Генетика личности: корреляция между генетическими вариантами и личностными чертами

Говоря об уникальности, в голову приходит один яркий, хоть и весьма заезженный и слегка гиперболизированный пример, — снежинки. Все они уникальны. Но мало кто, говоря об уникальности, вспоминает людей, а точнее личности. Все мы, независимо от вероисповедания, культурной, социальной, этнической или какой-либо другой принадлежности, является представителями одного вида, что, к сожалению, многим до сих пор не дано понять. При этом каждый из нас обладает своим уникальным набором черт личности, привычками, хобби, желаниями и целями. Является ли эта уникальности спонтанным творением эволюции высшей нервной системы, либо в ней все же заложена некая генетическая закономерность. Ученые из Университета штата Мичиган (Ист-Лансинг, Мичиган, США) провели исследование, в ходе которого выявили порядка 1200 генетических вариантов, который в разной степени связаны с личностными качествами, здоровьем, привычками и даже потенциальным уровнем дохода. Какие гены отвечают за какие черты личности, какова общая картина данной зависимости, и каково практическое значение полученных данных? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Основа исследования

Личность определяется относительно устойчивыми особенностями мышления, эмоциональных реакций и поведения, различающимися у разных людей. Многолетние исследования показали, что личностные черты человека можно содержательно и эффективно описать с помощью пяти относительно независимых широких факторов, известных как «Большая пятерка»: экстраверсия (включает такие характеристики, как общительность, напористость и уровень активности), доброжелательность (сострадание, уважительное отношение и доверие), добросовестность (организованность, продуктивность и ответственность), нейротизм (тревожность, депрессивность и эмоциональная неустойчивость) и открытость опыту (воображение, любознательность и эстетическая восприимчивость). Учитывая связь личностных особенностей с показателями на рынке труда, физическим здоровьем, психическим здоровьем и демографическими характеристиками человека, изучение молекулярно-генетических основ личности имеет важное значение для разработки биопсихосоциальных моделей поведения человека и жизненных исходов.

В рассматриваемой нами сегодня работе представлены результаты метаанализа полногеномных исследований ассоциаций (GWAS от genome-wide association study), выполненного консорциумом Revived Genomics of Personality Consortium (ReGPC от Revived Genomics of Personality Consortium), объединяющим данные 46 когорт. Для каждого из факторов «Большой пятерки» анализ включал от 611037 до 1.14 миллиона участников. По сравнению с большинством предыдущих исследований этот анализ значительно увеличил число статистически значимых локусов: с 3 до 131 для добросовестности, с 4 до 39 для доброжелательности, с 8 до 126 для открытости опыту, с 14 до 258 для экстраверсии и с 224 до 706 для нейротизма. Аддитивные эффекты, ассоциированные с распространенными генетическими вариантами (наследуемость, обусловленная однонуклеотидным полиморфизмом (SNP от *single-nucleotide polymorphism *, h²SNP)), объясняют 4.8%–16.2% общей вариативности личностных характеристик в зависимости от рассматриваемой черты и модели. Эти результаты согласуются с предыдущими GWAS личности и оказываются ниже оценок h², полученных в классических исследованиях близнецов и родословных, а также с помощью молекулярно-генетических методов, учитывающих эффекты редких вариантов и генетических взаимодействий. В этих исследованиях оценки наследуемости составляют примерно 40%–60%. При этом принципиально важно, что все методы показывают существенное влияние среды на личность человека.

Проведенный анализ показывает, что генетические ассоциации с личностными характеристиками хорошо воспроизводятся в разных группах и в минимальной степени искажены различными внешними факторами. Хотя средние значения личностных черт могут различаться между группами людей, генетические ассоциации для каждой черты оказались весьма сходными в четырех кластерах западных стран, независимо от того, кто оценивал личность (сам испытуемый или близкий ему человек), а также от возраста и используемого инструмента измерения. Аналогичным образом, полигенные индексы (PGI от polygenic index), построенные на основе каждого основного GWAS, стабильно предсказывали личностные характеристики в пяти независимых когортах.

