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研究人員預測了數百萬種遺傳變異引起的常見致命疾病的風險

麻省理工學院和哈佛大學麻省總醫院(MGH)和哈佛醫學院的一個研究小組報告了一種新的基因組分析方法,該分析可以識別出患有嚴重常見疾病的風險更高的大部分人群,包括冠狀動脈疾病,乳腺癌或2型糖尿病。

這些測試使用來自基因組中數百萬個地方的資訊來確定五種疾病的風險,可以預示在出現任何癥狀之前很可能發生潛在的致命疾病。雖然該研究是根據英國的數據進行的,但它表明,美國多達2500萬人的冠狀動脈疾病正常風險可能超過正常風險的三倍,而其他數百萬人可能面臨相似的高風險,僅基於遺傳變異。基因組資訊可以使醫生能夠特別關注這些個體,或許可以通過早期乾預來預防疾病。

該研究提出了一個重要問題,即如何在醫療系統中進一步開發和使用這種稱為多基因風險評分的方法。此外,作者指出,遺傳測試主要基於來自歐洲血統的個體的資訊,結果強調需要對其他種族群體進行更大規模的研究以確保公平。該研究發表在Nature Genetics上。

「我們很長一段時間都知道有人因為整體遺傳變異而患有疾病的高風險,」資深作者Sekar Kathiresan說,他是研究所成員兼Broad研究所心血管疾病倡議主任,以及MGH基因組醫學中心主任和哈佛醫學院醫學教授。「現在,我們能夠以有意義的方式使用基因組數據來衡量風險。從公共衛生的角度來看,我們需要識別這些高風險人群,以便我們提供適當的護理。」

Kathiresan長官了第一作者Amit V. Khera的工作,他是MGH的心臟病專家,Kathiresan實驗室的初級教員,以及Kathiresan實驗室的計算生物學家Mark Chaffin。

為了開發評估疾病風險的演算法,研究人員首先收集了大規模全基因組關聯研究的數據,以確定與冠狀動脈疾病,心房顫動,2型糖尿病,炎症性腸病或乳腺癌相關的遺傳變異。對於每種疾病,他們應用計算演算法將來自所有變異的資訊 - 大多數單獨對風險影響極小 - 組合成單個數字或多基因風險評分。這個數字可以用來預測一個人基於他或她的基因組獲得這些疾病的機會。

該團隊對來自英國生物銀行的400,000多名患者的數據進行了多基因風險評分演算法的測試和驗證,這是一個來自英國血統參與者的基因組數據和醫療資訊的廣泛資料庫。

重要的是,根據Khera的說法,冠狀動脈疾病的多基因風險評分高的人不一定表現出疾病風險的其他警告信號(如高血壓或高膽固醇)。

「這些人,由於許多變異的累加效應,幾乎是心臟病發作的正常風險的幾倍,大多數都是在雷達下飛行,」他解釋說。「如果他們進入我的臨床實踐,我將無法通過我們的標準指標將其作為高風險。我們確實需要識別這些病例,以便我們能夠更有效地針對篩查和治療,這種方法為我們提供了幫助一種潛在的前進方向。「

以下是評分對冠狀動脈疾病的影響:該演算法在基因組中超過660萬個位置進行評估,以估計一個人患上致命疾病的風險,這是最常見的心臟病類型,也是成人死亡的主要原因。在美國。在英國生物銀行數據集中,根據其遺傳變異,與其他人相比,8%的人發病率超過3倍。從絕對意義上講,只有0.8%的多基因風險評分最低的人患有冠狀動脈疾病,而最高分的人只有11%。

對於乳腺癌而言,乳腺癌是女性惡性腫瘤相關死亡的主要原因,多基因預測因子發現,與其他所有人相比,英國生物銀行群體中1.5%的患者患該病的風險增加了三倍多。那些具有最高多基因風險評分的人的風險是風險的五倍 - 從絕對意義上講,19%的得分最高的人患有乳腺癌,而剩下的個人約佔4%。研究人員對2型糖尿病,心房顫動和炎症性腸病的多基因風險評分應用了類似的方法。

為了開發針對其他常見疾病的多基因風險評分測試,該團隊指出,需要進行額外的研究以收集全基因組關聯數據並使用參考生物庫來驗證評分。此外,目前的多基因風險計算主要來源於在歐洲血統人群中進行的遺傳研究 - 因此需要更多的研究來優化其他種族群體的演算法。

然而,研究人員提出現在是生物醫學界考慮將這種方法納入臨床護理的時候了。要做到這一點,需要考慮許多因素,例如:疾病是否具有遺傳成分; 如果這種疾病在一般人群中普遍存在,使篩查值得納入常規臨床護理; 如果了解疾病的遺傳風險對指導護理抵消這種遺傳風險有用。

「最終,這是一種新型的遺傳風險因素,」Kathiresan說。「我們設想多基因風險評分是一種識別疾病高風險或低風險人群的方法,可能早在出生時,然後利用這些資訊來針對乾預措施 - 生活方式改變或治療 - 以預防疾病。我預見到每個患者都有機會在不久的將來知道他或她的多基因風險數,就像他們現在能夠知道他們的膽固醇數量一樣。「

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