abnehmenden Werten werden getrennt durch kurze, sehr steil abfallende Bereiche.

(Die Abb. wurde entnommen aus: M.D. Daly, J.D. Rioux, S.F. Schaffner, T.J. Hudson u. E.S.Lander, High-resolution haplotype structure in the human genome, Nature Genetics, Bd. 29, S.229-232 (Okt. 2001) (18) ).
 
 

In Abb, 2 wurden alle Kopplungen auf einen (den mit * bezeichneten) Punkt bezogen. Da Kopplungen mit der Entfernung abnehmen, befindet sich beim Bezugspunkt zwangsläufig der höchste LD-Wert. Der Abfall der Kurve ist zu beiden Seiten abwechselnd flach und sehr steil. Die dem zugrundeliegende Charakteristik lässt sich mit einer anderen Berechnungsweise besser herausarbeiten. Hierfür werden die Kopplungen jeweils zwischen Paaren von Genorten bestimmt. So wird der Kopplungsgrad zu einer Eigenschaft des ganzen Abschnittes und ist nicht mehr auf einen Punkt bezogen. Die Werte nehmen dann nicht mehr nach beiden Seiten ab und die Blöcke erscheinen nicht mehr als Treppenstufen sondern als etwa gleich hohe Plateaus. Dazwischen liegen die schmalen Zonen mit geringer Kopplung und niedrigen, steil auf Null sinkenden LD-Werten (Abb.4.). 
 
 

 
 

Abb.4.

Schematische Darstellung der Blockstruktur von Haplotypen wie im rechten Teil der Abb 3, nur dass die LD-Werte zwischen Paaren von SNPs innerhalb eines Blocks oder eines Hotspots bestimmt wurden und nicht auf ein Referenz-Gen bezogen sind. Hohe, waagerechte Plateaus (Block 2, 3 und 5) zeigen eine unverminderte Kopplungshöhe über den ganzen 30 oder 50 kb langen Sequenzabschnitt an. Vom hohen Niveau ausgehende abfallende Werte (Block 1 und 4) zeigen an, dass sich in ursprünglich identischen Haplotypen nachträglich entstandene Mutationen angesammelt haben. Das sind evolutionär ältere Haplotypen. Je steiler der Abfall, desto mehr Zeit ist seit ihrer Entstehung vergangen. Zwischen den Haplotypen liegen die 5 kb breiten Hotspots der Rekombination mit niedrigen LD-Werten, d.h. mit hoher Diversität. 

(Die Abb. wurde entnommen aus: D.B. Goldstein, Islands of linkage disequilibrium, Nature Genetics, Bd. 29, S. 109 – 111, Okt. 2001) (26). 
 
 

Abb. 4 zeigt fünf Blöcke, von denen drei gleichbleibende LD-Werte haben (die Blöcke 2, 3 und 5), ein Block flach abfallende (Block 1) und einer steil abfallende Werte (Block 4). Die gleichbleibenden Werte zeigen an, dass die Blöcke bei allen untersuchten Personen die gleichen SNPs enthalten. Abfallende Werte zeigen Unterschiede an, d.h. hier haben sich seit der Entstehung der Blöcke sekundäre Mutationen angesammelt. Diese Blöcke sind demnach älter u.zw. umso älter je steiler der Abfall ist. Bei ihnen haben sich Unterklassen der usprünglich einheitlichen Blöcke herausgebildet. Die Zuordnung von SNPs zu den Haupt- oder Unterklassen von Haplotypen erlaubt eine Analyse des Zeitverlaufes der Mutationen.
 

Das Blockmuster ist bei jungen Blöcken am leichtesten zu erkennen. Je mehr sekundäre Mutationen es überlagern, desto schwächer treten die Blöcke hervor. Das wirft die Frage auf, wie generell diese Struktur ist. Tritt sie auch bei anderen Lebewesen auf? Bisher wurde nur bei Hefe etwas Vergleichbares gefunden (27). Es ist aber wohl kaum anzunehmen, dass ein solches Bauprinzip nur beim Menschen existiert. Was aber beim Menschen einmalig ist, ist seine extrem schnelle und extrem starke Expansion in den vergangenen 100 000 Jahren, die zu einer in der Biologie vielleicht einmaligen genetischen Einheitlichkeit über weit verteilte Populationen geführt hat. Das macht die binäre Struktur so leicht erkennbar, schliesslich hebt sich vor einem einheitlichen Hintergrund ein Muster besser ab als vor einem statistisch gefleckten. 
 