Биологическая характеристика выявленных ассоциаций указывает на участие молекулярных и клеточных систем, различающихся между личностными чертами и имеющих более сложную организацию, чем предполагалось ранее. Анализ данных внутри семей показал, что, в отличие от GWAS других поведенческих характеристик, генетические ассоциации с личностными чертами лишь в небольшой степени обусловлены стратификацией популяции, династическими эффектами и ассортативным спариванием. Наконец, ученые охарактеризовали широкий спектр генетических коррелятов и последствий личностных особенностей, связанных с социально значимым поведением и различными жизненными исходами — от психопатологии и физического здоровья до участия в научных исследованиях и территориальной мобильности. Эти результаты подчеркивают центральную роль личности в понимании человеческого опыта.

Результаты исследования

Популяционный метаанализ

Изображение №1

Ученые провели популяционный метаанализ GWAS для каждого из факторов «Большой пятерки» в когортах участников с европейским (EUR-like, k_cohorts = 46) и африканским (AFR-like, k_cohorts = 10) генетическим происхождением. Когорты анализировали как с разделением по генетическому сходству, так и совместно. Генетическое сходство определяли относительно референсных панелей. Результаты объединяли с использованием метаанализа с обратным взвешиванием по дисперсии (IVW от inverse-variance-weighted meta-analysis), дополненного многоэтническим метаанализом (MAMA от multi-ancestry meta-analysis). В результате для каждого фактора «Большой пятерки» были получены объединенные оценки ассоциаций примерно для 10 миллионов SNP.

Были выявлены 1260 приблизительно независимых SNP, статистически значимо связанных с факторами «Большой пятерки» на уровне всего генома (GWS от genome-wide significant). Это в 3–43 раза больше, чем в наиболее современных исследованиях каждого из этих признаков (таблица №1). Из 1260 ведущих SNP 824 (65%) располагались в новых локусах протяженностью 250 кб (1 кб, т. е. 1 килобаза = 1000 пар оснований), ранее не связанных с вариативностью соответствующего признака. Манхэттенские графики результатов IVW представлены на 1a–1e.

Таблица №1

Независимость факторов «Большой пятерки» подтверждается тем, что 82% геномных локусов, содержащих статистически значимый SNP, были связаны только с одним признаком. Средний абсолютный коэффициент генетической корреляции между факторами «Большой пятерки» у участников с EUR-like геномами составлял 0.19 (ниже диагонали на 1f), что близко к фенотипическим корреляциям (выше диагонали на 1f).

Генетические эффекты практически полностью совпадали при разделении EUR-like GWAS-когорт на две половины, повторной оценке GWAS для каждой половины и расчете генетических корреляций (r_g) между ними: среднее значение r_g составило 0.94. Эффекты отдельных SNP были чрезвычайно малы, что отражает сильно распределенную генетическую архитектуру личности. Например, медианная оценка ассоциации для ведущих SNP, связанных с экстраверсией, после поправки на эффект завышенной оценки составляла 0.009 стандартного отклонения на одну копию эффект-аллеля. Это соответствует различию между 50.35-м и 50-м процентилями по уровню экстраверсии. В среднем оценочное эффективное число независимо ассоциированных распространенных SNP для каждого признака составляло 16180.

Характеристика наследуемости, обусловленной SNP

Среди участников с EUR-like геномами ученые оценили наследуемость пяти личностных черт, обусловленную распространенными SNP (h²SNP). Для этого использовали регрессию по показателю неравновесия по сцеплению (LDSC от linkage disequilibrium score regression). Полученные оценки варьировали от 4.8% для доброжелательности до 9.3% для экстраверсии (таблица №1). Важно, что эти оценки h²SNP, полученные в результате метаанализа GWAS, отражают генетические эффекты, воспроизводимые в разных когортах, вошедших в анализ.

Чтобы учесть возможные различия генетических эффектов между когортами, ученые провели метаанализ с моделью случайных эффектов для оценок h²SNP, полученных отдельно для каждой когорты. Средняя h²SNP для всех исследованных черт составила 8.6% и варьировала от 7.4% для доброжелательности до 10.6% для экстраверсии (таблица №1). Между когортами наблюдалась статистически значимая вариативность.

Случайная ошибка ответов участников не может систематически зависеть от их генома. Поэтому было обнаружено, что личностные показатели с более высокой надежностью измерения, то есть с меньшей случайной ошибкой ответов, как правило, имели более высокую наследуемость. В этом анализе ожидаемая h²SNP для показателя с типичной (медианной) надежностью измерения составляла от 9.3% для доброжелательности до 13.3% для экстраверсии. При полном устранении влияния ошибки измерения оценочная h²SNP составляла от 10.8% для доброжелательности до 15.8% для экстраверсии.

Чтобы дополнительно оценить воспроизводимость генетических ассоциаций с личностными характеристиками, ученые изучили согласованность генетического сигнала в зависимости от географического положения, возраста, статуса ветерана, используемого инструмента измерения личности и того, кто оценивал личность (таблица №1).

Генетические эффекты были сходными, хотя и не идентичными, между четырьмя кластерами западных стран (США, континентальная Европа, страны Северной Европы и Великобритания–Австралия), тремя возрастными группами — молодыми (≤25 лет), среднего возраста (25–64 года) и пожилыми (≥65 лет), между ветеранами и неветеранами, а также между пятью инструментами измерения личности.

Дополнительная характеристика генетической архитектуры с использованием разных инструментов измерения на основе моделирования геномных структурных уравнений показала, что генетические эффекты, вероятно, действуют на уровне широких латентных факторов, общих для разных инструментов. При этом только один локус демонстрировал статистически значимые различия эффектов между инструментами измерения.

Примечательно, что генетические ассоциации с доброжелательностью были менее согласованными между когортами (таблица №1), что отчасти объясняет более низкую наследуемость этой черты по сравнению с другими факторами в метаанализе GWAS.

В биобанке Эстонии (база данных биомедицинской информации участников из Эстонии), где личностные характеристики участников оценивали как сами участники (n = 73983), так и близкие им люди (n = 20269), была обнаружена сильная генетическая общность между этими двумя способами оценки. Это показывает, что генетическая архитектура личности не является лишь следствием особенностей самовосприятия.

В анализе нейротизма с разделением по полу в когорте биобанка Великобритании наследуемость, обусловленная SNP на X-хромосоме (h²SNP,X), не различалась между мужчинами (n = 168989; h²SNP,X = 0.23%) и женщинами (n = 198139; h²SNP,X = 0.18%). Генетические эффекты у мужчин и женщин имели практически полную корреляцию.

Биологический анализ сигналов GWAS показал, что обогащенные наборы генов пересекались между факторами «Большой пятерки». Это свидетельствует о наличии общих для разных личностных черт молекулярных и клеточных систем, участвующих в нейробиологии личности, несмотря на относительно невысокие генетические корреляции между самими чертами (1f).

В соответствии с теориями развития личности, подчеркивающими роль префронтальной коры, генетические ассоциации для всех факторов «Большой пятерки», кроме доброжелательности, характеризовались обогащением генов, экспрессируемых в префронтальной коре. Среди них ведущие SNP указывали на RCE1, FOXP2 и SEMA6D.

Для всех черт было выявлено выраженное обогащение наборов генов, экспрессирующихся преимущественно в нейронах и содержащих варианты, приводящие к укорочению белка, к которым эти гены проявляют непереносимость. К таким генам относятся, например, ARNTL, TCF4 и NEGR1. Такая картина указывает на то, что варианты, связанные с личностными характеристиками, подвергаются отрицательному отбору. Это, по-видимому, противоречит эволюционным теориям, согласно которым генетическое разнообразие личности поддерживается механизмами балансирующего отбора.

