Por Pankaj Mehta | Tradução de Everton Lourenço

A genética explica? A história está repleta de exemplos horripilantes de usos indevidos da teoria da evolução para justificar o poder e a desigualdade. Bem-vindos a uma nova era de determinismo biológico.

Se você quiser entender por que os humanos travam guerras, existe um gene para isso. Quer entender por que os homens estupram as mulheres? Existe um gene para isso. Quer entender por que as “características nacionais” do Leste Asiático, do Ocidente e da África são diferentes? Esses genes também estão cobertos. Na verdade, se formos acreditar na mídia mais popular, existe um gene para quase todas as desigualdades e injustiças na sociedade moderna.

O determinismo genético e seu primo mais feio, o darwinismo social, estão de volta. Armados com grandes conjuntos de dados genômicos e um arsenal de técnicas estatísticas, um pequeno, mas barulhento grupo de cientistas está determinado a caçar a base genética de tudo o que somos e fazemos.

A relação entre genética e determinismo biológico é quase tão antiga quanto o próprio campo de estudos. No fim das contas, um dos mais modernos institutos de genética, o Cold Spring Harbor Laboratory, começou como um instituto de eugenia cujas atividades incluíam “fazer lobby por uma legislação eugênica para restringir a imigração e esterilizar os ‘defeituosos’, educar o público sobre saúde eugênica e disseminar as ideias eugênicas de maneira ampla.”

A onda mais recente de determinismo biológico continua essa longa história, mas difere do passado de maneira crucial. Estamos no início da era genômica – uma época em que os avanços da biologia molecular tornam possível medir com precisão diferenças genéticas mínimas entre os humanos. Combinado com o fato de que vivemos em uma nova Era Dourada da desigualdade, onde uma pequena elite global tem acesso a (e precisa de justificativas para) quantidades sem precedentes de riqueza e de poder, as condições estão maduras para um perigoso ressurgimento do determinismo biológico.

Se em 2014 o preço para sequenciar um genoma ( identificar os 6 bilhões de As, Cs, Ts e Gs que definem o DNA de um indivíduo) já havia chegado a $5000, no ano seguinte já havia despencado para $1000 e continua em queda, com alguns laboratórios já tendo oferecido o serviço abaixo de $200 em algumas situações específicas. Em breve, vai custar menos ainda – muito menos. Dizem que este é um momento revolucionário. Com acesso a informações genéticas detalhadas, os profissionais médicos e conselheiros genéticos em breve serão capazes de identificar as doenças às quais estamos mais predispostos e ajudar a prevenir ou minimizar seu impacto por meio da “medicina personalizada”.

O conhecimento científico extraído desses dados não tem preço. Estamos começando a entender como os vírus evoluem, as mutações genéticas que dão origem ao câncer e a base genética da identidade celular. A revolução do sequenciamento nos permitiu estudar a base molecular da regulação genética e identificar novos atores incríveis no processo, como RNAs não codificantes e modificações da cromatina. Todas as nossas idéias sobre a biologia estão sendo reformuladas.

Um dos resultados mais impressionantes dos novos estudos de sequenciamento é como os seres humanos na realidade são semelhantes – diferimos uns dos outros apenas em 0,1% do nosso DNA. Ainda assim, esse 0,1% do genoma dá origem às variações que vemos entre as pessoas em características como cor da pele, altura e tendência para doenças. Um objetivo importante da genética moderna é relacionar uma variante genômica particular a uma característica ou doença específica. Para fazer isso, os cientistas estão desenvolvendo novas ferramentas estatísticas poderosas para analisar uma grande quantidade de dados de sequências de populações ao redor do mundo.

