中美科學(xué)家合作開發(fā)預(yù)測冠心病患病風(fēng)險(xiǎn)模型

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中國科學(xué)院北京基因組研究所（國家生物信息中心）研究員汪敏先研究組與美國博德研究所、麻省總醫(yī)院博士Amit V. Khera研究組合作，開發(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)期即可通過血液或唾液等無創(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)測其未來發(fā)生冠心病的風(fēng)險(xiǎn)，從而為盡早預(yù)防與干預(yù)疾病爭取了廣闊的時(shí)間窗口。

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

圖片來自：Pixabay

“我們的模型預(yù)測準(zhǔn)確性超過了美國臨床預(yù)防醫(yī)學(xué)領(lǐng)域用于評估個(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)測個(gè)體未來患冠心病風(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)測準(zhǔn)確性。”汪敏先對《中國科學(xué)報(bào)》說。

該模型利用來源于冠心病全基因組關(guān)聯(lián)研究國際聯(lián)盟的全球多個(gè)族裔人群近27萬例冠心病患者和118萬例健康人群的全基因組對比關(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)超過了1346萬例。研究者在多族裔人群背景、總計(jì)超51萬人的獨(dú)立驗(yàn)證人群中，對新模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行了全面評估，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)評分分布之間的關(guān)系作者供圖

研究者還將英國生物銀行中的30.8萬歐洲人群依據(jù)GPSmult評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)測的準(zhǔn)確定。

目前的心血管病預(yù)防指南推薦對既往有過冠心病、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生物銀行中30.8萬歐洲人群長達(dá) 12年的隨訪跟蹤數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)位于GPSmult評分分布前3%的個(gè)體盡管沒有上述既往病史，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)。

“美國心臟協(xié)會/美國心臟病學(xué)會合并隊(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)測個(gè)體未來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)測先天疾病風(fēng)險(xiǎn)，將兩種模型整合使用預(yù)測效果更優(yōu)。”汪敏先說。研究者通過對英國生物銀行中32.6萬多族裔人群的數(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)對個(gè)體患病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測，且廣泛適用于不同遺傳背景的個(gè)體，特別是對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。