MULTI-FINELD2

Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) haben unzählige genetische Loci identifiziert, die mit Hunderten von Gesundheitsmerkmalen assoziiert sind. Die Feinkartierung dieser Loci, um die ursächlichen Varianten zu ermitteln, bleibt jedoch aufgrund der rechnerischen Beschränkungen der bestehenden Methoden eine Herausforderung. Im Rahmen des MULTI-FINELD2-Projekts werden innovative mathematische Lösungen zur Vereinfachung der Schätzung der Kopplungsungleichgewichtsmatrix (LD-Matrix) angewandt, die den Einsatz von Feinkartierungsmethoden zur Nutzung von WGS-Daten (Whole Genome Sequencing) über verschiedene Abstammungslinien hinweg ermöglichen. Dies wird die genomische Abdeckung im Vergleich zu aktuellen GWAS erhöhen und die erstmalige Ausweitung auf genetische Studien von mehr als zwei Abstammungsgruppen ermöglichen, was die Präzision der Feinkartierung verbessert. MULTI-FINELD2 ist auf zwei spezifische Ziele ausgerichtet: 1) Entwicklung von Methoden zur Konstruktion niedrigdimensionaler LD-Matrizen, Verringerung der Rechenkosten; 2) Einpfropfung der niedrigdimensionalen LD-Matrix in hochmoderne Feinkartierungsmethoden unter Verwendung zusammenfassender Statistiken aus WGS-Assoziationsstudien verschiedener Abstammungen. Die Methode wird an großen, öffentlich zugänglichen Biobankdaten wie der UK Biobank, All of Us und der Tehran Cardiometabolic Genetic Study entwickelt und getestet, die Hunderttausende von Teilnehmern aus fünf Abstammungsgruppen umfassen. Das Projekt stützt sich auf: mein Fachwissen über fortgeschrittene statistische Methoden in der Genomik; die Erfahrung und das umfangreiche Netzwerk von Dr. C. Pattaro, Gruppenleiter für Biostatistik und Epidemiologie am Eurac Research Institute for Biomedicine (Italien), Leiter eines internationalen genetischen Konsortiums und einer nationalen großen bevölkerungsbasierten Studie; eine Abordnung zur Einbettung der Berechnungsmethode in moderne Workflow-Management-Systeme am Institut für Genetische  Epidemiologie der Medizinischen Universität Innsbruck, wo kürzlich Nextflow Pipelines für schnelle Ganzgenomanalysen entwickelt wurden. Ich werde die Methode durch einen umfassenden Verbreitungsplan fördern, der nach der Interessenbekundung zahlreicher akademischer Genomik-Konsortien und Unternehmen entwickelt wurde.