Wenn die binäre Struktur ein allgemeines Bauprinzip des genetischen Materials darstellt – und es sieht so aus, als wenn das der Fall sein könnte, - so wäre das ein vollkommen neues Phänomen. Zwar ist die Existenz von Mutations-Hotspots schon in den 70er Jahren gezeigt worden und manche anderen Besonderheiten, z.B. Translokationen oder Brüche treten ebenfalls an bestimmten Stellen gehäuft auf, aber es gab keine Anzeichen für eine solche Strukur über weite Teile des Genoms mit einem regelmässigen Wechsel kurzer Abschnitte mit grosser Rekombinationshäufigkeit und langen gleichbleibenden Abschnitten, in denen Rekombinationen extrem viel seltener auftreten. Das wirft natürlich Fragen auf: wie kommt die Struktur zustande bzw. wie wird sie aufrecht erhalten und welche Funktion hat sie?
 

Die neue Erkenntnis kommt überrasschend und zeigt wieder einmal, dass unerwartete Befunde auch dort auftauchen können, wo wir sie nicht erwartet haben. Möglicherweise, so heisst es, müsse das Verständnis des Rekombinationsvorganges für grosse Teile des menschlichen Genoms revidiert werden (27). Es gibt Anzeichen dafür, dass die Hotspots mit einem hohen GC-Gehalt korrelieren (29). Auch ein Zusammenhang mit Inversionen wird diskutiert. 
 
 

 
Erläuterung: 

Eine Inversion ist eine Mutation, bei der sich ein Stück der DNA in der Laufrichtung umgekehrt hat (Abb. 5).
 

 

 
 

Abb.5. Schematische Darstellung der Inversion eines Genabschnittes a bis e auf einem der beiden DNA-Stränge.
 
 

Wenn einer der DNA-Stränge an einer Stelle invertiert ist und der andere nicht, d.h. wenn das Individuum in Bezug auf die Inversion heterozygot ist, so ist an dieser Stelle keine Rekombination möglich. Kommt es im invertierten Bereich zu einer Mutation, so kann die neu entstandene Variante nicht per Rekombination auf die andere Seite wandern. Das bedeutet, dass sich beide Stränge in diesem Bereich getrennt voneinander entwickeln. Man sagt sie divergieren. Die Folge sind hohe LD-Werte (29). Inversionen haben im allgemeinen eine Grösse zwischen 3 und 50 kb. Leider sind die kleineren cytologisch, d.h. mit zelltechnischen Mitteln, schwer nachzuweisen (29).
 
 

2) Vor-und Nachteile der einheitlichen Blockstruktur
 

Die langen einheitlichen Blöcke ermöglichen Kopplungsanalysen über wesentlich weitere Distanzen als in Computersimulationen vorausgesagt worden war. Die waagerechten Kurvenverläufe in Abb. 3 u. 4 zeigen dass die LD-Werte in einigen Fällen über den ganzen Block in voller Höhe erhalten bleiben. Das ist für Gentests teils ein Vorteil, teils ein Nachteil. 
 

Der Vorteil ist, dass man dann zum Erkennen eines bestimmten Haplotyps nur wenige SNPs braucht, manchmal sogar nur einen. Man kann eine solche genetisch einheitliche Bevölkerung mit weniger Aufwand screenen als eine heterogene. Denn wenn es ausser der Einteilung in eine Handvoll Blöcke keine Unterschiede gibt, d.h. wenn z.B. der Block 1 immer dieselben SNPs besitzt, und keine Varianten von ihm existieren, dann braucht man bei einem Test nur die Kopplung mit den Blöcken festzustellen, um zu wissen, welche SNPs er hat. Damit hat man dann auch die Information, ob jemand zu dem einen oder anderen Risiko- oder Verträglichkeitstyp gehört. Das ist der Grund, weshalb man so viel Wert darauf legt, Modellversuche an Völkern durchzuführen, die man ihrer Geschichte nach für besonders einheitlich hält (z.B. die Isländer, die Esten, die Sarden, die Anhui in China und das polynesische Volk der Tonga). Die Realität hat aber bei Isländern, Sarden und Finnen nur gemischte Werte gebracht (8). 
 

