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Genetik

Epigenomweite Assoziationsstudie (EWAS)

ENEpigenome-wide association study (EWAS)

Eine epigenomweite Assoziationsstudie (EWAS) ist ein hypothesenfreier Scan, der Assoziationen zwischen DNA-Methylierungsleveln an Hunderttausenden von CpG-Stellen (Cytosin-Guanin-Dinukleotide, an denen Cytosin eine Methylgruppe tragen kann) und einem interessierenden Phänotyp prüft — etwa dem chronologischen Alter, einer Erkrankung oder einer Umweltexposition. Die Methylierung wird in der Regel per Mikroarray (überwiegend Illumina HumanMethylation450 oder EPIC/850K BeadChip) oder per Bisulfit-Sequenzierung des Gesamtgenoms quantifiziert, wobei für jede Stelle Beta-Werte zwischen 0 und 1 berechnet werden; anschließend wird an jedem CpG eine lineare oder logistische Regression durchgeführt, mit Mehrfachtestkorrektur und Adjustierung für Störfaktoren wie die geschätzten Blutzellanteile. In der Alternsforschung lieferte EWAS viele der CpG-Trainingsmengen für epigenetische Uhren erster Generation: Hannum et al. (2013) identifizierten anhand von 656 Blutproben von Personen im Alter von 19 bis 101 Jahren 71 altersassoziierte CpGs, die das biologische Alter in unabhängigen Kohorten präzise vorhersagten; ähnliche Ansätze führten zu Horvaths 353-CpG-Pan-Gewebe-Uhr. Der EWAS Catalog (Battram et al., 2022) aggregiert inzwischen über 1,7 Millionen Assoziationen aus mehr als 2.600 EWAS — darunter sowohl begutachtete Publikationen als auch unveröffentlichte Scans — und ermöglicht die gezielte Abfrage von CpG-Phänotyp-Verknüpfungen. Eine anhaltende methodische Schwierigkeit ist die Rückwärtskausalität: Krankheits- oder Alterungsprozesse können das Methylom selbst verändern, sodass eine beobachtete Assoziation nicht belegt, dass die CpG-Veränderung dem Phänotyp vorausgeht oder ihn verursacht. Mendelsche Randomisierung und longitudinale Studiendesigns werden daher zunehmend ergänzend eingesetzt, um die Kausalrichtung abzusichern.

Quellen

  1. Hannum G, Guinney J, Zhao L, et al.. (2013). Genome-wide Methylation Profiles Reveal Quantitative Views of Human Aging Rates. *Molecular Cell*doi:10.1016/j.molcel.2012.10.016
  2. Battram T, Yousefi P, Crawford G, et al.. (2022). The EWAS Catalog: a database of epigenome-wide association studies. *Wellcome Open Research*doi:10.12688/wellcomeopenres.17598.2
  3. Birney E, Davey Smith G, Greally JM. (2016). Epigenome-wide Association Studies and the Interpretation of Disease -Omics. *PLOS Genetics*doi:10.1371/journal.pgen.1006105