SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 13
Genetička i molekularna
epidemiologija
Genetička epidemiologija
•Proučava genske čimbenike u podlozi bolesti i drugih ljudskih svojstava
•Najbolje proučavane kromosomske abnormalnosti i monogenske bolesti
•Veći značaj za češće bolesti  „složene bolesti” (poligenski + okoliš)
Metode rada u genetičkoj epidemiologiji
• 10 milijuna polimorfizama pojedine baze (single nucleotide polymorphism
– SNP)
• Polimorfizimi = biljezi ljudske varijacije = biljezi rizika?
• Problem  učinak pojedinog polimorfizma jako slab
•  250 polimorfizama za KVB objašnjava samo 5% varijabilnosti
Genome-Wide Association Study
•Hrv. cjelogenomska analiza povezanosti
•Glavna metoda povezivanja SNP-a i
svojstva/bolesti
•Nekoliko stotina statističkih testova  važnost
bioinformatike
•Glavna vrijednost GWAS-a je bolje
razumijevanje patofizioloških mehanizama u
nastanku bolesti
Molekularna epidemiologija
• Epidemiološko istraživanje u kojem se mjeri biološki čimbenik – biomarker
• Biomarkeri su:
• Kemijski ili živi agensi koji se mogu izolirati iz dostupnih uzoraka tkiva
• Odgovor in vivo na izloženost ili skupinu izloženosti
• Genotip ili fenotip koji ukazuje na sklonost određenoj bolesti, a može se određivati u tjelesnim tekućinama,
stanicama ili tkivima
• Standard  tradicionalne epidemiološke metode + biološki uzorci
• Potencijalni problemi?
Vrste biomarkera
Biomarkeri
bolesti
Npr. tumorski markeri
Biomarkeri
izloženosti
Npr. protutijela
Biomarkeri
sklonosti
Npr. neki geni
Analiza znanstvenog rada
Uvod
•Zabilježen je porast komercijalnih genealoških testiranja i testiranja podrijetla
pojedinaca (samoprijavljeni podaci + DNA analiza)
•Mogućnost pohrane u baze podataka i sudjelovanje u istraživanjima  osobni
informirani pristanak
•Genetske informacije  osim pojedinca
uključuju i obitelj i rodbinu
Cilj istraživanja
•Obavještavaju li kompanije svoje klijente, te indirektno članove obitelji i rodbine, o
utjecaju koji sudjelovanje u genetskom testiranju pojedinca i dijeljenje dobivenih
podataka pojedinca ima na članove obitelji i rodbine?
Metodologija
•Pretraga baza podataka PubMed, Scopus, Web of Knowledge
•Google pretraga  uključni kriteriji  kompanije koje provode komercijalna
genealoška testiranja i testiranja podrijetla  isključni kriteriji
•Pronađena 21 kompanija
•Usmjerena analiza sadržaja informiranog pristanka, politike privatnosti te odredba i
uvjeta (terms and conditions)
Rezultati
•Kompanije podijeljene u 4 kategorije:
1. Kompanije koje pružaju usluge samo na temelju
samoprijavljenih podataka (10)
2. Kompanije koje pružaju samo genetičku (DNA) analizu (7)
3. Kompanije koje pružaju usluge pod 1. i pod 2. (3)
4. Kompanije koje pružaju usluge pod 1. i pod 2. te provode
istraživanja na podacima (4)
Rezultati
•‘Tradicionalne’ kompanije (grupa 1)  pokazale najveću svijest o utjecaju njihove
usluge na obitelj i rodbinu
•Kompanije koje samo analiziraju genetički materijal (grupa 2)  najrjeđe spominju
utjecaj na obitelj i rodbinu
•U svim grupama  tekst se nalazi u ‘neuglednim’ dijelovima odredba i uvjeta koji se
često ne čitaju + privola se podrazumijeva uz kupljeni proizvod
•Primjeri:
Zaključak
•Tradicionalni informirani pristanci  usmjereni na pojedinca
•Više bi pažnje trebalo biti usmjereno na informiranje obitelji i rodbine
•Podići svijest da genetički materijal ima implikacije i na obitelj i rodbinu
•Autori predlažu koncept ‘generacijskog informiranog pristanka’ (engl.
‘generational consent’)

Más contenido relacionado

Destacado

Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Kurio // The Social Media Age(ncy)
 
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellGood Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Saba Software
 
Introduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageIntroduction to C Programming Language
Introduction to C Programming Language
Simplilearn
 

Destacado (20)

How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike RoutesMore than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy Presentation
 
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellGood Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
 
Introduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageIntroduction to C Programming Language
Introduction to C Programming Language
 

Molekularna i genetička epidemiologija.pptx

  • 2. Genetička epidemiologija •Proučava genske čimbenike u podlozi bolesti i drugih ljudskih svojstava •Najbolje proučavane kromosomske abnormalnosti i monogenske bolesti •Veći značaj za češće bolesti  „složene bolesti” (poligenski + okoliš)
  • 3. Metode rada u genetičkoj epidemiologiji • 10 milijuna polimorfizama pojedine baze (single nucleotide polymorphism – SNP) • Polimorfizimi = biljezi ljudske varijacije = biljezi rizika? • Problem  učinak pojedinog polimorfizma jako slab •  250 polimorfizama za KVB objašnjava samo 5% varijabilnosti
  • 4. Genome-Wide Association Study •Hrv. cjelogenomska analiza povezanosti •Glavna metoda povezivanja SNP-a i svojstva/bolesti •Nekoliko stotina statističkih testova  važnost bioinformatike •Glavna vrijednost GWAS-a je bolje razumijevanje patofizioloških mehanizama u nastanku bolesti
  • 5. Molekularna epidemiologija • Epidemiološko istraživanje u kojem se mjeri biološki čimbenik – biomarker • Biomarkeri su: • Kemijski ili živi agensi koji se mogu izolirati iz dostupnih uzoraka tkiva • Odgovor in vivo na izloženost ili skupinu izloženosti • Genotip ili fenotip koji ukazuje na sklonost određenoj bolesti, a može se određivati u tjelesnim tekućinama, stanicama ili tkivima • Standard  tradicionalne epidemiološke metode + biološki uzorci • Potencijalni problemi?
  • 6. Vrste biomarkera Biomarkeri bolesti Npr. tumorski markeri Biomarkeri izloženosti Npr. protutijela Biomarkeri sklonosti Npr. neki geni
  • 8. Uvod •Zabilježen je porast komercijalnih genealoških testiranja i testiranja podrijetla pojedinaca (samoprijavljeni podaci + DNA analiza) •Mogućnost pohrane u baze podataka i sudjelovanje u istraživanjima  osobni informirani pristanak •Genetske informacije  osim pojedinca uključuju i obitelj i rodbinu
  • 9. Cilj istraživanja •Obavještavaju li kompanije svoje klijente, te indirektno članove obitelji i rodbine, o utjecaju koji sudjelovanje u genetskom testiranju pojedinca i dijeljenje dobivenih podataka pojedinca ima na članove obitelji i rodbine?
  • 10. Metodologija •Pretraga baza podataka PubMed, Scopus, Web of Knowledge •Google pretraga  uključni kriteriji  kompanije koje provode komercijalna genealoška testiranja i testiranja podrijetla  isključni kriteriji •Pronađena 21 kompanija •Usmjerena analiza sadržaja informiranog pristanka, politike privatnosti te odredba i uvjeta (terms and conditions)
  • 11. Rezultati •Kompanije podijeljene u 4 kategorije: 1. Kompanije koje pružaju usluge samo na temelju samoprijavljenih podataka (10) 2. Kompanije koje pružaju samo genetičku (DNA) analizu (7) 3. Kompanije koje pružaju usluge pod 1. i pod 2. (3) 4. Kompanije koje pružaju usluge pod 1. i pod 2. te provode istraživanja na podacima (4)
  • 12. Rezultati •‘Tradicionalne’ kompanije (grupa 1)  pokazale najveću svijest o utjecaju njihove usluge na obitelj i rodbinu •Kompanije koje samo analiziraju genetički materijal (grupa 2)  najrjeđe spominju utjecaj na obitelj i rodbinu •U svim grupama  tekst se nalazi u ‘neuglednim’ dijelovima odredba i uvjeta koji se često ne čitaju + privola se podrazumijeva uz kupljeni proizvod •Primjeri:
  • 13. Zaključak •Tradicionalni informirani pristanci  usmjereni na pojedinca •Više bi pažnje trebalo biti usmjereno na informiranje obitelji i rodbine •Podići svijest da genetički materijal ima implikacije i na obitelj i rodbinu •Autori predlažu koncept ‘generacijskog informiranog pristanka’ (engl. ‘generational consent’)