Нейробиологические теории «Большой пятерки» связывают вариативность открытости опыту и экстраверсии преимущественно с дофаминергическими механизмами, а вариативность добросовестности, нейротизма и доброжелательности — с серотонинергическими механизмами. На основе наборов генов, дифференциально экспрессирующихся в определенных типах клеток мозга, как у мышей, так и в посмертных образцах тканей мозга человека, ученые обнаружили слабую поддержку этих гипотез при анализе отдельных личностных черт. Ни размер эффекта, ни P-значение не указывали на серотонин или дофамин как на характеристики наиболее обогащенных типов нейронов. Это позволяет предположить, что особое внимание к ним в научной литературе по сравнению с другими типами нейронов не имеет достаточных оснований.

Полигенное прогнозирование личности

Ученые прогнозировали личностные черты в пяти независимых когортах с использованием полигенных индексов (PGI). Веса PGI рассчитывали на основе GWAS для участников с EUR-like геномами с использованием метода SBayesR. Во всех пяти когортах PGI статистически значимо предсказывали соответствующие фенотипические личностные черты среди участников с EUR-like геномами (2a). Это свидетельствует об улучшении точности прогнозирования по сравнению с предыдущими исследованиями экстраверсии, добросовестности и открытости опыту. Высокая согласованность оценок между когортами указывает на ограниченное влияние года рождения, национальности и метода отбора участников на точность прогнозирования.

Изображение №2

Ученые также прогнозировали личностные черты у участников с AFR-like геномами из исследований «Add Health» и «Health and Retirement Study», вновь используя веса, рассчитанные на основе GWAS участников с EUR-like геномами. Ожидается, что точность прогнозирования с помощью PGI существенно снижается при различиях в генетическом происхождении между выборкой, использованной для выявления ассоциаций, и целевой выборкой. Тем не менее PGI статистически значимо предсказывали экстраверсию, нейротизм и открытость опыту (2a). Это первое свидетельство статистически значимого прогнозирования личностных черт с помощью PGI за пределами участников с EUR-like геномами.

Генетические корреляции

Оценки генетических корреляций, полученные с использованием LDSC, свидетельствуют о широком генетическом перекрытии между личностными чертами и повседневным поведением, связанным со здоровьем.

Особенно выраженной была генетическая связь добросовестности со сниженным употреблением психоактивных веществ, более высокой частотой занятий спортом и большей склонностью выбирать продукты с низкой калорийностью, а также с вероятными последствиями такого поведения: меньшим числом госпитализаций, более здоровым старением и более низким индексом массы тела.

Генетические корреляции также были обнаружены между личностными чертами и изменениями физической активности в течение дня, зафиксированными с помощью акселерометра: открытость опыту была связана с повышенной ночной активностью, а добросовестность — с повышенной дневной активностью (2d).

Изображение №3

Были выявлены существенные генетические корреляции между факторами «Большой пятерки» и каждым из десяти психических расстройств, а также четырьмя трансдиагностическими факторами психических расстройств (график выше). Генетические профили, связанные с нейротизмом, ассоциировались с повышенным риском всех форм психопатологии, особенно расстройств интернализующего спектра, тогда как генетические профили, связанные с доброжелательностью, демонстрировали сниженную генетическую предрасположенность к различным психическим расстройствам. Были также выявлены широкие положительные генетические ассоциации между открытостью опыту и психопатологией, что заметно расходится с небольшими и непоследовательными ассоциациями, обычно выявляемыми в фенотипических исследованиях.

Многие другие связи между личностными чертами и психопатологией были специфичными и дифференцированными: генетические факторы экстраверсии ассоциировались с более низким риском расстройств интернализующего спектра, но с более высоким риском расстройств нейроразвития, тогда как генетические факторы добросовестности ассоциировались с более низким риском расстройств нейроразвития, но с более высоким риском компульсивных расстройств. Эти результаты убедительно подтверждают тесную связь между личностными чертами и психическими расстройствами, предполагаемую психиатрическими нозологиями.