Anders ist es, wenn man durch Kopplungsanalysen herausfinden will, wo genau sich ein Gen innerhalb eines Blocks (oder Haplotyps) befindet. Sind die Sequenzen eines Blocks identisch, so sind die - typischerweise in einer Stückzahl von 5 bis 30 vorhandenen - SNPs alle gleichwertig, d.h. sie sind redundant, gegenseitig ersetzbar und lassen keine Rückschlüsse auf den Genort zu. Das führt zu einer neuen Art der Qualitätsbewertung von SNPs. 
 

In der Einzel-SNP-Analyse (also ohne Berücksichtigung der Haplotypen) sowie auch bei Haplotypen mit abfallenden LD-Werten kommt demjenigen SNP die höchste Qualität zu, der den höchsten LD-Wert liefert. Die übrigen SNPs haben dann ergänzende Bedeutung, d.h. sie können die statistische Absicherung für ein Ergebnis verbessern, wenn sie hinzugenommen werden. 
 

Nicht so bei den redundanten SNPs. Ist von ihnen ein SNP bekannt, gleich welcher, sind die anderen überflüssig, denn sie liefern dieselbe Information. Das hat bei Patentfragen (aus der Sicht der Kritiker) den Vorteil, dass auch ein patentierter SNP durch jeden der anderen ersetzt werden kann. 
 

Der Nachteil ist aber, dass innerhalb eines Blocks nicht auf einen Genort geschlossen werden kann, eine Feinkartierung ist nicht möglich (oder bei nur beinahe homogenen Blöcken sehr erschwert).
 
 

Beispiel: Der Arbeitskreis, der sich mit dem Genbereich für die Crohnsche Krankheit befasst s.o., konnte wegen der grossen Homogentität der Blöcke (s. Abb.3) mindestens 11 SNPs, die über einen 250 bp langen Abschnitt verteilt waren, nicht zuordnen. Die Forscher fanden in diesem Bereich 11 (die gleiche Zahl ist Zufall) Gene für verschiedene Interleukine. Da die Interleukine Entzündungen fördern und die Crohnsche Krankheit Entzündungen des Darmes verursacht, ist ein logischer Zusammenhang gegeben, aber Rioux und Daly konnten die Krankheit auf keine einzelnes verursachendes Gen zurückführen (30).

Andererseits war es in Finnland möglich, das Gen für eine seltene Form von Ataxie (eine Art von Bewegungsstörung) mit dem Genmaterial von nur vier betroffenen Personen einer Gen-Region zuzuordnen (31). 
 
 

3) Das Phänomen der Einheitlichkeit ist unter den Ethnien sehr ungleich verteilt
 

Bei den Betrachtungen im letzten Absatz haben wir einen Umstand beiseite gelassen: Die genetische Homogenität ist nicht bei allen ethnischen Gruppen gleich hoch. Das ist eigentlich auch ganz erklärlich, wenn man annimmt, dass die Homogenität durch die schnelle Expansion der Menschen und ihre Verteilung über die Kontinente entstanden ist. 
 

Die Mehrzahl der Anthropologen vertritt heute die Ansicht, dass die Wiege der Menschheit in Afrika stand, und dass die Abwanderung vor 100 000 bis 200 000 Jahren begann. Die "Wanderung" muss man sich etwa so vorstellen, dass wegen der starken Vermehrung jeder Lebensraum, den eine Population bewohnte, mit der Zeit zu eng wurde. Dann trennte sich ein Teil von ihnen und suchte einen neuen Ort, wo sie lebten und sich vermehrten, bis die Nahrungsmittel auch dort nicht mehr reichten. Diese Ausdehnung erfolgte natürlich vermehrt in die Richtung, in der es bis dahin noch keine Menschen gab, so dass das Resultat über lange Zeiträume wie eine Wanderung über weite Strecken aussah.
 

Jede Ablösung einer Teilpopulation ist mit einem Rückgang der genetischen Vielfalt verbunden, weil in ihr zufällig die einen oder anderen Gene fehlen. Da diese Ausdünnungen schneller erfolgten als die Neubildung von Genen durch Mutationen, nahm die genetische Vielfalt immer weiter ab, je weiter die Menschen von Afrika wegkamen, pauschal ausgedrückt.
 

