Analiza DNA w kryminalistyce, czyli co DNA może nam powiedzieć o rysach twarzy (2)

W poprzednim odcinku napisałem, jakich technik biologii molekularnej używają policje całego świata do identyfikacji sprawców przestępstw. Wystarczy kilka komórek pozostawionych na miejscu zbrodni, żeby można było określić tzw. profil DNA. Takie profile znajdują się policyjnych bazach danych. Tworzone według zunifikowanego protokołu CODIS/ESS są bardzo przydatne w kryminalistyce. Ale jest jeden problem: profil DNA sprawcy przestępstwa musi w tej bazie figurować. Jeżeli nie figuruje, policja jest bezradna. Czy jest na jakaś rada? Czy możemy przewidzieć wygląd sprawcy na podstawie jego DNA? Żeby odpowiedzieć na to pytanie, trzeba najpierw wyjaśnić, jak geny mogą wpływać na nasz wygląd.

Geny i cechy, czyli genotyp i fenotyp

Genom człowieka zawiera ok. 20 000 genów kodujących białka. Nasz wygląd też jest zapisany w genach, ale które to są geny i ile ich jest? Do niedawna niewiele wiedziano na ten temat, ale wraz z rozwojem metod wysokoprzepustowego sekwencjonowania DNA (sekwencjonowanie nowej generacji, next generation sequencing, NGS) coraz więcej wiemy o genach odpowiadających za kształt twarzy. Ale jak powiązać sekwencje genów z cechami fenotypowymi, w tym przypadku z kształtami twarzy?

Jakich mutacji szukamy?

Określenie sekwencji genomu jednego człowieka to dziś koszt ok. 600 dolarów. Jeżeli zsekwencjonujemy genomy grupy osób i zestawimy te sekwencje z ich cechami (np. wzrostem), to takie porównanie powinno wskazać mutacje, których obecność jest związana z daną cechą. Jakie to mutacje? Większość to polimorfizmy jednego nukleotydu (single nucleotide polymorphism, SNP), czyli zamiany jednego nukleotydu na inny. Często taka zamiana powoduje zamianę reszty aminokwasowej w białku, które jest kodowane przez dany gen. Zmiana reszty aminokwasowej może spowodować zmianę aktywności białka. Zmiany w regionach, które nie kodują białek, mogą z kolei wpływać na poziom ekspresji danego białka, czyli na to, ile tego białka zostanie wyprodukowane przez komórkę.

Badania asocjacyjne całego genomu (GWAS) i wykresy Manhattan

Badania całych genomów w poszukiwaniu mutacji noszą nazwę badań asocjacyjnych całego genomu (genome-wide association studies, GWAS). Wyniki przedstawia się na ogół w postaci tzw. wykresów Manhattan (bo przypominają Manhattan z daleka): na osi X jest cały genom ułożony od chromosomu 1 do 22, a na osi Y jest ujemny logarytm z wartości p dla każdego jednonukleotydowego podstawienia. Wartość p, czyli prawdopodobieństwo testowe, to prawdopodobieństwo, że dana zależność mogła wystąpić przypadkowo. Im niższa wartość p, tym większa szansa, że dana zależność naprawdę istnieje. A im niższa wartość p, tym wyższy ujemny logarytm. Zatem: w przypadku wykresu Manhattan, im wyższy jest słupek dla danego genu, tym większe prawdopodobieństwo, że dany SNP ma znaczenie w kształtowaniu danej cechy. Przypuśćmy, że robimy badanie GWAS u osób wysokich i niskich i szukamy różnic w sekwencji typu SNP w obu grupach. Jeżeli takich mutacji jest dużo w grupie osób wysokich, to na wykresie Manhattan te geny z takimi mutacjami pokażą się jako wyższe kreski. Wniosek: mutacje w tych genach mogą być powiązane z wzrostem. Czy na pewno? Trudno powiedzieć, wymaga to odrębnej analizy, najlepiej na jakimś modelu, np. mysim (Ryc. 1).

Ryc. 1. Hipotetyczny wykres Manhattan dla częstości mutacji typu SNP u osób wysokich i niskich. Na osi X są chromosomy od 1 do 22 oznaczone kolorami, na osi Y ujemny logarytm z wielkości p dla każdego polimorfizmy typu SNP. Poziom istotności, czyli próg, poniżej którego powinno być p, aby zależność była uznana za nieprzypadkową, dla badań GWAS wynosi 5×10^-8 (czyli -log(p) powinno być większe niż 7,5). Poziom istotności zaznaczono przerywaną kreską. Źródło: EMBL Online Tutorial, zmodyfikowane. Licencja CC BY 4.0.

Jak znaleźć geny wpływające na kształt twarzy?

