更多样的数据集带来更好的遗传心脏病的风险预测

在过去的十年里,研究人员一直在开发多基因scores-calculations一个人的疾病的可能性基础上,数以百万计的小跨基因组的遗传差异。这些分数的准确性提高了对于一些疾病和群体,但他们继续下跌短的非欧洲血统,主要是因为基因数据集用于计算这些分数在很大程度上来自欧洲血统的人。

新方法从心血管疾病的领导的一个研究小组计划在麻省理工和哈佛和麻省总医院(MGH)显著提高心脏病的遗传风险预测的准确性的所有祖先。

科学家们建立了一个使用数据从多基因的分数基因研究涉及超过100万人。进一步提高分数,他们也纳入计算10等相关性状的基因变化与血压和体重指数。他们的新得分超过所有现有成绩预测的风险冠状动脉疾病——大死因死亡的参与者的非洲,欧洲、拉美裔,和南亚血统。

的方法可能有一天早些时候允许临床医生识别更多的高危个体在生活和推荐的干预措施如降胆固醇药物或改变生活方式,已经被证明可以抵消甚至规范化高遗传风险。发表在自然医学,结果表明,该框架可以应用于改善其他特征和疾病的遗传风险预测,。

“在life-technically早期发现遗传风险的能力可能即使在出生是强大的,因为我们不必等待临床高胆固醇等因素出现,”文章的第二作者Amit诉Khera说,谁开发多基因的分数作为一个广泛的叫法研究所研究员,现在的副总裁神韵基因组医学疗法和布莱根妇女医院的心脏病专家。

“用更大、更多样化的数据集,我们的分数可以更好地识别高危个体本来飞在雷达下,“Pradeep Natarajan说文章的第二作者,一个广泛的准会员预防心脏病学主任,保罗和菲利斯消防员赋予椅子在MGH血管医学,和哈佛大学医学院的医学副教授。

预测的进展

建造新分数,科学家们收集超过一百万人的数据,包括与冠状动脉disease-far将近270000人只比之前的2018年的研究,分析了成千上万患有这种疾病。与更加多元化的新公布的研究在过去的一年中,美国退伍军人事务部百万等资深项目,团队也能够将数据更多的人与非洲,拉美裔,南亚血统。

“2018年欧洲许多发达不工作在预测风险对于其他血统的人来说,“Aniruddh Patel说co-first这项新研究的作者和心脏病研究员在MGH Natarajan实验室。“所以科学界一直专注于改善预测在不同的祖先。”

此外,Minxian(华莱士),计算生物学家研究co-first作者、前广泛,开发了一种管道更精确地捕获的影响较小的遗传变异对心脏病风险的影响,通过优先DNA变化影响罹患心脏病的风险和相关特征,如身体质量指数、吸烟状况、和血压。有趣的是,大约有一半的分数的预测能力来自心脏病的研究本身,另一半从这些其他风险因素的研究。

当应用到一个单独的数据集从个人不同的血统,新的成绩,称为GPSMult,确定更多的人在最高和最低罹患心脏病的风险比以前所有的分数。例如,那些在分数的最低百分比小于1%的几率被诊断出患有心脏病的中年,相比16%的机会最高的百分比。引人注目的是,团队能够识别共同的DNA变异影响个体的世卫组织热带病3%就有未来的心脏事件的风险,如心脏病发作一样高的人已经被诊断出患有这种疾病。

结果显示结合特征的好处和multi-ancestry数据在计算多基因风险评分,和建议的方法可以改善其他疾病风险预测。科学家们继续改进他们的方法将更大,更多样的数据集,采用新的计算方法,考虑复杂的基因组结构,并通过整合临床危险因素为医生提高成绩的相关性。

“令人激动的是,我们还没有达到理论最大值的基因预测多好心脏病这些测试可以,所以在未来几年将继续得到更好,”Khera说。“我们还有很多工作要做,找出如何最好地将这些测试集成到临床实践,最终让他们标准的护理。”