Ausserdem vermutet man noch einen oder mehrere so genannten Flaschenhälse. Darunter versteht man einen starken Rückgang der Individuenzahl und danach eine erneute Vermehrung. Die Folge ist eine grössere Einheitlichkeit der Genome. Eine andere Bezeichnung für dieses Phänomen ist "Gründereffekt" (engl. founder effect). Der Effekt ist um so stärker, je niedriger die Pupulationszahl während des Flaschenhalses war, je länger dieser Zustand andauerte und je weniger Zeit seitdem vergangen ist. Ein solcher Flaschenhals müsste bald nach der Auswanderung aus Afrika aufgetreten sein und somit fast alle anderen Ethnien erfasst haben. Deshalb ist die genetische Vielfalt auch heute noch in Afrika am grössten. Dort sind die LD-Werte so niedrig wie die in Computersimulationen ermittelten, nämlich sie reichen nur etwa 5 kb weit (4,8). 
 

Wahrscheinlich sind die Ereignisse vielfältiger gewesen.Vermutlich hat es zwei grosse Auswanderungswellen aus Afrika gegeben und wahrscheinlich hat es bei der frühen Besiedelung Europas mehr als einen solchen Engpass gegeben. Der Cro-Magnon-Mensch, also unsere Vorfahren (im Gegensatz zu den Neanderthalern) ist in mehreren Wanderschüben nach Europa gekommen, von Süden über den Mittelmeerraum, aber hauptsächlich aus Südosten, am Schwarzen Meer vorbei.
 

Betrachten wir nun die oben beschriebenen Vor- und Nachteile der genetisch einheitlichen Haplotypen im Licht der ethnisch ungleichen genetischen Vielfalt: Wir haben gesehen, dass die über weite Entfernungen reichenden hohen LD-Werte die Möglichkeit eröffnen, das ganze Genom mit einem weitmaschigeren SNP-Gitter zu screenen als ursprünglich angenommen, d.h. man kommt mit weniger SNPs aus, was die Tests immens verbilligt. Diese billige Möglichkeit existiert nicht für Menschen mit einer höheren genetischen Diversität. Das sind –wie gesagt - in erster Linie die afrikanischen Ureinwohner (sowie die aus Afrika stammenden Menschen in den USA, Lateinamerika und anderswo). Wenn eines Tages die Versorgung mit Medikamenten von solchen genomweiten Tests abhängen sollte, ist zu befürchten, dass man für die Afrikaner kein eigenes, teureres Testsystem schafft, sondern, dass es hier zu Unterversorgungen kommt. Kenneth Weiss und Andrew Clark von der Penn State University warnen, eine Beschränkung auf wenige SNPs "könnte zu einem Instrument mit stark eurozentrischer Auswirkung werden, das mit den Forderungen der National Insitutes of Health nach Miteinbeziehung (inclusiveness) unvereinbar sein würde"(8).
 

Wir haben als einen Nachteil der Uniformität gesehen, dass mit Kopplungsanalysen nicht auf einen genauen Genort geschlossen werden kann, weil die in den homogenen Bereichen vorkommenden SNPs die gleiche Information liefern, so dass zwischen ihnen nicht unterschieden werden kann. Hier braucht man die vielfältigen afrikanischen Genome zur Ergänzung.
 

Da ihre Haplotypen eine Unterteilung in Unter- und Unter-Unterklassen zeigen, können Kopplungsanalysen mit solchem genetischen Material die genauen Gene anzeigen (4,26). Die so erhaltenen Ergebnisse lasen sich auf die homogeneren Genome der anderen Völker übertragen. D.h. man kann afrikanische Genome dazu verwenden, Lokalisationen in europäischen oder asiatischen Genomen zu bestimmen (26), um damit ein Medikamente/Gentest-System zu schaffen, dass in Afrika nicht einsetzbar ist.
 
 

4) Unterhalb einer Grenzhäufigkeit der Haplotypen geht nichts
 

In Abschnitt 1) stehen in einer Auflistung von Beispielen auch einige Angaben über die Häufigkeit der Haupt-Haplotypen. Die Werte liegen zwischen 84 und 98%. Es bleiben also 2 bis 16% übrig. Auf diese verbleibenen Fälle verteilen sich in der Regel eine ganze Reihe weiterer Haplotypen, mit steil abfallender Häufigkeit (20). 
 

Bisher wurden jedoch alle Versuche mit Haplotypen gemacht, die nicht seltener vorkommen als in 5% der untersuchten Chromosomen. Diese Zahl wird auch als Schwellenwert genannt, weil bei weiter abnehmenden Häufigkeiten die Anzahl der Proben (also der untersuchten Personen) die nötig ist, um ausreichend gesicherte Grundlagen für einen Test zu erarbeiten, dramatisch ansteigt (25). Es gibt also wohl bis auf weiteres keine Aussicht darauf, dass die Zahl der Personen, die in den Kreis der zu Testenden aufgenommen werden kann, deutlich steigt.

