Istruzione scolastica e genetica

Risultati immagini per genes saatchiart
G is for Genes (Kendra Keefer-Mcgee)

Un gruppo di ricerca internazionale ha identificato oltre 1.200 varianti genetiche associate ai risultati ottenuti nell’istruzione scolastica di un individuo e ha sviluppato un “punteggio poligenico” predittivo di oltre l’11% della variazione nel rendimento scolastico tra gli individui. Con oltre 1,1 milioni di partecipanti provenienti da 15 paesi, lo studio, pubblicato sulla rivista Nature Genetics, è tra i più grandi studi di genetica umana fino ad oggi. Gli autori dicono che i risultati gettano nuova luce sul ruolo che la genetica gioca nell’influenzare comportamenti umani complessi. Ci si muove in una direzione più chiara nella comprensione dell’architettura genetica di tratti comportamentali complessi come il raggiungimento dell’istruzione. Per la meta-analisi quantitativa, guidata dal Consorzio di Associazione di Genetica della Scienza Sociale, hanno lavorato dozzine di ricercatori per due anni per analizzare informazioni genetiche e questionari per valutare il numero di anni scolastici completati da partecipanti di 30 anni di età. Le informazioni sono state ricavate da 71 set di dati, inclusi dataset di grandi dimensioni dalla Banca del Regno Unito e dall’azienda di genomica personale 23andMe. Uno studio precedente più piccolo aveva rilevato che 74 varianti geniche, tra cui molte coinvolte nello sviluppo del cervello, erano moderatamente predittive del raggiungimento dell’istruzione. Utilizzando una dimensione del campione molto più ampia per lo studio corrente, i ricercatori sono stati in grado di identificare 1.271 varianti geniche associate, comprese quelle coinvolte nella comunicazione neurone-neurone e nella secrezione di neurotrasmettitore. I ricercatori hanno sottolineato che le varianti genetiche individuali hanno scarso valore predittivo. Sarebbe completamente fuorviante caratterizzare i risultati come l’identificazione di geni per l’educazione. Combinate, le 1271 varianti spiegano circa il 4 percento della variazione nel rendimento scolastico tra gli individui. Ma quando gli scienziati hanno incluso gli effetti di tutte le varianti che hanno misurato attraverso il genoma per sviluppare un nuovo punteggio poligenico, hanno scoperto che il punteggio era predittivo dell’11-13% della variazione in anni di istruzione completata. Ciò rende il potere predittivo del punteggio per il livello di istruzione equivalente a quello dei fattori demografici, come reddito familiare o istruzione materna. Questo è un grande effetto per un punteggio poligenico, soprattutto per un risultato comportamentale. Sebbene utile per la ricerca, il punteggio poligenico non è affatto deterministico. Avere un punteggio poligenico basso non significa assolutamente che qualcuno non raggiungerà un alto livello di istruzione, ma ambizione, situazione familiare, status socioeconomico e altri fattori giocano un ruolo più importante dei geni. Come per molti altri risultati, è una complessa interazione tra ambiente e genetica che conta. La meta-analisi ha riguardato solo i partecipanti di discendenza europea. Sono necessarie ulteriori ricerche che includano individui di diversa provenienza e inevitabilmente verranno scoperte ulteriori varianti genetiche associate ai risultati accademici. Ma i risultati sono utili per gli scienziati sociali e medici che possono ora usarli per esplorare come gli effetti delle varianti genetiche variano tra le diverse condizioni ambientali e per dipingere un quadro più chiaro dell’interazione tra genetica e ambiente nel modellare il livello di istruzione e risultati correlati. La parte più eccitante di questo studio è il punteggio poligenico, in quanto il suo livello di potere predittivo per un risultato comportamentale è davvero notevole.

Daniele Corbo

Bibliografia: “Gene discovery and polygenic prediction from a genome-wide association study of educational attainment in 1.1 million individuals” by James J. Lee, Robbee Wedow, Aysu Okbay, Edward Kong, Omeed Maghzian, Meghan Zacher, Tuan Anh Nguyen-Viet, Peter Bowers, Julia Sidorenko, Richard Karlsson Linnér, Mark Alan Fontana, Tushar Kundu, Chanwook Lee, Hui Li, Ruoxi Li, Rebecca Royer, Pascal N. Timshel, Raymond K. Walters, Emily A. Willoughby, Loïc Yengo, 23andMe Research Team, COGENT (Cognitive Genomics Consortium), Social Science Genetic Association Consortium, Maris Alver, Yanchun Bao, David W. Clark, Felix R. Day, Nicholas A. Furlotte, Peter K. Joshi, Kathryn E. Kemper, Aaron Kleinman, Claudia Langenberg, Reedik Mägi, Joey W. Trampush, Shefali Setia Verma, Yang Wu, Max Lam, Jing Hua Zhao, Zhili Zheng, Jason D. Boardman, Harry Campbell, Jeremy Freese, Kathleen Mullan Harris, Caroline Hayward, Pamela Herd, Meena Kumari, Todd Lencz, Jian’an Luan, Anil K. Malhotra, Andres Metspalu, Lili Milani, Ken K. Ong, John R. B. Perry, David J. Porteous, Marylyn D. Ritchie, Melissa C. Smart, Blair H. Smith, Joyce Y. Tung, Nicholas J. Wareham, James F. Wilson, Jonathan P. Beauchamp, Dalton C. Conley, Tõnu Esko, Steven F. Lehrer, Patrik K. E. Magnusson, Sven Oskarsson, Tune H. Pers, Matthew R. Robinson, Kevin Thom, Chelsea Watson, Christopher F. Chabris, Michelle N. Meyer, David I. Laibson, Jian Yang, Magnus Johannesson, Philipp D. Koellinger, Patrick Turley, Peter M. Visscher, Daniel J. Benjamin & David Cesarini in Nature Genetics. Published July 23 2018.

5 commenti Aggiungi il tuo

  1. arabafelicissima ha detto:

    Trovo i tuoi articoli molto interessanti. Per ora ne ho letti tre ma già mi interessano i titoli di altri. Non appena mi sarà possibile, li leggerò!

    Mi piace

    1. Grazie mille, sei la benvenuta! i consensi sono importanti per avere la spinta a continuare!

      Piace a 1 persona

Rispondi

Inserisci i tuoi dati qui sotto o clicca su un'icona per effettuare l'accesso:

Logo WordPress.com

Stai commentando usando il tuo account WordPress.com. Chiudi sessione /  Modifica )

Google+ photo

Stai commentando usando il tuo account Google+. Chiudi sessione /  Modifica )

Foto Twitter

Stai commentando usando il tuo account Twitter. Chiudi sessione /  Modifica )

Foto di Facebook

Stai commentando usando il tuo account Facebook. Chiudi sessione /  Modifica )

Connessione a %s...