科学家释放基因数据识别疾病风险的能力

大规模银行的遗传信息被用来揭示可塑性健康风险是常见疾病的基础。

昆士兰大学的研究人员已经开创了一个方法来集成来自多个大规模研究的数据来评估风险等因素身体质量指数(BMI)和胆固醇水平,与包括2型糖尿病和心脏疾病疾病。

杨教授剑,从UQ的分子生物科学研究所和昆士兰脑研究所,比早些时候表示,新方法更强大的技术,使科学家们能够识别风险的联系很难发现在较小的样本。

“识别新的风险因素提供了一个途径从另一个角度看疾病,”杨教授说。

“例如,低密度脂蛋白胆固醇是心血管疾病的危险因素,但我们惊讶地发现,它实际上降低2型糖尿病的风险。

“发现这样可以为医学研究产生重大影响,制药业bob88体育平台登录公共卫生政策。"

这项研究观察了七个已知的健康风险因素,超过30常见疾病从超过400000人,在基因数据。

杨教授说的方法确定45健康潜在的因果关系风险因素和疾病。

“其中一些协会,如BMI与2型糖尿病和心血管疾病之间的联系已经被证实在随机对照试验,验证我们的方法,”杨教授说。

“他人确定在本研究为在今后的试验中优先级提供候选人,和了解疾病的生物学基础知识。

“例如,我们发现了一个非常重要的风险影响脂蛋白胆固醇年龄相关性黄斑变性。"

杨教授说,这种方法是特别有价值的临床试验研究协会是不切实际、甚至是不道德的。

“多年的教育是我们看在这项研究中,一个显著的特点,它有一个对大多数疾病的保护作用,特别是对老年痴呆症和冠状动脉疾病——但它是需要仔细调查在未来,”杨教授说。

这篇论文发表在自然通讯。