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(1) http://www.pharmsci.org/scientificjournals/pharmsci/journal/4.html). 
L. Mancinelli, M. Cronin u. W. Sadee, Pharmacogenomics: The promise of personalized medicine, AAPS PharmSci (Zeitschrift für pharmazeutische Wissenschaften der American Association of pharmaceutical Sciences),2000; 2 (1) Artikel Nr. 4. (Die beiden ersten Autoren sind von ACLARA Biosciences Inc. 

(2) A.-C. Syvänen, Accessing genetic variation: Genotyping Single Nucleotide Polymorphisms, Nature/Reviews/Genetics, Bd. 2, S. 930-942 (Dez. 2001).

(3) T. A. Weaver, High-throughput SNP discovery and typing for genome-wide genetic analysis, New Technologies in Life Sciences: A Trends Guide S. 36-42 (Dez. 2000).

(4) D.E. Reich et al, Linkage disequilibrium in the human genome, Nature Bd. 411, S. 199-204 (Mai 2001).

(5) http://www.pharmsci.org/scientificjournals/pharmsci/virtual/pgpx/schubbert1.html
S. Schubbert, Genotyping and drug response: Use of single nucleotide polymorphisms (SNPs) versus haplotypes to predict Albuterol, AAPS PharmSci (Zeitschrift für pharmazeutische Wissenschaften der American Association of pharmaceutical Sciences), kein Datum angegeben.

(6) L. Stein, Genome annotation: From sequence to Biology, Nature Review/Genetics, Bd. 2, S. 493-503 (Juli 2001).

(7) M.W. Nachman, Single nucleotide polymorphisms and recombination rate in humans, Trends in Genetics, Bd. 17, S. 491-495 (Sep. 2001).

(8) K.M. Weiss u. A.G.Clark, Linkage disequilibrium and the mapping of complex human traits, Trends in Genetics Bd. 18 S. 19-24 (Jan 2002).

(9) A.D. Roses, Pharmacogenetics and the practice of medicine, Nature, Bd. 405 S. 857-865 (Juni 2000).

(10) D.L. Nelson, SNPs, linkage disequilibrium, human genetic variation and Native American culture, Trends in Genetics, Bd. 17, S. 15-16 (Jan. 2001). 

(11) http://linkage.rockefeller.edu/bib/asso/weiss00.pdf
K.M. Weiss u. J.D. Terwilliger, How many diseases does it take to map a gene with SNPs?, Nature Genetics Bd. 26 S.151-157 (Okt. 2000). 

(12) http://pubs.acs.org/cen/coverstory/7933/7933pharmacogenomics.html. 
C.M. Henry, Pharmacogenomics, Genetic markers such as single-nucleotide polymorphisms may lead to personalized medicines for a wide variety of diseases, Cenear, Bd. 79, S.37-42 (Aug. 2001).

(13) http://www.wiley.co.uk/wileychi/genomics/snp.pdf
S. Jenkins u. N.Gibson, High-throughput SNP Genotyping, Comparative and Functional Genomics, 2002, 3, S. 57-66. 

(14) http://www.nlm.nih.gov/nichsr/ehta/chapter14.html#genetic
Pam Royle, Etext on Health Technology Assessment (HTA) Information Ressources, Chapter 14: Pharmacogenomics.

(15) D.A. London, Genetic group targets disease markers in the human sequence, Nature, Bd. 412, S.10 (Juli 2001).

(16) The International SNP Map Working Group, A map of human genome sequence variation containing 1.42 million single nucleotide polymorphisms, Nature Bd. 409 S. 928-933, (Feb. 2001). 

(17) C. Lee, Irresistible force meets immovable object: SNP mapping of complex diseases, Trends in Genetics, Bd.18, S.67-69, (Feb. 2002).

(18) M.J. Daly, J.D: Rioux, S.F. Schaffner, T.J. Hudson u. E.S. Lander, High-resolution haplotype structure in the human genome, Nature Genetics Bd. 29 S. 229-232 (Okt. 2001).

