隐藏的架构：研究人员使用新的方法来揭示常见疾病的基因突变

人类遗传学家长期以来争论最常见的医疗状况的遗传风险是否从许多罕见的突变中获得，每个突变都赋予不同人物的高风险，或整个基因组的常见差异，适度影响风险。

Brigham和女性医院（BWH）研究人员的新研究已经利用了数据和新的分析工具来解决四个问题常见疾病： 类风湿关节炎;乳糜泻;冠状动脉疾病和心肌梗死（心脏病发作）;和2型糖尿病。

该研究将于2012年3月25日在线上发布自然遗传学。

研究人员开发了一个新的统计方法建立在“多基因”风险分数分析“估计这些疾病的遗传成分，这些疾病在整个基因组中常见差异解释。

它们的方法利用先前公布的基因组关联研究或GWAS的数据，用于扫描的方法DNA样本对于常见的遗传标记，遍布众所周置的SNP（单核苷酸多态性）。

据高级作者Robert Prenge，MD，BWH，BWH，遗传学，免疫学和过敏的遗传学和基因组学总监，“我们使用了GWAS数据和贝叶斯统计框架来证明这四种常见疾病的风险很大是由于数百个基因座，含有小效果的常见因果变形，以及含有罕见因果变形的较少数量的基因座。“

使用关于类风湿性关节炎的数据，他们估计，在排除所有已知的类风湿性关节炎后，整个基因组的数百个地点的变化可能会解释20％的类风湿性关节炎风险遗传风险因素。

他们使用计算机模拟来证明类风湿性关节炎的潜在遗传风险主要由许多常见等位基因而不是罕见的突变。

他们观察到乳糜泻（43％）的类似结果，心肌梗塞（48％）和2型糖尿病（49％）。

“显着的是，我们的统计模型广泛适用于几种常见疾病，而不仅仅是类风湿关节炎“报帖称，哈佛医学院的助理教授以及广泛的麻省理工学院和哈佛大学助理教授。”我们的研究提供了发现这些和可能许多其他常见疾病的额外风险等位基因的明确策略。“

根据研究人员，这些方法可以应用于其他基因组宽的数据集（例如，GWAS或全基因组测序），以估计存在遗传组分的程度。

一种激动人心的可能性正在评估个体对药物反应的遗传基础。

“我们的方法对于在家庭中不能轻易研究的疾病和相关特征可能特别有用，”Eli Stahl，Phd，Lead研究作者，BWH研究助理和国家卫生资助的药物研究网络（PGRN）院校成员。“对于诸如治疗效率或毒性的特征，我们经常假设患者中观察到的临床变异性遗传基础。现在，我们有统计工具可以量化直接这件事的程度。”

“我们的研究在文献中加强了一个共同的线程，在整个基因组中许多微妙的差异解释了各种疾病的个体风险的大部分 - 这对疾病的遗传建筑具有强大的影响，用于风险预测和预后，除了基础生物学和发展新药物目标，哈佛大学医学助理医学助理教授的医学助理教授，博士，博士，博士，医学助理教授。

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