ARAŞTIRMALARDA İKİZ VERİLERİYLE ÇALIŞMANIN ÖNEMİ

Davranışla ilgili herhangi bir bozukluğun meydana gelmesinde önemli iki nedenin (faktörün) var olduğu düşünülmektedir. Nedenlerden ilki genetik (ırsi), diğeri ise çevresel nedenlerdir. Aile araştırmaları sonucu diyabet, kalp hastlıkları, renk körlüğü, kanser gibi birçok hastalığın anne, baba, büyükanne ve büyükbabada varken çocukta da olması oranlarının karşılaştırılması yolu ile elde edilen veriler bu hastalıkların genetik payının yüksek olduğunu göstermektedir.

Tabi ki sadece genetik yapı hastalık için her zaman yeterli değildir. Bu yapıyı tetikleyen ortamın da olması önemlidir. Bunun dışında, birçok hastalık tek bir genin neden olmasıyla değil, kompleks bir şekilde birkaç gen veya gen kombinasyonu tarafından tetiklenmektedir.

Eğer tek yumurta ikizlerinin genleri aynı ise her ikisinde de cift yurmurtalılara gore daha çok tekrarlanan vakanin genetik payi vardir, Aksi halde genetik etki olmasaydi MZ veya DZ olmasina bağlı olmadan ikisinin de ayni anda hasta olmasi esit beklenirdi. Ayni sekilde cevresel etki için her ikisi ayni ortamda büyüdüğü için ortak çevreleri aynıdır. Ama özel çevre herkesde zaten ayrıdır.

Madde bağımlılığı gibi davranış bozukluklarının önemli bir nedeni çevresel faktörler olarak bilinmektedir. Çevresel faktörler tek (unique) ve paylaşılmış (shared) olarak iki sınıfa ayrılmaktadır. Tek çevreye örnek olarak kişinin geçirdiği bir sarsıntı, kaza vs. gösterilebilir. Paylaşılmış çevrelere örnek olarak ise aynı aile ortamı, aynı sınıfta okumak vs. gösterilebilir. Tek çevre, ikizleri birbirinden farklı yaparken, paylaşılmış çevre ikizleri birbirine benzer yapar. Yani aynı ailede (paylaşılmış) olan bir problem (parasızlık, dayak, sarhoş baba) her iki çocuğu da kötü etkiler. Veya aile düzenli eğitimli ise her iki çocuk da bundan pozitif etkilenir. Böylelikle çocuklar benzer bir şekilde büyür. Tek çevre ise sadece bir çocuğu etkiler, yani çocuklardan biri kaza geçirmişse bunun etkisi çocukta bir bozukluğa direk ya da sonradan neden olabilir. Farklı ortamlarda yaşamak da tek çevreye örnek olarak gösterilebilir. Bu durumda ikiz verisinin çevrelerin ve genetik faktörün belirlenmesindeki rolü meydana çıkmaktadır. İkizler genelde aynı ailede büyüdüklerinden ve yaşları da aynı olduğundan paylaşılmış çevre (shared environment) faktörü diğer kardeş çiftine (siblinglere) göre daha büyük olacaktır.

Son yıllarda vaka-control, ikiz ve sib-pair araştırmalarına dayanan çalışmalardan çıkan önemli sonuçlardan biri sigara bağımlılığını doğuran nedenler arasında genetik faktörlerin olduğunun kesinlik taşıdığı yönünde olmuştur. Asosasyon ve linkage analizleri birçok gen bölgesinin sigara bağımlılığını etkilediği göstermektedir. Epidemiyolojik çalışmalar, nikotin bağımlılığının klinik ve genetik farklılığa (heterogeneity) sahip karmaşık bir hastalık olduğunu vurgulamaktalar. II tip diyabet, kanser, hipertansiyon gibi hastalıklar da karmaşık hastalıklar arasında yer almaktadırlar. Genetik haritalama çalışmaları farklı genlerin küçük etkilerinin sigara kullanımında rolü olduğunu göstermektedir. Buna ek olarak çevresel etkenler karmaşık fenotiplerin oluşmasında genetik etkenleri karşılıklı etkilemektedir.