Najpierw trzeba określić cechy twarzy, które można zmierzyć w sposób niepozostawiający wątpliwości. Są to tzw. punkty antropometryczne, które określają wzajemne położenie oraz wielkość oczu, nosa, ust i brwi. Takich punktów jest kilkadziesiąt. Od dawna stosuje się je w antropologii. Korzystając z położenia tych punktów, wykonano już kilkanaście badań GWAS, często na dużych populacjach. Dla co najmniej kilkudziesięciu genów wykazano silny związek polimorfizmów SNP z położeniem punktów antropometrycznych. Pokazuję jedno takie badanie, w którym badano położenie 13 punktów antropometrycznych u 10100 osób pochodzenia europejskiego (Ryc. 2).

Ryc. 2. Korelacja między położeniem 13 punktów antropometrycznych (oznaczonych kolorami) i sekwencjami ludzkich genów określona w badaniu GWAS na grupie 10 100 osób pochodzenia europejskiego. Wykres Manhattan (na dole ryciny) pokazuje geny (wraz z lokalizacją na chromosomach 1-22) które mają największy związek z tymi 13 cechami. Najważniejsze 10 loci oznaczono kolorami. Na przykład położenie punktu nasion (Nr 3), czyli największego zagłębienia nosowo-czołowego jest pod kontrolą genu PAX3, oznaczonego kolorem fioletowym. Położenie punktu pronasale (Nr 4), czyli najbardziej wysuniętego do przodu punktu na czubku nosa  jest pod kontrolą genów CASC17 (żółty), TBX3 (zielony), INTU (pomarańczowy) i CASZ1/PEX14 (różowy).
Dane na temat genów są na stronie https://www.genecards.org/.
Źródło: Xiong Z et al., eLife 2019, 8:e49898. Licencja CC BY 4.0.

Jakie geny wykryto w badaniach antropometrycznych GWAS?

Można je podzielić na cztery grupy. Najwięcej było czynników transkrypcyjnych, czyli białek odpowiedzialnych za regulację syntezy mRNA. Takich genów w ludzkim genomie jest najwięcej. Nasza czaszka, a więc i twarz, powstaje w czasie rozwoju zarodkowego z tzw. komórek grzebienia nerwowego (pisałem o tym w artykule o szczęce Habsburgów). Ich przekształcenie w komórki potomne powoduje, że z nielicznych komórek prekursorowych powstaje mózg, czaszka, a także twarz jako jej część. Te przekształcenia podlegają ścisłej kontroli przez tzw. geny homeotyczne, które kontrolują rozwój morfologiczny poszczególnych części ciała w okresie rozwoju zarodkowego. Kodowane przez te geny czynniki transkrypcyjne wpływają na ekspresję innych genów, ściśle organizując rozwój zarodka. Jest kilka grup takich genów o nazwach HOX, SOX, FOX i PAX. Pisał o tym niedawno na blogu Piotr Gąsiorowski. Przykładem genu z tej rodziny jest PAX3 (Paired Box 3), który wpływa na położenie punktu nasion, czyli największego zagłębienia nosowo-czołowego. O tym jeszcze za chwilę.

Ale oprócz genów kodujących czynniki transkrypcyjne, badania GWAS wykryły także geny kodujące inne rodzaje białek. Były to geny sterujące organizacją chromosomu, czyli modulatory chromatyny. Odpowiadają one za to, jak upakowane jest DNA w chromosomie, i modulując to upakowanie, regulują dostęp do genu przez czynniki transkrypcyjne. Upakowanie DNA zależy od metylacji i acetylacji histonów (czyli białek, na które DNA jest nawinięte). Może to wpływać na ekspresję genów w ramach tzw. modyfikacji epigenetycznych, które nie są bezpośrednio związane z sekwencją DNA, ale mogą wpływać na dziedziczenie. Przykładem genu z tej grupy jest HDAC9, który koduje deacetylazę histonową 9, enzym usuwający reszty acetylowe z reszt lizyny w histonach. U człowieka jest 18 takich enzymów, a mutacje w tym właśnie genie (HDAC9) mogą wpływać na wiele cech, w tym na kształt kolumelli nosa, czyli zewnętrznej części przegrody rozdzielającej nozdrza. Może być ona równoległa do zewnętrznych części nozdrzy, a może też być wypukła lub wklęsła (chirurdzy plastycznie znają te problemy). I właśnie mutacje w genie HDAC9 mają na to wpływ, prawdopodobnie w wyniku modyfikacji histonów w otoczeniu tych genów, które w czasie życia płodowego odpowiadają za tworzenie kolumelli.

Następna grupa to białka szlaku sygnałowego, które powodują, że procesy metaboliczne w komórce ulegają zmianie (np. zwolnienie metabolizmu). Przykładem jest gen WNT16 (Wnt Family Member 16), który wpływa na wielkość żuchwy.

