Раздел IV. Экспериментальные методы психогенетики

РАЗДЕЛ IV. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПСИХОГЕНЕТИКИ

Основной целью психогенетических исследований является объяснение происхождения индивидуальных различий в психических и психофизиологических характеристиках человека. Для этого, во-первых, необходимо выяснить, какой вклад в изменчивость вносят наследственные и средовые факторы, и, во-вторых, по возможности попытаться объяснить механизмы влияния наследственности и среды на изучаемые характеристики.
Какими методами пользуется современная психогенетика для ответа на эти вопросы? До недавнего времени в распоряжении психогенетики имелись лишь генетико-эпидемиологические подходы, позволяющие работать на уровне популяций. При этом возможности для поиска механизмов наследственности были весьма ограниченными. Сейчас в связи со стремительным прогрессом молекулярно-генетических технологий генетика человека, и психогенетика в том числе, обогатились множеством новых методических приемов, открывающих широкие перспективы для проникновения в природу наследственных механизмов, участвующих в формировании психических особенностей человека.
В этом разделе будут рассматриваться, прежде всего, методы, традиционно используемые психогенетикой в рамках генетико-эпидемиологического подхода (близнецовый, семейный, метод приемных детей). Современные молекулярно-генетические методы будут рассмотрены менее подробно.

ТЕМА 6. ИЗМЕРЕНИЕ СХОДСТВА И РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ РОДСТВЕННИКАМИ

• 6.1. Семейное и генетическое сходство
• 6.2. Общие гены у родственников. Понятие о вероятности. Коэффициент родства
• 6.3. Способы количественной оценки фенотипического сходства между родственниками
• 6.4. Условия соответствия коэффициента корреляции коэффициенту родства
  
  

Таблица 6.1

Сочетание материнских и отцовских аллелей у потомков

Вероятность того, что двое людей обладают одинаковыми аллелями, называется коэффициентом родства. Коэффициент родства соответствует доле идентичных аллелей, имеющихся у двух индивидов, благодаря их происхождению от общего предка. Коэффициенты родства рассчитываются теоретически на основе теории вероятностей и математической статистики. Приведенный пример является лишь наглядной иллюстрацией. Коэффициент родства для сибсов, как мы видели, составляет 1/2, т.е. в среднем у сибсов 1/2 генов идентичны и получены от одного общего предка. Такой же коэффициент родства характерен и для пар родитель-потомок. Приведенный пример может служить иллюстрацией и в этом случае. Понятно, что только половина потомков будут нести тот же аллель, что и у одного из родителей. В нашем примере коэффициент родства родителей равен 0, т.к. аллели матери и отца не совпадают. В реальной жизни, особенно при близкородственных браках (например, между двоюродными сибсами), родители также могут обладать одинаковыми аллелями. Так, коэффициент родства между двоюродными сибсами составляет 1/8. Это означает, что в среднем 1/8 генов получены ими от общего предка. Чем отдаленнее родство, тем меньше общих генов можно обнаружить в парах родственников. В таблице 6.2 приведены теоретически рассчитанные коэффициенты родства для различных пар родственников.

Таблица 6.2.

Способы количественной оценки фенотипического сходства между родственниками

• 6.3.1. Конкордантность
• 6.3.2. Корреляция
• 6.3.3. Регрессия

Итак, сходство между родственниками возникает, с одной стороны, за счет общих генов, а с другой стороны, за счет общей среды. Чтобы количественно оценить степень сходства в парах родственников, чаще всего используют конкордантность и корреляцию. В некоторых случаях пользуются также регрессией.