Генетические корреляции между личностными чертами и поведением, связанным с заполнением анкет в UK Biobank (британской базе данных биомедицинской информации участников), указывали на связь между личностью и участием в исследованиях. В частности, генетические варианты, связанные с открытостью опыту и доброжелательностью, также были связаны с заполнением необязательных анкет, тогда как генетические варианты, связанные с нейротизмом, ассоциировались с меньшим числом ответов на вопросы анкеты, а также с более частыми ответами «не знаю» и «предпочитаю не отвечать». Таким образом, генетические особенности личности могут широко, но пока недостаточно учитываемым образом влиять на состав выборок и ответы участников в опубликованных исследованиях, основанных на данных анкетирования.

Связь PGI с поведением и жизненными показателями

Ожидается, что генетические варианты, унаследованные при зачатии, могут частично прогнозировать показатели, проявляющиеся в более позднем возрасте, благодаря недетерминированному взаимодействию с окружающей средой. Ученые изучили способность PGI прогнозировать характеристики, оцениваемые интервьюерами, а также делинквентное поведение в исследовании Add Health, представляющем репрезентативную выборку молодых взрослых жителей США (n = 5110). Было обнаружено, что PGI личностных черт позволяли прогнозировать то, как участников воспринимал интервьюер при очном сборе данных (2b). Участники с PGI, соответствующими более низкому нейротизму и более высокой экстраверсии, доброжелательности и открытости опыту, чаще воспринимались как люди с более привлекательной личностью, а участники с PGI, соответствующими более высокой доброжелательности и добросовестности, воспринимались как более ухоженные. В подвыборке участников Add Health с повышенным риском проблемного поведения PGI личностных черт были связаны с большей вероятностью делинквентного поведения и контактов с пенитенциарной системой в разных поколениях (2b): высокая полигенная предрасположенность к нейротизму и низкая полигенная предрасположенность к доброжелательности были связаны с небольшим или умеренным повышением вероятности отстранения от занятий в школе, побега из дома и случаев, когда участник когда-либо угрожал другому человеку ножом или огнестрельным оружием.

Социодемографический анализ данных участников из базы данных Великобритании (n = 419261) позволил изучить связь PGI личностных черт с характеристиками места жительства в более позднем возрасте с учетом места рождения, чтобы отразить территориальную мобильность. Генетические профили, соответствующие более высокой открытости опыту, прогнозировали большую вероятность к зрелому и пожилому возрасту (в 50 лет) переехать в космополитические районы с высокой концентрацией специалистов и покинуть пригородные и неблагополучные районы, тогда как генетические профили, соответствующие более высокой добросовестности, прогнозировали большую вероятность переезда из космополитических районов в состоятельные пригородные сообщества (2e). Эти анализы подтверждают теоретически предполагаемые связи между личностью и жизненными показателями, которые до сих пор не изучались с помощью GWAS в крупных выборках. Важно, что способность PGI, основанных на генетических вариантах, связанных с личностными чертами, прогнозировать поведение и жизненные показатели была невелика. Эти PGI не позволяют прогнозировать будущее поведение отдельного человека.

Ученые также оценили сходство личностных черт между супругами в нескольких последних поколениях. Генетические корреляции между родителями, рассчитанные на основе сходства PGI с поправкой на ошибку измерения³⁶ и объединенные в метаанализе данных о супружеских парах, парах братьев и сестер и парах двоюродных братьев и сестер из UK Biobank и deCODE, показали, что генетическое сходство по каждому из факторов «Большой пятерки» было минимальным (2c). В предыдущих поколениях родители в среднем лишь немного чаще были генетически сходны по личностным чертам, чем это ожидалось бы случайно, и значительно реже, чем по уровню образования. Оценки ассортативного выбора партнера по фенотипическим признакам среди родителей в deCODE были выше, но оставались небольшими для всех черт, кроме открытости опыту, что согласуется с предыдущими оценками.

Менделевская рандомизация

Чтобы проверить причинность и направление связей между личностными чертами и биоповеденческими показателями, ученые применили методы MR к подмножеству из 13 показателей, которые, вероятнее всего, соответствовали ключевым допущениям этого метода. Были выявлены потенциально причинные эффекты для 33 пар «фактор–показатель»: направление эффектов воспроизводилось при использовании разных оценок MR, а несколько 95%-ных доверительных интервалов (CI от confidence interval) не включали 0. В 24 анализах были выявлены эффекты личностных черт на биоповеденческие показатели, что свидетельствует о влиянии личностных черт на физическое здоровье. Например, экстраверсия повышала риск заражения COVID, добросовестность снижала индекс массы тела (ИМТ) и уменьшала вероятность начала курения и частоту госпитализаций, а нейротизм повышал вероятность более низкой оценки по фактору здорового старения и долголетия.

Кроме того, в соответствии с теоретическими представлениями о влиянии жизненного опыта на развитие личности были выявлены девять потенциально причинных эффектов биоповеденческих показателей на личностные черты, включая широкие эффекты образования, повышения ИМТ и начала курения на средний уровень личностных черт. Важно, что не было выявлено ассоциаций в рамках MR между личностными чертами и тремя отрицательными контрольными показателями — массой тела при рождении, числом сестер и числом братьев, — которые могли бы быть связаны с личностью человека только из-за смешения генетических факторов родителей и детей (остаточной корреляции между генами и окружающей средой).

Эти анализы дают ценную информацию о потенциальных причинах и последствиях личностных черт, которую до сих пор было особенно трудно получить с помощью других методов. Тем не менее в будущих исследованиях необходимо дополнительно проверять полученные здесь причинно-следственные выводы на основе MR с использованием других методов и данных, позволяющих получить более убедительные доказательства причинности.

Оценка семейного смешения

Полигенное прогнозирование внутри семей. Ученые использовали данные Netherlands Twin Register (NTR; n_families = 2956) и Twins Early Development Study (TEDS; n_families = 4751) для прогнозирования личностных черт внутри пар дизиготных близнецов. В этих моделях личностные черты прогнозировали на основе различий между близнецами по PGI, рассчитанным на основе основного популяционного GWAS участников с EUR-like геномами. Поскольку семейная среда и генотип родителей при таком сравнении остаются постоянными, а случайный характер передачи генетического материала между поколениями используется как источник вариативности, сравнения внутри семей существенно снижают генетическое смешение, которое может присутствовать в популяционных GWAS.

Изображение №4

Для всех факторов «Большой пятерки» в обеих когортах различия между близнецами по PGI позволяли прогнозировать соответствующую личностную черту. При этом величина эффекта не отличалась от полученной при популяционном прогнозировании с помощью PGI. Средний эффект внутри семей (β), объединенный в метаанализе данных NTR и TEDS и усредненный по пяти факторам «Большой пятерки», составлял β = 0.159 против β = 0.165 для популяционного эффекта, то есть отношение точности прогнозирования составляло 96% (4b). Это сходство указывает на пренебрежимо малое семейное смешение в генетических ассоциациях личности, выявленных в популяционных GWAS. Такой результат резко контрастирует с заметным снижением эффектов при прогнозировании внутри семей для других поведенческих признаков, например уровня образования (среднее отношение точности внутри семей к популяционной составляло около 60%), когнитивных способностей (около 80%) и психопатологии экстернализующего спектра (около 75%).

