Katharine Brieger

1 Departamentul de Epidemiologie, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

imaging

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Gregory J.M. Iepure

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Anita Pandit

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Johanna R. Foerster

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Kevin W. Lee

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Aubrey C. Annis

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Ellen M. Schmidt

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

3 Wellcome Sanger Institute, Hinxton CB10 1SA, Marea Britanie

Chris P. Clark

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Karly McMorrow

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Wei Zhou

4 Departamentul de Medicină Computațională și Bioinformatică, Facultatea de Medicină a Universității din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Jingjing Yang

5 Departamentul de genetică umană, Facultatea de Medicină a Universității Emory, Atlanta, GA 30322, SUA

Alan M. Kwong

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Andrew P. Boughton

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Jinxi Wu

6 Școala de informații, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Chris Scheller

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Tanvi Parikh

7 Institute for Behavioral Genetics, Universitatea din Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, SUA

Alejandro de la Vega

7 Institute for Behavioral Genetics, Universitatea din Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, SUA

David M. Brazel

7 Institute for Behavioral Genetics, Universitatea din Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, SUA

8 Departamentul de biologie moleculară, celulară și de dezvoltare, Universitatea din Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, SUA

Maia Frieser

7 Institute for Behavioral Genetics, Universitatea din Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, SUA

9 Departamentul de Psihologie, Universitatea din Colorado Boulder, Boulder, CO 80309, SUA

Gianna Rea-Sandin

10 Departamentul de Psihologie, Universitatea de Stat din Arizona, Tempe, AZ 85281, SUA

Lars G. Fritsche

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Scott I. Vrieze

11 Departamentul de Psihologie, Universitatea din Minnesota, Minneapolis, MN 55455, SUA

Gonçalo R. Abecasis

2 Departamentul de Biostatistică, Școala de Sănătate Publică, Universitatea din Michigan, Ann Arbor, MI 48109, SUA

Date asociate

Abstract

Introducere

Peste 10.000 de loci genetici au fost legați cu succes de boli comune și complexe. 1 În deceniile anterioare, provocarea majoră pentru studiile genetice umane a fost costul și complexitatea genotipării în sine; cu toate acestea, cercetătorii se confruntă acum cu obstacolul mai mare de a obține probe suficient de mari, care includ, de asemenea, date medicale și de sănătate utile, legate. Proiectele studiului utilizate în mod obișnuit pentru colectarea acestor date sunt costisitoare și deseori exclud persoanele în funcție de locație sau demografie. Am motivat că utilizarea platformelor de socializare nu ne va permite doar să recrutăm o cohortă de populație mare, ci ne va ajuta și să ajungem la populații care ar putea să nu participe de obicei la studii genetice din cauza angajamentului de timp sau a distanței față de un centru de cercetare. Avantajele potențiale ale proiectelor de studiu bazate pe rețelele sociale includ capacitatea de a ajunge la diverse populații și capacitatea de a implica participanții în cercetare în timp. Preocupările potențiale includ reprezentativitatea și capacitatea acestei abordări de a reproduce rezultatele obținute utilizând modele mai tradiționale.

Prezentăm un nou proiect de studiu pentru a profita de evoluțiile recente în metodele de sondare a sănătății folosind rețelele sociale și interesul larg pentru testarea genetică directă către consumator. 2, 3 Genes for Good este un studiu continuu, pe scară largă, al informațiilor de sănătate, genetice și comportamentale. Ne propunem să angajăm zeci de mii de persoane în cercetare printr-o aplicație Facebook, reducând costul proiectelor epidemiologice tradiționale și exclusivitatea și statutul socio-economic ridicat asociate eforturilor actuale directe către consumatori. 4

Modelul nostru de utilizare a rețelelor sociale pentru cercetarea genetică invită participanții să finalizeze evaluările online ale sănătății după oportunitatea lor, așa cum a fost aplicat cu succes în numeroase studii de sănătate, comportament, 5 și psihologie, 6 inclusiv studii de boli genetice rare (JE Abiad și colab., 2018, ACMG Ann. Clin. Genet. Întâlnire, abstract), preferințele la naștere, 7 și predicția trăsăturilor de personalitate. 6 Atunci când consimțământul unui participant a finalizat un număr minim de anchete de urmărire a stării de sănătate și de urmărire a sănătății, aceștia primesc prin poștă un kit de scuipat pentru a colecta ADN pentru analiză. După genotipare, testăm variantele genetice pentru asocierea cu informații despre sănătate, boli și mediu colectate prin evaluări online.

