研究人员从数百万种基因变异中预测常见致命疾病的风险
麻省理工学院布洛德研究所、哈佛大学、麻省总医院(MGH)和哈佛医学院的一个研究团队报告了一种新的基因组分析，可以识别出大部分患有严重常见疾病的高危人群，包括冠状动脉疾病、乳腺癌或2型糖尿病。
这些检测利用来自基因组中数百万个地方的信息来确定五种疾病的风险，可以在任何症状出现之前就标记出罹患潜在致命疾病的更大可能性。虽然这项研究的数据来自英国，但它表明，多达2500万人的美国人可能面临的风险是正常风险的三倍多冠状动脉疾病，还有数百万人患上其他疾病的风险也可能升高遗传变异一个人。这些基因组信息可以让医生特别关注这些个体，也许可以通过早期干预来预防疾病．
这项研究提出了一个重要的问题，即这种被称为多基因风险评分的方法应该如何进一步发展并在医疗系统中使用。此外，作者指出，基因测试主要基于欧洲后裔的个人信息，结果强调需要对其他族裔群体进行更大规模的研究，以确保公平。这项研究发表在自然遗传学．
资深作者Sekar Kathiresan说:“我们早就知道，有些人患疾病的风险很高，仅仅是因为他们的整体基因变异。”Sekar Kathiresan是研究所成员和布罗德研究所心血管疾病倡议主任，同时也是MGH基因组医学中心主任和哈佛医学院医学教授。“现在，我们能够以一种有意义的方式使用基因组数据来衡量这种风险。从公共卫生的角度来看，我们需要确定这些高危人群，这样我们才能提供适当的护理。”
Kathiresan和第一作者Amit V. Khera领导了这项研究，Amit V. Khera是MGH的心脏病专家，也是Kathiresan实验室的初级教员，Mark Chaffin也是Kathiresan实验室的计算生物学家。
为了开发疾病风险评分算法，研究人员首先从大规模全基因组关联研究中收集数据，以确定与冠状动脉疾病、心房纤颤、2型糖尿病、炎症性肠病或乳腺癌相关的遗传变异。对于每一种疾病，他们应用了一种计算算法，将来自所有变异的信息(其中大多数个体对风险的影响极小)组合成一个单一的数字，或多基因风险评分。这个数字可以用来根据一个人的基因组预测他或她患这些疾病的几率。
团队测试并验证了多基因风险评分英国生物银行是一个包含英国血统参与者的基因组数据和医疗信息的广泛数据库。
重要的是，根据Khera的说法，冠状动脉疾病多基因风险得分高的人并不一定表现出其他疾病风险的警告迹象(如高血压或高胆固醇)。
他解释说:“这些人患心脏病的风险是正常情况下的几倍，只是因为许多变异的附加效应，他们大多不为人知。”“如果他们来到我的临床实践中，我无法用我们的标准指标将他们挑出高风险。我们确实需要识别这些病例，这样我们才能更有效地进行针对性筛查和治疗，而这种方法为我们提供了一条潜在的前进道路。”
以下是对冠状动脉疾病的评分:该算法仔细研究了基因组中的660多万个位置，以估计一个人患这种致命疾病的风险。这种疾病是最常见的心脏病类型，也是美国成年人死亡的主要原因。在英国生物银行数据集中的个体中，根据他们的基因变异，8%的人患这种疾病的可能性是其他人的三倍多。绝对而言，多基因风险得分最低的个体中只有0.8%患有冠状动脉疾病，而得分最高的个体中有11%患有冠状动脉疾病。
乳腺癌是女性恶性肿瘤相关死亡的主要原因，多基因预测器发现，在英国生物银行中，1.5%的人患乳腺癌的风险是其他人的三倍多。那些多基因风险得分最高的人，其风险是其他多基因风险得分最高的人的5倍乳腺癌而剩下的人只有4%左右。研究人员应用了类似的方法对2型糖尿病、房颤和糖尿病的多基因风险进行评分炎症性肠病．
为了开发其他常见疾病的多基因风险评分测试，该团队指出，需要进行更多的研究来收集全基因组关联数据，并通过参考生物库验证评分。此外，目前的多基因风险计算很大程度上来自于对欧洲血统人群的遗传研究，因此需要更多的研究来优化算法，以适应其他族裔群体。
尽管如此，研究人员建议，现在是生物医学界考虑将这种方法纳入临床护理的时候了。为此，需要考虑许多因素，例如:这种疾病是否具有遗传成分;如果该疾病在一般人群中足够流行，使筛查值得纳入常规临床护理;了解一种疾病的遗传风险是否有助于指导治疗以抵消这种遗传风险。
“最终，这是一种新型的遗传风险因素，”Kathiresan说。“我们设想多基因风险评分作为一种方法来确定人们患某种疾病的高风险或低风险，也许早在出生时就可以了，然后利用这些信息进行有目标的干预——无论是生活方式的改变还是治疗——以预防疾病。对于心脏病发作，我预计每个患者在不久的将来都有机会知道自己的多基因风险值，就像他们现在知道自己的胆固醇值一样。”
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