A relação entre genes e características observáveis é indiscutível. Pais altos tendem a ter filhos altos; pais de cabelos escuros têm filhos de cabelos escuros. Que os traços são herdados ficou claro desde que Mendel codificou suas famosas Leis da Herança, inferidas de observações estatísticas de mais de 29.000 pés de ervilha. Na genética mendeliana clássica, genes separados que codificam características distintas são passados independentemente uns dos outros para seus descendentes. Assim, há um mapeamento nítido entre a informação genética, ou genótipo, e as características observáveis, ou fenótipo. Um único gene (tecnicamente um locus ou uma localização genética) codifica para uma única característica e não é influenciado pelas outras características que uma pessoa possui. Além disso, os fatores ambientais têm pouca influência sobre a maioria das características para Mendel. Exemplos famosos que se enquadram neste arcabouço incluem a anemia falciforme e a fibrose cística, cada uma causada por uma mutação em um gene específico.

No entanto, agora já está evidente que as suposições simples subjacentes à genética de Mendel não são aplicáveis à maioria das características e doenças. Quase todos os fenótipos, desde altura e cor dos olhos até doenças como diabetes, surgem de interações extremamente complexas entre vários genes (loci) e o ambiente. Em contraste com a genética mendeliana, onde é possível identificar facilmente o gene que codifica uma característica particular, para muitas características não existe um mapeamento simples de genótipo para fenótipo.

O enorme volume de dados de sequências de DNA agora disponível convenceu os cientistas de que eles podem superar esse desafio. Para isso, eles estão desenvolvendo novas ferramentas científicas e estatísticas voltadas para analisar e extrair informações genéticas a partir dos dados de sequenciamento. O objetivo desses estudos de associação em nível genômico (GWAS na sigla em inglês, de “genome-wide association studies”) é fornecer um modelo para decodificar as informações contidas em nosso DNA e para identificar a base genética de características e doenças complexas. Os GWAS são agora um elemento fundamental da genética populacional moderna. Isso se reflete no aumento astronômico do número de GWAS publicados na última década e meia, na casa de um dígito em 2005 para mais de 1.300 uma década depois. Existem GWAS sobre altura corporal, peso ao nascer, doença inflamatória intestinal, como as pessoas respondem a determinados medicamentos ou vacinas, câncer, diabetes, doença de Parkinson e muito mais. Na verdade, existem tantos GWAS que foram criados catálogos especializados para ajudar os cientistas a visualizar os resultados de todos esses estudos.

Dada a crescente prevalência dos GWAS, é útil explicar a lógica básica subjacente a esses estudos. Os conceitos de variações fenotípicas e genéticas desempenham um papel central nos GWAS. A variação fenotípica é definida como a variação de uma característica em uma população (como a distribuição de alturas na população de homens americanos). Observe que, para definir a variação fenotípica, devemos especificar uma população. Esta é uma escolha a priori que deve ser feita para construir um modelo estatístico. A escolha da população é frequentemente uma fonte importante de preconceitos e vieses, através dos quais premissas sociais ocultas penetram nos GWAS – isso é especialmente verdadeiro para estudos que tentam entender a variação genética entre grupos “raciais”.

Os GWAS tentam explicar estatisticamente a variação fenotípica observada em termos da variação genética na mesma população. É aqui que brilha a genômica moderna. Enquanto na era pré-genômica era preciso trabalhar duro para medir a variação genética em um único locus, agora é possível consultar um banco de dados disponível publicamente para obter a variação genética de milhares de indivíduos por todo o genoma. A maioria dos GWAS se concentra em polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs, na sigla em inglês de “single-nucleotide polymorphisms”): variações da sequência de DNA que ocorrem em uma única base no genoma (por exemplo, AAGGCT vs. AAGTCT). Até 2014 os cientistas já haviam observado aproximadamente 12 milhões de SNPs em populações humanas. Esse número pode parecer incrivelmente grande, mas existem 6 bilhões de bases no DNA humano. Portanto, apenas 0,2% de todas as bases de DNA apresentam qualquer variação em todas as populações humanas amostradas. Para uma característica como a altura, existem cerca de 180 SNPs conhecidos por contribuir para a variação da altura humana.

O objetivo dos GWAS é relacionar a variação genotípica à variação fenotípica. Isso geralmente é expresso em um conceito denominado de herdabilidade, que busca dividir a variância fenotípica em um componente genético e outro ambiental. A grosso modo, a herdabilidade é definida como a fração da variação fenotípica que podemos atribuir à variação genética. Uma herdabilidade de zero significa que toda a variância fenotípica é ambiental, enquanto uma herdabilidade de um significa que ela é inteiramente genética.

Por trás do conceito de herdabilidade está todo um mundo de suposições simplificadas sobre como funciona a biologia e como os genes e o ambiente interagem, todas filtradas por modelos estatísticos cada vez mais complicados e indiferentes. A herdabilidade depende das populações escolhidas e dos ambientes sondados pelos experimentos. Mesmo a distinção nítida entre ambiente e genes é, em algum nível, artificial. Como aponta Richard Lewontin:

A própria natureza física do meio ambiente, no que tem de relevante para os organismos, é determinada pelos próprios organismos […] Uma bactéria que vive em líquido não sente a gravidade porque é pequena demais […] mas seu tamanho é determinado por seus genes, portanto, é a diferença genética entre nós e as bactérias que determina se a força da gravidade é relevante para nós.

Tudo isso quer dizer que embora a herdabilidade seja um conceito útil, é uma abstração – que depende inteiramente dos modelos estatísticos (com todas as suas suposições e preconceitos) que usamos para defini-la.

Mais importante para nossos propósitos, mesmo para uma característica extremamente hereditária como a altura, o ambiente pode mudar drasticamente as características observadas. Por exemplo, durante a Guerra Civil da Guatemala, esquadrões da morte e paramilitares apoiados pelos EUA brutalizaram a população rural indígena da Guatemala, resultando em desnutrição generalizada. Muitos refugiados maias fugiram para os EUA para escapar da violência. Comparando a altura de crianças maias guatemaltecas com as maias estadunidenses em idades entre 6 e 12 anos, os pesquisadores descobriram que as estadunidenses eram 10,24 centímetros mais altas do que suas colegas guatemaltecas, em grande parte devido à nutrição e ao acesso a cuidados de saúde. Em comparação, o gene que mais influencia a altura, o gene do fator de crescimento GDF5, está associado a mudanças na altura de apenas 0,3 a 0,7 centímetros, e isso apenas para participantes com ascendência europeia.

Influências ambientais tão dramáticas são lugar comum. Por exemplo, considera-se que a herdabilidade do diabetes tipo II, ajustada para idade e Índice de Massa Corporal (IMC), está entre 0,5 e 0,75 (um pouco menos do que a altura, mas como discutido acima, este número deve ser tomado com um certo ceticismo). Atualmente, os GWAS são capazes de explicar apenas cerca de 6% dessa herdabilidade, sem que hajam loci (genes) particularmente preditivos para saber se um indivíduo irá desenvolver diabetes. Em contraste com a genética, um IMC mórbido – uma medida simples de quão acima do peso uma pessoa está – aumenta as chances de desenvolver diabetes em quase oito vezes.

A mesma história se aplica ao QI – um elemento básico dos estudos genéticos sobre “inteligência”. Colocando de lado por um momento a validade dos testes de QI, os estudos mostram um aumento longo e sustentado nas pontuações de QI ao longo do século XX (chamado de “Efeito Flynn”), apontando para a importância do ambiente em vez da genética na determinação do QI.

A esquizofrenia é outro exemplo. Em seu excelente blog Cross-Check, John Horgan discute o CMYA5, considerado o “gene da esquizofrenia” na imprensa popular. Ele ressalta que, se você carrega esse gene, o risco de desenvolver esquizofrenia aumenta em apenas 0,07% a 1,07%. Em contraste, “se você tem um parente de primeiro grau com esquizofrenia, como um irmão, sua probabilidade de se tornar esquizofrênico é de cerca de 10%, o que é mais de 100 vezes o risco adicional de ter o gene CMYA5”. Resultados como esse não são incomuns. O campo de estudos na verdade tem estado muito preocupado com a falta de poder preditivo dos GWAS (frequentemente discutida no contexto do problema da “herdabilidade ausente”).

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