Un avantaj deosebit al găzduirii studiului nostru pe rețelele de socializare este că putem ajunge la participanți într-un mediu pe care mulți îl vizitează deja în mod regulat ca parte a rutinelor lor zilnice. Utilizarea rețelelor sociale în SUA a crescut dramatic în ultimul deceniu - crescând de la 7% în 2005 la peste 65% în 2015 conform Centrului de Cercetare Pew (a se vedea Resursele Web) - și astfel avem potențialul de a ajunge la o majoritate de populației SUA prin aplicația noastră. În ultimii câțiva ani, mai multe grupuri de cercetare au recunoscut avantajele majore ale ofertelor de social media: calendar flexibil, posibilitatea stimulentelor și memento-urilor și capacitatea de a ajunge la comunități non-urbane. A existat deja un succes substanțial în recrutarea pentru studii prin intermediul Facebook 9, precum și în utilizarea acestuia pentru a preveni pierderea de urmărire. 10 În plus, cadrul flexibil Genes for Good ne permite și celorlalte grupuri de cercetare să continuăm să adăugăm noi sondaje și activități pentru a aborda viitoarele întrebări de cercetare. Studiul nostru profită de oportunitatea contactelor repetate oferite de social media și reprezintă primul mare studiu genetic realizat pe Facebook de zeci de mii de persoane.

Material si metode

Am implementat un studiu genetic amplu, aprobat de IRB, utilizând rețelele sociale. Participanții trebuie să aibă cel puțin 18 ani, să locuiască în SUA și să aibă un cont de Facebook. Sunt recrutați prin eșantionare cu bulgări de zăpadă, adică prin găsirea aplicației noastre Genes for Good Facebook prin intermediul prietenilor, familiei și conexiunilor de socializare. Odată ce o persoană și-a dat consimțământul, aceasta este invitată să completeze evaluările online ale istoricului de sănătate, după oportunitatea lor. Sondajele constau din chestionare de istorie de sănătate, sondaje zilnice de urmărire și un modul opțional de condiții de sănătate în care participanții pot enumera alte condiții pe care le au. Odată ce au completat un număr minim de chestionare necesare, au trimis prin poștă un kit de scuipat pentru a colecta ADN pentru analiză. Costul fiecărui participant este de aproximativ 80 USD, care include taxele poștale, extracția ADN și genotiparea; în esență, nu există costuri asociate cu recrutarea sau colectarea datelor. De-a lungul studiului, am angajat în mod obișnuit 2-3 angajați cu normă întreagă (coordonator de studiu, dezvoltatori), mai mulți studenți absolvenți și de licență și un asistent administrativ cu jumătate de normă pentru a ajuta la trimiterea și primirea de truse de scuipat.

Analiza genetică

În ceea ce privește IMC-ul participanților la Gene pentru bun, măsurătorile IMC au fost calculate din sondajul de înălțime și greutate din aplicație, care a fost derivat din chestionarele de înălțime și greutate disponibile din setul de instrumente PhenX. 23 Măsurătorile de greutate pentru primele câteva mii de participanți genotipate au fost codificate de jos la 80 lb și codificate la 251 lb; apoi, valoarea codificată de sus a fost schimbată la 381 lb parțial prin studiu pentru a capta o gamă mai mare de variații. Pentru participanții care erau însărcinați la momentul răspunsului la sondaj, am folosit greutatea lor înainte de sarcină obținută din același sondaj. Valorile IMC au fost apoi regresate în funcție de sex, vârstă, versiunea cipului matrice și primele cinci componente principale; reziduurile au fost transformate invers-normal pentru a compara estimările dimensiunii efectului cu cea mai mare meta-analiză publicată a IMC 24 și pentru a reduce impactul observațiilor extreme. Am folosit software-ul SAIGE 25 pentru a rula un model mixt GWAS, luând în considerare legătura eșantionului și structura populației. Scorurile de risc poligenic au fost calculate utilizând PLINK. 26

Angajarea participanților

Oferim participanților mai multe modalități de a interacționa atât cu propriile date, cât și cu studiul de cercetare în ansamblu. După finalizarea fiecărui sondaj de istorie a sănătății, oferim diagrame care rezumă informațiile, în unele cazuri comparând răspunsurile fiecărui participant cu populația de studiu Genes for Good (exemplu în Figura 7). În mod similar, pentru sondajele zilnice de urmărire, generăm rezumate ale comportamentului de sănătate al fiecărui participant în timp, precum și statistici sumare pentru întregul studiu (exemplu în Figura 8). În plus față de furnizarea acestui feedback continuu și rezumatul răspunsurilor la sondaj, oferim participanților care trimit un eșantion o defalcare a strămoșilor lor genetici; versiunea actuală include șapte populații umane continentale (Europa, Africa, Asia de Est, Asia Centrală/de Sud, Asia de Vest/Africa de Nord, America și Oceania), iar rezultatele sunt furnizate sub forma unei estimări globale a descendenței, inferență locală a descendenților, și analiza componentelor principale utilizând metodele descrise anterior (RFMIX, ADMIXTURE, TRACE). Înainte de a vedea estimările lor despre strămoșii genetici, li se cere să urmărească un scurt videoclip despre cum să interpreteze rezultatele lor. Participanții își pot descărca, de asemenea, matricea și genotipurile imputate.