Leveraging new technologies to advance social-science genomics

År: 2016 // Projektledare: David Cesarini // Medsökande: Sven Oskarsson // Anslagsförvaltare: Institutet för Näringslivsforskning // Område: Ekonomi // Belopp: 6 341 250 kr

Vår forskning

Nyligen har ett antal studier kunnat påvisa genetiska effekter på sociala beteenden och attityder. För att ta forskningsfältet till nästa nivå krävs dock nya ansatser, såväl empiriskt, metodologiskt som teoretiskt. Forskningsprojektet består av flera delprojekt med fokus på ett antal, för samhällsvetenskaperna, centrala beteenden, attityder och personlighetsdrag. Vi kommer att studera i vilken mån miljontals genetiska markörer – så kallade ”snippar” – är relaterade till olika ekonomiska och sociala beteenden och attityder. Vidare kommer vi att utnyttja den variation som olika policyreformer (exempelvis skolreformer) har gett upphov till för att undersöka hur genetiska effekter varierar mellan olika grupper och deras förutsättningar i samhället.

En viktig lärdom från tidigare forskning på området är att denna typ av studier kräver betydligt större urval än vad som är vanligt inom traditionell samhällsvetenskaplig forskning. Vi samarbetar därför med ett antal biobanker för att vi kunna nå ett stort antal individer för vilka genetisk information redan finns tillgänglig. En central del i projektet är att via webb- och mobilbaserade enkäter samla in data om viktiga samhällsvetenskapliga beteenden och attityder för dessa individer.

Resultaten från forskningen kan hjälpa oss att bättre förstå och utveckla grundläggande samhällsvetenskapliga begrepp och teorier om exempelvis risktagande, välbefinnande och tillit. Det kommer även att öka vår kunskap om under vilka förutsättningar genetiska faktorer har större eller mindre effekter. Vidare kommer det att bidra med kunskap om hur effekter av olika policy och reformer kan skilja sig åt beroende på individers olika genetiska förutsättningar. Projektet spelar också en viktig roll för att behålla och stärka den redan framstående position som svensk forskning har inom beteendeekonomi genom att anordna workshops och kurser för doktorander och forskare med intresse för frågor om hur genetiska faktorer påverkar individers attityder och beteenden. 

Research

The widespread availability of inexpensive genetic data is transforming how medical research is conducted and is beginning to impact social science research (1). Large datasets have begun to genotype their respondents, and research has begun to identify specific single-nucleotide polymorphisms (SNPs) (sites in the genome where the base pairs carried by distinct individuals may differ) that account for some of the heritable variation in anthropometric traits and common diseases (2, 3). 

Studies led by this proposal’s applicants have also begun to identify genetic associations with behavioral outcomes such as educational attainment, personality and subjective well-being. This proposal seeks funding for a number of studies that will advance our understanding of the specific genetic variants associated with these and other “phenotypes.” As we have outlined elsewhere (1, 4), there are several ways in which such discoveries may ultimately prove valuable for economics: 

1. Directly measured genotypes could advance empirical analysis by providing better measures of preferences and abilities. These measures are key parameters in many models but are often unobserved. 
2. Economists might be able to use genetic data to more effectively address economic questions with no direct connection to genetics. For example, genotype data can be used to improve the precision of an estimated treatment in a randomized controlled trial. 
3. Genetic information may also be valuable for learning about how policy factors can amplify or dampen genetic risk (so-called “gene-by-environment” (G*E) interactions). 
4. Identifying genetic differences that predict heterogeneity in behavior may provide an empirical basis for decomposing – even rearranging – crude concepts such as risk aversion and discounting into more primitive attributes with biological microfoundations. 

Alas, there are some formidable challenges to the realization of these promises. A major hurdle is what we have dubbed the “power problem.” Any true association between a complex economic trait and a genetic marker is likely to be extremely small. As a result, very large samples of genotyped respondents with measures of the behavioral phenotypes are needed to credibly identify genetic associations. 

In this proposed research, we focus on attaining large sample sizes and will only conduct well-powered analyses.