中美科學(xué)家合作開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)冠心病患病風(fēng)險(xiǎn)模型

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中國(guó)科學(xué)院北京基因組研究所（國(guó)家生物信息中心）研究員汪敏先研究組與美國(guó)博德研究所、麻省總醫(yī)院博士Amit V. Khera研究組合作，開(kāi)發(fā)整合了不同族裔人群背景及多個(gè)冠心病臨床危險(xiǎn)因素信息的全基因組多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分新模型——GPSmult。相關(guān)研究7月7日發(fā)表于《自然—醫(yī)學(xué)》。該成果有望在冠心病高風(fēng)險(xiǎn)人群的早期識(shí)別及精確分層上發(fā)揮作用，促進(jìn)冠心病精準(zhǔn)防治。

冠心病是導(dǎo)致人類(lèi)死亡的最主要疾病之一，受個(gè)體遺傳、代謝及不良生活方式的共同影響，其中遺傳因素的影響約為40%~60%。由于個(gè)體基因信息在一生中基本保持不變，并且早在嬰幼兒時(shí)期即可通過(guò)血液或唾液等無(wú)創(chuàng)方式采集獲得，GPSmult模型能夠在生命最早期基于個(gè)體基因信息預(yù)測(cè)其未來(lái)發(fā)生冠心病的風(fēng)險(xiǎn)，從而為盡早預(yù)防與干預(yù)疾病爭(zhēng)取了廣闊的時(shí)間窗口。

中美科學(xué)家合作開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)冠心病患病風(fēng)險(xiǎn)模型-肽度TIMEDOO

圖片來(lái)自：Pixabay

“我們的模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性超過(guò)了美國(guó)臨床預(yù)防醫(yī)學(xué)領(lǐng)域用于評(píng)估個(gè)體動(dòng)脈粥樣硬化性心血管疾病患病風(fēng)險(xiǎn)的‘金標(biāo)準(zhǔn)’，大幅提高了利用基因組遺傳信息預(yù)測(cè)個(gè)體未來(lái)患冠心病風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確度，能夠進(jìn)一步改善約40%個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性?！蓖裘粝葘?duì)《中國(guó)科學(xué)報(bào)》說(shuō)。

該模型利用來(lái)源于冠心病全基因組關(guān)聯(lián)研究國(guó)際聯(lián)盟的全球多個(gè)族裔人群近27萬(wàn)例冠心病患者和118萬(wàn)例健康人群的全基因組對(duì)比關(guān)聯(lián)研究結(jié)果，分析了基因變異與疾病之間的相關(guān)關(guān)系，并對(duì)全基因組范圍內(nèi)與疾病風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的所有遺傳變異位點(diǎn)進(jìn)行建模整合。為提高模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，研究者進(jìn)一步整合了基因變異與十種冠心病臨床危險(xiǎn)因素及關(guān)聯(lián)共病之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，使用樣本數(shù)超過(guò)了1346萬(wàn)例。研究者在多族裔人群背景、總計(jì)超51萬(wàn)人的獨(dú)立驗(yàn)證人群中，對(duì)新模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了全面評(píng)估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與當(dāng)前已發(fā)表的27種基于全基因組信息預(yù)測(cè)冠心病風(fēng)險(xiǎn)的模型相比，新模型的準(zhǔn)確性均有顯著提升。

冠心病患病風(fēng)險(xiǎn)與多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分分布之間的關(guān)系作者供圖

研究者還將英國(guó)生物銀行中的30.8萬(wàn)歐洲人群依據(jù)GPSmult評(píng)分從小到大平均分為100組，統(tǒng)計(jì)每組內(nèi)實(shí)際發(fā)生冠心病的人數(shù)比例。結(jié)果顯示，GPSmult模型計(jì)算出的多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與疾病風(fēng)險(xiǎn)之間具有顯著的相關(guān)性，得分最低的組內(nèi)冠心病的發(fā)生率小于0.6%，然而得分最高的組內(nèi)冠心病的發(fā)生率高達(dá)16.3%，兩組之間疾病的實(shí)際發(fā)生率相差近27倍，進(jìn)一步證明了新模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確定。

目前的心血管病預(yù)防指南推薦對(duì)既往有過(guò)冠心病、外周動(dòng)脈疾病、缺血性卒中、糖尿病或嚴(yán)重高膽固醇血癥病史的個(gè)體使用他汀類(lèi)藥物治療，以幫助降低心血管疾病再次發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)和死亡率。研究者回顧分析了英國(guó)生物銀行中30.8萬(wàn)歐洲人群長(zhǎng)達(dá) 12年的隨訪(fǎng)跟蹤數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)位于GPSmult評(píng)分分布前3%的個(gè)體盡管沒(méi)有上述既往病史，其冠心病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)與已有疾病史的個(gè)體幾乎相當(dāng)。

“美國(guó)心臟協(xié)會(huì)/美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)合并隊(duì)列方程主要利用血脂、血壓、年齡及性別等傳統(tǒng)心血管疾病危險(xiǎn)因素建模，預(yù)測(cè)個(gè)體未來(lái)10年的動(dòng)脈粥樣硬化性心血管疾病風(fēng)險(xiǎn)。而GPSmult基于個(gè)體基因信息預(yù)測(cè)先天疾病風(fēng)險(xiǎn)，將兩種模型整合使用預(yù)測(cè)效果更優(yōu)?！蓖裘粝日f(shuō)。研究者通過(guò)對(duì)英國(guó)生物銀行中32.6萬(wàn)多族裔人群的數(shù)據(jù)分析顯示，在傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型的多個(gè)疾病風(fēng)險(xiǎn)分層中，GPSmult均能進(jìn)一步增強(qiáng)對(duì)個(gè)體患病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)，且廣泛適用于不同遺傳背景的個(gè)體，特別是對(duì)南亞人群或者是傳統(tǒng)危險(xiǎn)分層處于高風(fēng)險(xiǎn)（風(fēng)險(xiǎn)大于20%）的個(gè)體，其增強(qiáng)效果更加明顯。