Bu nedenle daha çok ve zengin veri setlerinin incelenmesi ve aynı zamanda genetik ve çevresel faktörlerin ana etkilerinin yanı sıra (genetik ile çevre) ortaklaşa etkisini de gözönünde bulunduran modellerin daha sık incelenmesi gerekmektedir. Literatürde beyin ölçümleri, BMI (Body Mass Index-Beden Kitle İndeksi) indeksi, günlük içilen sigara sayısı, sigaradan vazgeçme sonuçları gibi çok sayıda yardımcı fenotip sigara bağımlılığını daha iyi inceleyebilmek için kullanılmaktadır. Aynı zamanda davranışla ilgili çeşitli hastalıkların sigara kullanımı ile beraber araştırılması ve etkileşim oranlarının bulunması da önemli araştırma konuları arasında yer almaktadır.

Ayrıca davranışsal hastalıkları türeten genetik ve çevresel etkenlerin oranları Tekdeğişkenli ve Çokdeğişkenli Yapısal Denklem Modelleri-SEM (Bivariate and Multivariate Structural Equation Models) ana araç olarak kullanarak belirlenmeye çalışılmaktadır.

İkizler tek ve çift yumurta ikizi olarak iki gruba ayrılmaktadır. Tek yumurta ikizleri genetik olarak aynı yapıya sahiptirler ve genetik kopya olarak düşünülebilirler, Çift yumurta ikizlerinin genetik paylaşımı ise herhangi iki kardeşin paylaşımı ile aynıdır. Bu yapının araştırmada uygulanması SEM (structural equation modeling-yapısal denklem modellemesi) yolu ile gerçekleştirilmektedir. Basit olarak aşağıdaki örneklerle anlatılabilir:

Örnek 1 : Elimizde 150 tek yumurta ikizi ve 150 çift yumurta ikizi olduğunu düşünelim. Çoğunlukla tek yumurta ikizlerinin her ikisinin de aynı zamanda sigara bağımlısı olduğu veya aynı zamanda her ikisinin de bağımsız olduğu ve çift yumurta ikizlerinde ise durumun farklı olduğu (yani ikizlerden biri bağımlı diğeri değilse) görülürse bu o demektir ki, bağımlılığın ana nedenlerinden biri genetik nedendir. Tek yumurta ikizlerinde aynı gen ortak olduğu için mutasyon durumunda hastalığı her iki ikizde de tetiklemiş, mutasyon olmadığı durumda ise her iki ikizde de tetiklememiştir.

Örnek 2 : Eğer tek yumurta ikizlerinde (veya çift yumurta ikizlerinde) sigara bağımlılığı rasgele ise, yani ikizin birinde olması ile diğerinde olması arasında bir ilişki yoksa bu o demektir ki hastalık daha çok çevresel nedenlere bağlıdır.

Tabi ki bu örnekler direk olarak sonuç çıkarımı ve genellemeler için yeterli değildir. SEM yardımı ile yapılacak modeli ikiz verisine uygulayarak ölçülemeyen (latent) faktörlerin değerlendirilmesi yapılabilir.

Basit bir SEM modeline bakalım:

Her iki ikizin de sigara bağımlılığı düzeyinde

A- Toplanan Genetik (Additive Genetic)
C- Yaydın Çevre (Common Environment)
E- Tek Çevre (Unique Environment )

faktörlerinin olduğunu varsayalım. Genetik faktörlerin bağımsız olduğunu ve hastalığı toplanan (additive) şekilde etkilediğini varsayalım.

Şekil 1- İki ikizin hastalık derecelerinin gösterimi

Şekil 1’de iki ikizin hastalık dereceleri pheno_1 ve pheno_2 olarak gösterilmiştir. Hastalıkların değişiminin (varyansının) A,C,E gibi faktörlerin varyans ve korelasyonlarına parçalanarak her faktörün etkisini bu basit modelde nasıl bulacağımıza bakalım:

Birinci ve ikinci ikizin E faktörleri bağımsızdır. O yüzden bu faktörlerin kovaryansı 0 olacağı için Şekil 1’de bağlantıları yoktur. E faktörü her iki ikizin hastalık varyansını farklı olarak e1 ve e2 gibi değerlerle etkileyecektir.

C faktörü ise her iki ikizi de aynı şekilde etkileyeceği için onların aynı olduğu düşünülmüş ve aralarındaki korelasyonun 1 olduğu varsayılmıştır.

A (additive genetic) faktörü ise MZ ve DZ ikizlerinde farklı etki gösterecektir. MZ ikizleri genetik olarak aynı olduklarına göre onlarda A faktörünün etkisi ayn olacak, DZ ikizleri ise genlerinin ortalama yarısını paylaştıkları için ikizlerin A faktörleri arasında korelasyonun 0.5 olduğu varsayılmıştır. Bu Şekil 1’de A faktörleri arasındaki bağlantıda MZ=1/DZ=0.5 Şekil 1 tek olsa da MZ ve DZ ikiz çiftlerinde 1 ve 0.5 olarak kullanılacağı belirtilmiştir.

Bu modeli kullanırken pheno_1 ve pheno_2 arasındaki varyans/kovaryans oklarla hareket edilerek hesaplanabilmektedir. Kural olarak pheno_1 veya pheno_2’den çıkan oklar sadece 1 kere geri dönmek için kullanılabilir. İki başlı oklarla ileri ve geri gidilebilir. pheno_1’in varyansını hesaplamak için tüm farklı yollarla pheno_1’den çıkıp geri yine pheno_1’e dönmek ve oklardaki rakamları çarparak tüm yollardaki çarpımları toplamak gerekir. cov(pheno_1,pheno_2) için ise tüm yollarla pheno_1’den pheno_2’ye gitmek gerekir. Bu modelde faktörlerin ikizlere olan direk etkilerinin aynı olduğu varsayılmıştır. Yani A genetik efekti ikiz 1’de ve ikiz 2’de aynıdır ve a’ya eşittir. Burada a,c, e bilinmeyenlerdir.

Şekil 1’den göründüğü üzere

var(pheno_1)=a*1*a+ c*1*c+ e*1*e+=a² +c² +e²
var(pheno_2)= a*1*a+ c*1*c+ e*1*e+=a² +c² +e²
MZ ler için cov(pheno_1,pheno_2) =a*1*a+c*1*c=a² +c²(burada e’lere ait yol yok)
DZ ler için cov(pheno_1,pheno_2) = a*0.5*a+c*1*c=0.5*a² +c²

Burada * sembolü, çarpma işlemini göstermektedir.

İkizlerin birinci veya ikinci olarak gösterilmesi önemli olmadığı için var(pheno_1)=var(pheno_2) varsayımı mantıklıdır. Elimizdeki verilerden var(pheno_1) hesaplanabilmektedir. Bu birinci ikizlerin ya da ikinci ikizlerin hastalıklarının varyansıdır ve bu varyans V kadar olsun. Aynı şekilde ayrı ayrılıkta MZ ve DZ ikizleri için kovaryans da hesaplanabilir. Bu kovaryanslar da uygun olarak R_mz ve R_dz olsun.

Yukarıdaki denklemler kullanılarak

a² +c² +e² =1(varyans)    (1)
a² +c²=R_mz                  (2)
0.5*a² +c²=R_dz             (3)

denklem sistemini ele alalım. Bu sistemin ilk iki denklemini birbirinden çıkararak e² = 1-R_mz elde edilir ve bu denklemden tek çevrenin etkisi bulunur. Denklem (2)’den denklem (3)’ü çıkararak 0.5*a² = R_mz-R_dz bulunur. Buradan a² = 2*(R_mz-R_dz) biçiminde a da elde edilir.
a² = 2*(R_mz-R_dz) olduğu kullanılarak denklem (2)’den 2*(R_mz-R_dz)+c²=R_mz , c² = R_mz-2*(R_mz-R_dz) = 2*R_dz-R_mz , elde edilir. Böylece,

a² = 2*(R_mz-R_dz)
c² = 2*R_dz-R_mz
e² = 1 - R_mz

olarak bulunur. Sağ taraftaki sayıların pozitif olması gerekir. Aksi durumda modelin toplanan (additive) genetik olmadığı düşünülüyor ve A yerine dominant modele bakılıyor.
Böylelikle A,C ve E gizli (latent) faktörlerini elimizdeki verileri kullanarak değerlendirebiliriz.

Yukarıda tanımladığımız model birçok varsayım altında yapılmış ve basit bir modeldir. Literatürde birçok etkeni aynı anda göz önünde bulunduran çeşitli modeller mevcuttur ve bu projede bu modeller kullanılacaktır.