 

Конкордантность

При анализе сходства/различия альтернативных признаков используют оценки конкордантности. Чаще всего оценки конкордантности используются в клинической психогенетике при изучении причин различных психических заболеваний или отклонений в развитии. Пары родственников называются конкордантными, если оба имеют или не имеют данный признак. Соответственно, дискордантными называются пары, в которых один обладает данным признаком, а другой - нет. Для оценки конкордантности подсчитывается процент совпадения альтернативных признаков в парах родственников. Те индивиды, которые обладают интересующим нас признаком, называются пробандами.
Исследованию подлежат пробанды и их родственники различной степени родства (близнецы, сибсы, родители, дети и т.п.). Например, при изучении наследственности шизофрении в качестве пробандов могут подбираться больные близнецы, как монозиготные (МЗ), так и дизиготные (ДЗ). Предположим, в таком исследовании было получено, что для 20 пробандов (МЗ близнецов), больных шизофренией, в 15 случаях был болен и партнер пробанда, т.е. пары оказались конкордантными по шизофрении, тогда как в оставшихся 5 парах (дискордантных по шизофрении) партнеры оказались здоровыми. В данном случае конкордантность (С) равна: С_МЗ = (15/20)100 = 75%.
В то же время из 20 пробандов ДЗ близнецов лишь у 10 оказался болен и другой член пары, т.е. на 10 конкордантных пришлось столько же дискордантных пар. В этом случае конкордантность ДЗ близнецов равна: С_ДЗ = (10/20)100 = 50%.
В результате такого исследования можно сделать вывод, что риск заболевания шизофренией выше для родственников, связанных более тесным родством, т.е. имеющих больше общих генов. Если результаты подобных исследований оказываются статистически достоверными, можно предполагать наличие наследственной обусловленности заболевания.
Коэффициенты конкордантности помогают определить риск заболеваемости для различных категорий родственников. Например, если для сибсов конкордантность по шизофрении составляет 10%, можно считать, что риск заболевания шизофренией у человека, имеющего брата или сестру, страдающих этим заболеванием, составит 1 на 10 случаев. Как правило, конкордантность для родственников сравнивается с встречаемостью болезни в популяции. Например, если было обнаружено, что заболеваемость шизофренией для родственников первой степени родства составляет 10%, а в популяции встречаемость этой болезни всего 1%, можно говорить о более высоком риске заболевания у родственников. В таблице 6.3. приведены частоты заболеваемости шизофренией для различных категорий родственников.

Таблица 6.3

Корреляция

При анализе количественных признаков сходство между родственниками оценивается с помощью корреляции. Мы уже упоминали об этом, когда обсуждали проблему ассортативности. Сейчас поговорим о корреляциях более подробно.
В статистике коэффициент корреляции обычно используется для оценки меры связи между двумя величинами. Так, можно, например, задать вопрос, существует ли связь между двумя количественными признаками у человека, например, между густотой волос и ростом. Здесь возможны три варианта: 1) чем гуще волосы, тем выше рост, 2) чем гуще волосы, тем рост ниже, 3) эти признаки никак не связаны между собой. Если верно последнее утверждение, то мы бы сказали, что эти признаки не коррелируют. В первом случае можно говорить о положительной корреляции, во втором - об отрицательной. Основной принцип подсчета корреляции заключается в следующем. Возьмем, например, такие признаки, как рост человека и его вес. Предположим, что у группы индивидов мы провели соответствующие измерения и занесли данные в таблицу (табл. 6.4).

Таблица 6.4

Пример данных для вычисления коэффициента корреляции между ростом и весом

Индивид	Рост(см)	Отклонение от среднего	Вес (кг)	Отклонение от среднего
А		-7		-14
Б		-4		-8
В		-2		-4
Г		+2		+4
Д		+4		+8
Е		+7		+14
Среднее

Рассматривая таблицу, мы можем заметить, что отклонение роста каждого человека от средней величины прямо пропорционально таким же отклонениям, относящимся к его весу. В этом примере рост и вес демонстрируют максимальную положительную корреляцию, величина которой равна +1,0. Если мы расположим значения в одном из столбцов в обратном порядке, то получим отрицательную корреляцию с величиной коэффициента, равной -1,0. Если мы в случайном порядке перемешаем все цифры, то корреляция будет близка к 0.
Графически положительная корреляция между двумя величинами может быть представлена в виде линии с положительным наклоном (рис. 6.1а), при этом на осях Х и Y откладываются значения коррелируемых признаков; отрицательная корреляция может быть представлена в виде линии с отрицательным наклоном (рис. 6.1б), отсутствие корреляции выражается в отсутствии наклона соответствующей линии (рис. 6.1в). Таким образом, величина корреляции говорит нам о том, насколько отклонения от средней одной величины совпадают с отклонениями другой. (Напомним, что все, что связано с отклонениями от средних величин - это область, близкая к проблемам вариативности и измерениям дисперсии.) Однонаправленный характер отклонений приводит к возникновению высокой положительной корреляции. Вместе с тем величина коэффициента корреляции не несет никакой информации об абсолютных величинах двух признаков. Взглянув на таблицу, мы убедимся, что в колонках цифр абсолютные значения роста и веса отличаются примерно на сто единиц. Две переменные могут идеально коррелировать друг с другом, даже если каждое значение одной значительно больше, чем каждое значение другой. Это обстоятельство имеет непосредственное отношение к пониманию значений корреляций в оценке сходства между родственниками.