(19) http://www.nature.com/cgi-taf/DynaPage.taf?file=/ng/journal/v29/n2/full/
ng1001-217.html A.J.Jeffreys, L. Kauppi u. R. Neumann, Intensely punctate recombination in the class II region of the major histocompatibility complex, Nature Genetics Bd.29, 217-222 (Okt. 2001).

(20) http://www.laboratory.gg/pdf/IL6hapol.pdf
N. Jordanides, J. Eskdale, R. Stuart u. G. Gallagher, Allele associations reveal four prominent haplotypes at the human interleukin-6 (IL-6) locus, Genes and Immunity Bd.1, S.451-455 (2000).

(21) S. D´Alfonso, M. Rampi, V. Rolando, M. Giordano u. P. Momigliano-Richiardi, New polymorphisms in the IL-10 promoter region. Genes Immunology Bd. 1 S. 231-233 (2000), zitiert nach J. Daly et al. s. Lit.-St. Nr. 18.

(22) http://www.bioservers.org/bioinformatics/Resources/snp12.pdf
C.M. Drysdale et al, Complex promoter and coding region ß₂-adrenergic receptor haplotypes alter receptor expression and predict in vivo responsiveness, Proc. Natl. Acad. Sci. Bd. 97, S. 10483-10488 (Sep. 2000).

(23) H.Y: Park et al. Identification of new single-nucleotide polymorphisms in the thrombin receptor gene and their effects on coronary artery diseases in Koreans, Clin. Exp. Pharmacol. Physiol. Bd. 27, S. 690-693 (2000), zitiert nach J. Daly et al. s. 
Lit.-St. Nr. 18.

(24) C. Lee, Irresistible force meets immovable object: SNP mapping of complex diseases, Trends in Genetics Bd. 18, S. 67-69 (Feb. 2002). 

(25) http://www.nature.com/cgi-taf/DynaPage.taf?file=/ng/journal/v29/n2/full/
ng1001-233.html G.C.L. Johnson et al. Haplotype tagging for the identification of common disease genes Nature Genetics Bd. 29, S. 233-237 (Okt. 2001). 

(26) D.B. Goldstein, Islands of linkage disequilibrium, Nature Genetics Bd. 29, S. 109-111, Okt. 2001. 

(27) M.P.H. Stumpf, Haplotype diversity and the block structure of linkage disequilibrium, Trends in Genetics Bd. 18, S. 226-228 (Mai 2002).

(28) A.G. Clark, Am. J. Hum. Genet. Bd. 63, S. 595-612 (1998), zitiert nach D.B. Goldstein s.Lit.-St. Nr. 26. 

(29) http://www.journals.uchicago.edu/AJHG/journal/issues/v69n1/012882/
012882.web.pdf  J.K. Pritchard u. M. Przeworski, Linkage disequilibrium in humans: Models and data, Am. J. Hum. Genet. Bd. 69, S. 1-14 (Juni 2001).

(30) http://www.nature.com/cgi-taf/DynaPage.taf?file=/ng/journal/v29/n2/full/
ng1001-229.html J.D. Rioux et al., Genetic variation in the 5q31 cytokine gene cluster confers susceptibility to Crohn disease, Nature Genetics, Bd. 29, S.223-228 (Okt.2001).

(31) http://linkage.rockefeller.edu/bib/asso/weiss00.pdf
K.M. Weiss u. J.D. Terwilliger, How many diseases does it take to map a gene with SNPs? Nature Genetics, Bd. 26, S.151-157 (Okt.2000).
 

 
I. Historischer Rückblick und Vorgeschichte der Pharmakogenetik

Unter Pharmakogenetik versteht man die Vererbung von Eigenschaften, die mit der Wirkungsweise und Verträglichkeit von Medikamenten zu tun haben. Dazu gehört ein Teil der Nebenwirkungen und die Abbaugeschwindigkeit der Medikamente. 

Nebenwirkungen von Medikamenten verursachen jährlich 25 000 Todesfälle bei uns. Seit 100 Jahren weiss man, dass die Ursache ein Enzymausfall sein kann. Den Begriff "Pharmakogenetik" gibt es seit 50 Jahren Warum macht man Gentests erst jetzt? [ mehr ]

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II. Ursachen für Nebenwirkungen

Nebenwirkungen haben viele nicht genetische Ursachen: Nahrungsmittel - z.B. Grapefruit - andere Medikamente, Lebensstil, Geschlecht. Mit Expressionsprofilen will man Toxizitäten erkennen und Medikamente retten, denen die Zulassung versagt wurde. [ mehr ]