Genetische und soziale Ursachen von Lebenserfolg: Präzisere Modellierung von Bildungserfolg und sozialer Mobilität durch molekulargenetische Daten in einer längsschnittlichen Zwillingsfamilien-Studie (TwinLife)

• Antragsteller: Professor Dr. Martin Diewald; Professor Dr. Peter Krawitz; Professor Dr. Markus M. Nöthen; Professor Dr. Rainer Riemann; Professor Dr. Frank M. Spinath
• Fachliche Zuordnung: Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden ; Empirische Sozialforschung ; Humangenetik
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 428902522

In genomweiten Assoziationsstudien (GWAS) konnte für eine Reihe menschlicher Merkmale eine große Zahl genetischer Varianten identifiziert werden, die Assoziationen mit den Phänotypen aufweisen und repliziert wurden. Diese Studien belegen, dass molekulargenetische Daten selbst in Bereichen komplexen Verhaltens bedeutsam für die Vorhersage interindividueller Differenzen und nicht zuletzt sozialer Ungleichheiten sind. Derartige molekulargenetische Information in klassische Modelle der Erklärung sozialer Unterschiede einzubeziehen ermöglicht es, das dynamische Zusammenwirken von Genen und Umweltbedingungen für die Vorhersage von Lebenschancen zu untersuchen.Mit diesem Antrag beziehen wir Deutschland als ein Land mit einem spezifischen institutionellem Design in diese internationale Forschungsagenda mit ein. Wir argumentieren hier, dass die Integration genomweiter polygenetischer Scores (PGS) in eine laufende Zwillingsfamilienstudie zu sozialer Ungleichheit, kosteneffizient unser Verständnis dynamischer Mechanismen der Ungleichheitsgenese um wichtige Mechanismen erweitert, die in einem individuenbasierten Design nicht untersuchbar wären.. Dabei sollen nicht nur PGS für Ausbildungserfolg, sondern auch für sozio-ökonomischen Status, Persönlichkeit und psychische Erkrankungen berücksichtigt werden.Eine GWAS an genetisch nicht verwandten Personen vernachlässigt die intergenerationale Transmission, die sowohl genetisch als auch kulturell / umweltvermittelt sein kann. Eine neuere Familienstudie hat gezeigt, dass die Vorhersage des Bildungserfolgs der Kinder auf der Basis der PGS der Kinder noch verbessert werden kann, wenn ein PGS einbezogen wird, der nur auf den nicht von den Eltern an die Kinder weitergegebenen Allelen basiert. Dies impliziert, dass nicht nur unser Genom unser Verhalten beeinflusst, sondern auch die Genotypen der Eltern und Geschwister, die unsere Umwelt in Kindheit und Jugend bedeutsam prägen. Befunde wie dieser unterstreichen die Bedeutung von familienbezogenen DNS-Daten.Die genomweite Genotypisierung einer großen Stichprobe von Zwillingen sowie ihrer biologischen Eltern und Geschwister ermöglicht es uns beispielsweise die differentielle Vorhersage von Verhaltensunterschieden mittels Unterschieden in den PGS bei dizygoten Zwillingen zu untersuchen oder die Vorhersagegenauigkeit von PGS im Vergleich zur Gesamtheit genetischer Effekte in derselben Stichprobe zu bestimmen. Weiter planen wir, Gen x Umwelt – Interaktionen zu prüfen. Dazu werden wir PGS in Mediations- und Moderationsmodellen nutzen, die Umweltbedingungen wie sozio - ökonomischen Status, Familienstruktur oder soziale Unterstützung einschließen. Unter Einbeziehung der Vielzahl von Umweltfaktoren auf individueller, familiärer und institutioneller Ebene aus TwinLife können Bedingungen für kausale Pfade spezifiziert werden, die PGS mit phänotypischem Verhalten verknüpfen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortliche: Professor Dr. Andreas J. Forstner; Carlo Maj, Ph.D.