Ostatnia grupa to białka modulujące strukturę komórki. O jednym z takich białek pisałem w artykule o Habsburgach: jest to enzym degradujący agrekan, główny składnik macierzy pozakomórkowej, kodowany przez gen ADAMTS1.

Mutacje w genach wpływających na kształt twarzy i wady wrodzone

Jeżeli w genach odpowiadających za kształt twarzy zajdzie mutacja powodująca brak aktywności kodowanego przez nie białka, może dojść do tzw. zespołu malformacyjnego, czyli zespołu wad wrodzonych. Znanych jest ok. 500 takich zespołów i 350 genów, które je mogą powodować (jeżeli zawierają mutacje). Nie będę o nich pisał, bo to temat na osobny artykuł, ale wspomnę o zespole Waardenburga typu I. Spowodowany jest przez mutacje w genie PAX3, które powodują, że nie powstaje aktywne białko. Wiąże się z nim niedosłuch czuciowo-nerwowy, plamy bielacze na skórze, różnobarwne tęczówki i występowanie jasnego pasma włosów. Ale typowy jest też brak zagłębienia punktu nasion, przez co czoło jest całkiem płaskie (Ryc. 3).

Ryc. 3. Zespół Waardenburga typu I. Autor: Mohammed2018, Wikipedia. Licencja CC BY 4.0.

Czy na podstawie sekwencji DNA możemy przewidzieć cechy twarzy?

Możemy, ale na razie skuteczność wynosi ok. 80%. Znamy już kilkaset genów, które mogą wpływać na cechy twarzy, oraz kilkaset tysięcy mutacji w tych genach, które mogą spowodować, że dana cecha będzie taka, a nie inna. Ale cechy, definiowane przez położenie punktu antropometrycznego, mogą być wynikiem działania wielu genów. Tych genów może być kilkanaście czy kilkadziesiąt, i dopiero analiza mutacji we wszystkich tych genach może nam powiedzieć np. o kształcie nosa osoby X. Wymaga to jeszcze wielu badań na jeszcze większych populacjach. No i najlepiej byłoby potwierdzić uzyskane w ten sposób korelacje na modelu mysim.

Ale i to może nie wystarczyć, jeżeli np. osoba X spadła z roweru i złamała nos, który krzywo jej się zrósł. Albo przeciwnie, poddała się operacji plastycznej i ma teraz piękny mały nosek na dodatek do powiększonych warg. Może właśnie dlatego skuteczność przewidywania cech twarzy wynosi 80%?

A co z sobowtórami?

O sobowtórach dużo mówi się ostatnio przy okazji Putina. Czy osoby podobne do siebie mają podobne mutacje w genach? Przeprowadzono takie badania na grupie 32 niespokrewnionych osób, które były do siebie podobne. Znalazł je kanadyjski fotograf François Brunelle, który od lat poszukuje takich osób na całym świecie. Okazało się, że u podobnych osób większość mutacji w genach mających wpływ na cechy twarzy była taka sama. Mało tego, okazało się, że te podobne do siebie osoby miały też podobne zainteresowania i zwyczaje (np. paliły papierosy albo miały psy). Tak więc można powiedzieć, że podobieństwo fenotypowe jest skutkiem podobieństwa genetycznego. Ale cechy psychiczne u sobowtórów też mogą być zbliżone. Czy każdy z nas gdzieś na świecie ma bliźniaka, który na dobitkę ma taki sam charakter?

Na razie potraktujmy tę hipotezę z ostrożnością. Grupa badawcza licząca 32 osoby jest stanowczo zbyt mała, żeby wyciągać daleko idące wnioski (Ryc. 4).

Ryc. 4. Analiza genetyczna 32 niespokrewnionych osób podobnych do siebie.  Analizowano położenie punktów antropometrycznych (B) i  różne programy (algorytmy) rozpoznające twarz (C). Zbadano też inne cechy, takie jak stan cywilny, liczba dzieci, posiadanie zwierząt domowych czy palenie papierosów i picie alkoholu (D). Przykładowe zdjęcia badanych osób (E). Źródło: Joshi et al., Cell Reports 2022, 40: 111257. Licencja CC BY 4.0.

Co na to policja?

Jest bardzo zainteresowana, ponieważ można w ten sposób wypełnić dotkliwą lukę w kryminalistyce. Jeżeli organy ścigania mają DNA sprawcy przestępstwa, ale jego profil nie figuruje w bazie danych, to technika nazywana ustalaniem wyglądu na podstawie DNA (forensic DNA phenotyping, FDP) potrafi z dużym (80%) prawdopodobieństwem przewidzieć, jak wygląda osoba, której DNA dysponujemy.

Literatura dodatkowa

Geny wpływające na kształt twarzy

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abc6160

https://elifesciences.org/articles/49898

Badania sobowtórów

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36001980/

Strona fotografa François Brunelle

http://www.francoisbrunelle.com/webn/e-project.html

Udostępnij wpis

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *