Introdução: O rendimento educacional (do inglês educational attainment - EA) é um importante preditor de risco para doenças. Embora ainda pouco explorada, a fisiologia do EA é tão complexa quanto a de outros fenótipos muito influenciados pelo ambiente, como a resposta ao estresse. Estudos de varredura no genoma (GWAS) vêm apresentando muitos insights em relação às vias biológicas envolvidas no EA. Muitos desses mecanismos biológicos enriquecem em áreas cerebrais importantes, como o córtex. Além disso, as relações biológicas entre EA e transtornos mentais já são bastantes exploradas na literatura. No nível clínico e epidemiológico, o Transtorno de Déficit de Atenção/Hiperatividade (TDAH) está associado a um baixo EA. No nível biológico, a relação entre TDAH e EA é consolidada por estudos que relatam correlações genéticas negativas entre esses fenótipos. As correlações achadas foram atribuídas a efeitos biológicos compartilhados entre TDAH e EA. Foi demonstrado, por outro lado, que um perfil biológico exclusivo do TDAH está implicado em deficiências relacionadas à alfabetização. Os estudos genômicos disponíveis, entretanto, foram realizados em populações de países de alta renda, com alto grau de igualdade social e de ancestralidade homogênea. Isto impede a generalização das descobertas para populações de ancestralidade mista, de baixa e média renda ou mesmo para minorias em países de alta renda. Há, portanto, uma necessidade de investigar fatores clínicos, epidemiológicos e biológicos que afetam a fisiologia do EA em diferentes populações e ambientes. Objetivo: Investigar a relação biológica entre EA e TDAH em populações de ambientes contrastantes, mas ancestralmente semelhantes, a partir de diferentes abordagens envolvendo dados de GWAS. Métodos: Inicialmente, calculamos o escore poligênico (PGS) para EA em uma amostra alvo de indivíduos com TDAH (n = 407) e controles (n = 463) genotipada pelo PsychArray (CAAE 44505621.3.0000.5467 e 60633516.2.2002.5467). A amostra base consiste nos 766.345 indivíduos incluídos no maior GWAS para EA até o momento. O software PRSice-2 foi utilizado para as análises de PGS. Resultados: Em nossa amostra, o PGS para EA foi positivamente associado às variáveis de EA (College Completion P = 0,00013; EduYears P = 3,8e-10) independente do TDAH. Entretanto, ao contrário do que é observado em países de alta renda, pacientes com TDAH apresentaram maior PGS para EA (P = 0,002). Em análises secundárias, calculamos a predição do PGS para TDAH, o qual foi negativamente associado ao EA (P = 0,005) e positivamente associado com a gravidade do TDAH (P = 0,003). Discussão: Nossos achados indicam uma interação muito complexa entre esses fenótipos e PGSs. Este padrão é potencialmente influenciado pela heterogeneidade dos exposomas envolvidos, e requer melhor compreensão antes de se explorar os mecanismos biológicos individuais que compõem cada PGSs.
Apoio: FAPERGS, CNPq e FAPESP
Ana Caroline Rippi Moreno
Ana Flávia Fernandes Ferreira
Felipe José Costa Viana
Flaviane de Fatima Silva
Patrizia Dardi
Docentes:
Profª Dra Andréa da Silva Torrão
Profª Dra Maria Oliveira de Souza
Profº Dr Fernando Rodrigues de Moraes Abdulkade
Ana Caroline Rippi Moreno
Ana Flávia Fernandes Ferreira
Caroline Pancera Laurindo
Felipe José Costa Viana
Flaviane de Fatima Silva
Jéssica Mayara Nascimento Lopes
Karen Cristina Rego Gregorio
Natália Monteiro Pessoa
Paulo Henrique Evangelista Silva
Patrizia Dardi
Thayna dos Santos Vieira
Vanessa Brito Cândido
Vanielle A. do Nascimento Vicente
Yago Carvalho Lima
Docentes:
Profª Dra Andréa da Silva Torrão
Profª Dra Maria Oliveira de Souza
Profº Dr Fernando Rodrigues de Moraes Abdulkade
Funcionários:
Leila Affini