При оценке сходства между родственниками измеряют не два признака у одних и тех же людей, а один и тот же признак в парах родственных индивидов. Ими могут быть близнецы, сибсы, родители и дети и даже неродственники, живущие в одной семье (имеются в виду семьи с приемными детьми) и т.д. Принцип же подсчета корреляций такой же. Важны не абсолютные величины признака, а отклонения от средней. Если отклонения однонаправленны, то и корреляция между родственниками будет высокой (Хрестомат. 6.4).
В зависимости от типа родственников используется тот или иной тип коэффициента корреляции. В тех случаях, когда оценивается сходство между парами родственников, принадлежащих разным поколениям (родитель-ребенок, дед-внук и т.д.), используют межклассовый коэффициент корреляции, предложенный Карлом Пирсоном.
Для оценки степени сходства между близнецами и сибсами используется внутриклассовый коэффициент корреляции

.

 

Так же как и в случае с конкордантностью, сопоставление коэффициентов корреляции МЗ и ДЗ близнецов дает возможность вычислить коэффициент наследуемости и соответственно оценить долю наследуемости в общей вариативности признака. Для оценки коэффициента наследуемости можно воспользоваться формулой Игнатьева: h^2=2(rМЗ - rДЗ).

Итак, в генетике поведения мерой сходства между родственниками чаще всего является корреляция, которая не предполагает сходства в абсолютных величинах признака. Однако нередко в обыденном понимании сходство между родственниками отождествляется со сходством в абсолютных или средних величинах. Такое понимание сходства может приводить к неверной интерпретации получаемых результатов.
Рассмотрим гипотетический пример, который иллюстрирует возможность возникновения некоторых заблуждений по поводу роли наследственных и средовых факторов в возникновении индивидуальных различий.
Предположим, что группа детей из бедных семей была усыновлена группой родителей из средних или состоятельных слоев общества. Приемные родители по своему интеллектуальному потенциалу и материальным возможностям смогли обеспечить детям идеальные возможности для развития. Допустим, что, когда дети выросли, было произведено измерение коэффициента интеллекта у самих детей, а также у их биологических и приемных матерей. Предположим, что данные этого измерения оказались следующими (табл. 6.5).

Таблица 6.5

Регрессия

Коэффициент корреляции не предполагает наличия какой-либо причинно-следственной зависимости между переменными. Если с увеличением переменной х наблюдается рост переменной y, то мы констатируем наличие положительной корреляции между этими переменными, однако на этом основании мы еще не можем утверждать, что увеличение у является следствием увеличения х. Например, в городах мы можем обнаружить, что количество кафе и столовых положительно коррелирует с количеством больниц и поликлиник. Естественно, из этого не следует, что общественное питание является причиной высокой заболеваемости населения, что и приводит к появлению новых лечебных учреждений. Просто количество тех и других заведений определяется численностью населения города: чем больше жителей, тем больше необходимо как кафе, так и поликлиник. Отсюда и высокая положительная корреляция. Таким образом, коэффициент корреляции позволяет определить лишь наличие статистической связи между переменными, но не позволяет установить причину этой связи. В статистике существует и другой метод измерения связи, который предполагает оценку зависимости одной переменной от другой. Это метод линейной регрессии. Метод регрессии позволяет предсказать, какую величину будет иметь зависимая переменная у при любых значениях независимой переменной х. Речь фактически идет об уравнении регрессии у_i = a + b(x_i - x), в котором нам необходимо определить величины а и b соответствующей линии регрессии. Независимая переменная (x_i - x) представляет собой отклонение признака данного индивида от среднепопуляционной величины. Линия регрессии строится таким образом, чтобы квадраты расстояний между ней и всеми точками на графике были минимальными (рис. 6.2 и 6.3а, б.). Коэффициент b называется коэффициентом регрессии у на х. Если коэффициент регрессии достоверно выше 0, то говорят о зависимости переменной у от переменной х. В количественной генетике регрессия применяется в основном в исследованиях родителей и детей. Часто используют одновременно и регрессию, и корреляцию. Регрессия имеет ряд преимуществ по сравнению с корреляцией, применение которой ограничено рядом условий, о которых речь пойдет в следующем разделе. Регрессия менее чувствительна к этим условиям.

 

Термин регрессия был введен Ф. Гальтоном при исследовании роста у родителей и детей. В этой работе Ф. Гальтон отметил, что у более высоких отцов сыновья также отличаются высоким ростом, но все же они несколько ниже своих отцов. У отцов небольшого роста сыновья так же невысоки, но они обычно выше своих отцов. Таким образом, рост детей как бы стремится к популяционной средней (рис. 6.4). Это явление Ф. Гальтон назвал регрессией на среднюю.

 

Выводы

1. Сходство между родственниками, проживающими вместе, возникает за счет общих генов и общей среды и, следовательно, включает в себя наследственный и средовой компоненты. Необходимо различать сходство семейное и сходство генетическое.
2. У родственников всегда имеются общие гены, полученные ими в силу происхождения от общих предков.
3. Число общих генов у потомков одних и тех же родителей определяется чистой случайностью. Мерой случайности является вероятность.
4. При образовании половых клеток (гамет) происходят вероятностные события. В результате родные братья и сестры получают какое-то количество одинаковых аллелей.
5. Вероятность того, что двое людей обладают одинаковыми аллелями, называется коэффициентом родства. Коэффициенты родства для различных категорий родственников рассчитываются теоретически на основе теории вероятностей и математической статистики.
6. В психогенетических исследованиях для количественной оценки сходства между родственниками пользуются коэффициентами конкордантности, корреляции и регрессии.
7. Коэффициент конкордантности используют при анализе сходства и различий между родственниками по альтернативным признакам, например по наличию или отсутствию какого-либо заболевания или отклонения. По коэффициентам конкордантности родственников разной степени родства можно судить о возможной наследуемости признака и риске заболевания для родственников.
8. Коэффициент корреляции используют при анализе сходства и различий между родственниками по количественным признакам. Высокая корреляция указывает на преобладание однонаправленных отклонений значения изучаемого признака у родственников от выборочной средней. Это не предполагает обязательного сходства в абсолютных величинах признака в парах родственников.
9. Коэффициент регрессии чаще всего применяется при исследованиях родителей и детей и, в отличие от коэффициента корреляции, может служить мерой причинно-следственной зависимости между переменными. Регрессия при определенных условиях соответствует доле общих генов у родственников, т.е. коэффициенту родства.
10. Если регрессии родителя к ребенку и ребенка к родителю совпадают, то коэффициент регрессии будет эквивалентен коэффициенту корреляции.
11. При определенных условиях теоретически рассчитанное сходство между родственниками (коэффициенты родства) совпадает с эмпирически полученными коэффициентами корреляции и регрессии. Эти условия таковы:
• исследуемый признак является количественным и в его детерминации принимают участие только полигены, условия среды не влияют на признак;
• гены обладают чисто аддитивным (суммирующимся) эффектом;
• по данному признаку отсутствует ассортативность (избирательность браков).
12. В отличие от корреляции регрессия менее чувствительна к ассортативности.
    
    

Словарь терминов

1. Семейное сходство
2. Генетическое сходство
3. Вероятность
4. Коэффициент родства
5. Конкордантность
6. Дискордантность
7. Пробанд
8. Корреляция
9. Регрессия
10. Ассортативность
    
    

Вопросы для самопроверки

1. Каким основным методом изучения наследственности пользуется генетика?
2. Чем осложняются семейные сравнения в работе с человеком?
3. Как можно интерпретировать наблюдающееся сходство у членов одной семьи?
4. Приведите примеры семейного, но не генетического сходства.
5. Какие вероятностные процессы, происходящие в клетках, лежат в основе сходства между родственниками? В каких клетках они происходят?
6. Почему у родственников имеются общие гены?
7. Что такое коэффициент родства?
8. Какие законы генетики лежат в основе теоретически рассчитанных коэффициентов родства?
9. Каковы величины коэффициентов родства для различных пар родственников?
10. Почему близкородственные браки запрещаются законом?
11. Какими способами оценки сходства между родственниками пользуются в случае качественных (альтернативных, дискретных) и количественных признаков?
12. Как вычисляется конкордантность у близнецов?
13. Мерой чего может служить конкордантность по различным заболеваниям?
14. На каком принципе основывается подсчет корреляции?
15. Приведите графические примеры положительной, отрицательной и отсутствия корреляции между признаками и между родственниками.
16. Почему корреляция не является мерой причинно-следственных связей?
17. Существует ли сходство в абсолютных значениях коррелирующих переменных?
18. О чем может говорить высокая корреляция между родственниками?
19. Рассмотрите пример с усыновлением и покажите отличие корреляции от сходства в абсолютных значениях.
20. Почему в основе фенотипических корреляций могут лежать генетические причины?
21. Что такое регрессия и как она применяется для оценки семейного сходства?
22. Что такое регрессия на среднюю в исследовании Ф. Гальтона?
23. Каково математическое соотношение между регрессией и корреляцией?
24. Какие возможности открывает совместное применение регрессии и корреляции?
25. Какие законы генетики лежат в основе теоретически рассчитанных коэффициентов родства?
26. Когда теоретически рассчитанные коэффициенты родства должны совпадать с реальными корреляциями между родственниками?
27. Если в генетической детерминации признака присутствуют эффекты доминирования или эпистаза, будут ли коэффициенты корреляции соответствовать коэффициентам родства?
28. Приведите пример признака, по которому наблюдается реальное совпадение коэффициентов корреляции с коэффициентами родства.
29. Что такое ассортативность?
30. Приведите примеры признаков человека (в том числе и психологических), по которым наблюдается ассортативность.
    
    

Список литературы

1. Левонтин Р. Человеческая индивидуальность: наследственность и среда. М.: Прогресс. 1993.
2. Маккьюсик В. Генетика человека. М., Мир, 1967.
3. Малых С.Б., Егорова М.С., Мешкова Т.А. Основы психогенетики. М.: Эпидавр, 1998.
4. Равич-Щербо И.В., Марютина Т.М., Григоренко Е.Л. Психогенетика. М.: 1999.
5. Фогель Ф., Мотульски А. Генетика человека. В 3 т. Т. II. М.: Мир, 1989-1990.
6. Эрман Л., Парсонс П. Генетика поведения и эволюция. М.: Мир, 1984.
   
   

РАЗДЕЛ IV. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ПСИХОГЕНЕТИКИ

Основной целью психогенетических исследований является объяснение происхождения индивидуальных различий в психических и психофизиологических характеристиках человека. Для этого, во-первых, необходимо выяснить, какой вклад в изменчивость вносят наследственные и средовые факторы, и, во-вторых, по возможности попытаться объяснить механизмы влияния наследственности и среды на изучаемые характеристики.
Какими методами пользуется современная психогенетика для ответа на эти вопросы? До недавнего времени в распоряжении психогенетики имелись лишь генетико-эпидемиологические подходы, позволяющие работать на уровне популяций. При этом возможности для поиска механизмов наследственности были весьма ограниченными. Сейчас в связи со стремительным прогрессом молекулярно-генетических технологий генетика человека, и психогенетика в том числе, обогатились множеством новых методических приемов, открывающих широкие перспективы для проникновения в природу наследственных механизмов, участвующих в формировании психических особенностей человека.
В этом разделе будут рассматриваться, прежде всего, методы, традиционно используемые психогенетикой в рамках генетико-эпидемиологического подхода (близнецовый, семейный, метод приемных детей). Современные молекулярно-генетические методы будут рассмотрены менее подробно.