Ученые дополнительно проверили наличие семейного смешения с помощью дополнительного метода, который, как ожидается, в меньшей степени подвержен смещению из-за потенциального влияния братьев и сестер друг на друга. Для этого использовали данные о парах родителей и детей из deCODE (n = 34506), чтобы разложить популяционное прогнозирование с помощью PGI на прямые эффекты, то есть эффекты генетических вариантов, переданных от родителей детям, и семейные факторы смешения, включающие непереданные детям генетические варианты родителей, стратификацию популяции и ассортативный выбор партнера. Для пяти факторов «Большой пятерки» прямые эффекты в среднем объясняли 96.2% вариативности популяционного прогнозирования с помощью PGI, что указывает на то, что генетические ассоциации личности реализуются почти исключительно через прямую передачу генетических вариантов от родителей детям. Практически полное совпадение этих результатов с результатами анализа PGI внутри пар близнецов указывает на пренебрежимо малое смешение, обусловленное влиянием братьев и сестер друг на друга. Только для добросовестности непереданные генетические факторы смешения статистически значимо прогнозировали личностные характеристики детей, объясняя 8.1% общего прогнозируемого эффекта. Величина непереданных факторов смешения не различалась между матерями и отцами. Для сравнения, в отношении уровня образования прямые эффекты объясняли только 75.1% вариативности. После учета семейных факторов смешения прогнозирование экстраверсии с помощью PGI экстраверсии было сопоставимо по величине с прогнозированием уровня образования с помощью соответствующего PGI. В целом эти анализы исключают крупные или умеренные эффекты семейного смешения в генетических ассоциациях личности и показывают, что такие эффекты имеют пренебрежимо малую или небольшую величину.

Полногеномные анализы внутри семей

Чтобы проверить наличие семейного смешения на уровне отдельных SNP, ученые провели внутрисемейные GWAS для каждого фактора «Большой пятерки». Были объединены данные 12 участвовавших когорт с EUR-like геномами (n = 31544–50725 в зависимости от личностной черты), в которых генетические данные собирали у членов одних и тех же семей. Для нейротизма эти данные объединили с опубликованными оценками внутрисемейных GWAS.

Оценки h²SNP, полученные с помощью LDSC на основе внутрисемейных GWAS, варьировали от 7,6% (s.e. = 1,6%) для доброжелательности до 13,4% (3,2%) для открытости опыту, то есть были сопоставимы по величине с оценками, полученными в полном метаанализе популяционных GWAS (рис. 4 и дополнительная таблица 47). Чтобы максимально корректно сопоставить внутрисемейные и популяционные GWAS, ученые также оценили h²SNP с помощью метаанализа популяционных GWAS в той же подвыборке из 12 когорт, участвовавших во внутрисемейном GWAS (рис. 4). Для каждой личностной черты интерсепты LDSC во внутрисемейных анализах были ниже, чем в популяционных анализах, что указывает на учет этими моделями остаточного смешения, присутствующего в популяционных моделях.

Сравнение h²SNP между моделями с использованием P < 0.05 в качестве порога статистической значимости, чтобы максимально выявить потенциальные различия, показало значимое различие только для открытости опыту: соответствующая оценка h²SNP в популяционном анализе была выше, чем во внутрисемейном анализе. Это различие в значительной степени было обусловлено завышенной оценкой популяционной h²SNP для открытости опыту в выборке из базы данных участников из Эстонии. В то же время ранее опубликованные сравнения для других социальных и поведенческих признаков, таких как уровень образования, депрессия и доход домохозяйства, показывают, что оценка h²SNP с помощью LDSC во внутрисемейных данных снижается вплоть до 50%. Среднее значение генетических корреляций между сводными данными внутрисемейных и популяционных GWAS, оцененных с помощью LDSC, составляло r_g = 0.86. Статистически значимо ниже 1.00 эти корреляции были только для нейротизма. Эти результаты указывают на высокое соответствие оценок генетических эффектов между популяционными и внутрисемейными анализами, однако, как отмечают ученые, доверительные интервалы в целом были шире, что указывает на необходимость дополнительных сборов данных для внутрисемейных GWAS. Дополнительные сравнения между непересекающимися когортами показали, что размеры эффектов популяционных и внутрисемейных анализов для статистически значимых и предположительно ассоциированных SNP были очень близкими, что свидетельствует о небольшом неконтролируемом смешении в популяционных GWAS и воспроизводимости генетических ассоциаций с личностными чертами.

Генетические корреляции между этими сводными статистиками внутрисемейных GWAS факторов «Большой пятерки» и 85 фенотипами внешних популяционных GWAS были сходными, но не идентичными генетическим корреляциям, полученным исключительно на основе популяционных данных. Генетические корреляции, полностью рассчитанные внутри семей между этими сводными данными и 18 фенотипами, также были очень близки к популяционным генетическим корреляциям, несмотря на существенно меньшую статистическую мощность.

Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых.

Эпилог

«Большая пятерка»: экстраверсия (общительность, напористость и уровень активности), доброжелательность (сострадание, уважительное отношение и доверие), добросовестность (организованность, продуктивность и ответственность), нейротизм (тревожность, депрессивность и эмоциональная неустойчивость) и открытость опыту (воображение, любознательность и эстетическая восприимчивость).

В рассмотренном нами сегодня труде ученые выявили более 1200 генетических вариантов, связанных с личностными чертами «Большой пятерки». Полученные результаты также показывают, что многие генетические закономерности, связанные с личностью, связаны с широким спектром жизненных показателей, включая здоровье, продолжительность жизни, образование, профессиональную деятельность и доход.

Исследование объединило данные 46 исследовательских когорт со всего мира. Участники предоставили образцы ДНК и заполнили анкеты, предназначенные для оценки пяти основных личностных черт: открытости опыту, добросовестности, экстраверсии, доброжелательности и нейротизма. Эти черты отражают относительно устойчивые особенности того, как люди обычно думают, чувствуют и ведут себя. Ученые сопоставили генетические данные участников с различиями в показателях личностных черт, чтобы выявить генетические варианты, связанные с каждой из них.

Исследование не выявило какого-либо одного «гена личности». Личностные черты связаны с множеством генетических вариантов, при этом даже наиболее выраженные эффекты отдельных вариантов остаются очень небольшими. Однако совокупное влияние множества генетических вариантов может быть значительно более существенным. Хотя влияние каждого отдельного генетического варианта было минимальным, их совокупные эффекты оказались более выраженными и устойчивыми. Выявленные генетические закономерности также сохранялись в самых разных группах людей.

Например, генетические варианты, связанные с экстраверсией у молодого взрослого человека, живущего в Нидерландах, могли также использоваться для прогнозирования экстраверсии у пожилого человека, вышедшего на пенсию в США. Сравнение родственников между собой показало, что выявленные генетические ассоциации нельзя просто объяснить тем, что люди выросли в одинаковой семейной среде. При этом генетические факторы представляют собой лишь часть общей картины. Полученные результаты также подчеркивают важную роль окружающей среды в формировании личности.

Ученые обнаружили, что генетические варианты, связанные с личностью, частично совпадают с генетическими закономерностями, связанными со многими другими сторонами жизни. К ним относятся психическое и физическое здоровье, продолжительность жизни, образование, выбор профессии и профессиональные показатели, а также то, как человека воспринимают близкие ему люди. Некоторые выявленные связи касались повседневных привычек. Генетические варианты, связанные с добросовестностью, также были связаны с большей дневной активностью. В то же время варианты, связанные с открытостью опыту и экстраверсией, ассоциировались с большей склонностью к ночному образу жизни.

Результаты также показывают, что генетические факторы и окружающая среда могут взаимодействовать друг с другом, а не действовать независимо. Например, распространенные генетические варианты, связанные с открытостью опыту, ассоциировались с большей вероятностью переезда в более космополитический район. Жизнь в такой среде, в свою очередь, может дополнительно закреплять или изменять эту же личностную черту.

Личность, по-видимому, связана с широким спектром жизненных характеристик. Например, генетические варианты, связанные с нейротизмом, позволяют прогнозировать большее количество времени, проведенного в больнице, что имеет значение для врачей и исследователей в области здравоохранения. Варианты, связанные с открытостью опыту, ассоциируются с доходом и сменой работы, что представляет интерес для исследователей профессиональной деятельности.

Таким образом, изучение генетики личности может иметь значение далеко за пределами психологии и потенциально способствовать развитию исследований в медицине, здравоохранении, образовании и сфере труда.

Немного рекламы

Спасибо, что остаетесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).

Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Maincubes Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?