全基因组关联分析已经发现了许多与疾病相关的危险基因，多基因风险评分（Polygenic risk scores, PRS）可以将某疾病的危险基因综合计算为一个分值。一个人的PRS越高，他对该疾病的遗传风险越高。因此PRS可以识别出某类疾病的高风险人群，有助于加强对疾病风险的预测能力。英国政府卫生部门关于疾病预防的绿皮书曾指出："随着证据的发展，补充现有的风险评分，. . ......用这种基因信息[即PRSs]来补充现有的风险评分，将是英国医疗系统的优先事项"。美国疾病预防控制中心和美国国立卫生研究院也在考虑将PRSs纳入临床实践的价值。
心血管疾病（CVD）初级预防的一个关键策略是使用风险预测算法，将预防干预措施锁定在可能从中获益最多的人群身上。这些算法通常包括传统的危险因素，包括年龄、性别、吸烟史、糖尿病史、血压、总胆固醇和高密度脂蛋白（HDL）胆固醇。然而PRS在CVD风险预测中的效果尚不确定。之前的大多数PRS研究很少考虑到干预措施（如他汀类药物治疗）对临床效果的影响，所以很难判断评估PRS的潜在临床收益。
因此，英国研究团队利用大样本数据旨在解决2个问题。首先，当PRSs被添加到传统危险因素中，CVD风险预测的改善情况如何？研究者分析了来自英国生物库（UKB）的306654名参与者，以评估将PRSs添加到传统危险因素中的价值。其次，使用PRSs进行CVD预测，对人群健康的影响是什么？研究者对临床实践研究数据库（CPRD）中210万个人的数据进行了建模，以估计按照指南建议启动他汀类药物治疗的益处。
结果显示：C-指数是衡量风险辨别度的指标，对于仅包含传统风险预测因子（即年龄、性别、收缩压、吸烟状态、糖尿病史以及总胆固醇和HDL）的CVD预测模型，C-指数为0.710（95% CI 0.703-0.717），添加PRS的信息使C-指数增加了0.012（95% CI 0.009-0.015）。如果在整个英国40-75岁的初级保健人群中进行PRS评估，假设对高风险人群进行他汀类药物治疗，那么大约每筛查5,750人，就可以帮助预防1个额外的CVD事件。相比之下，如果只对10年CVD风险处于中等水平（即5%至<10%）的人群进行有针对性的PRS评估，那么预防一个额外的CVD事件只需要筛查340人。与传统的风险预测模型相比，加入PRS并进行有针对性的评估可以多预防7%以上的CVD事件。
该研究结果表明：在传统危险因素中加入PRS可以适度提高对CVD的预测，如果大规模使用还可以转化为人群健康效益。
参考文献
Sun L, Pennells L, Kaptoge S, et al. Polygenic risk scores in cardiovascular risk prediction: A cohort study and modelling analyses. PLoS Med. 2021;18(1):e1003498. Published 2021 Jan 14. doi:10.1371/journal.pmed.1003498
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，或“梅斯号”自媒体发布的文章，仅系出于传递更多信息之目的，本站仅负责审核内容合规，其内容不代表本站立场，本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
#多基因风险评分#
0
#多基因#
36
#基因风险#
38
#多基因风险#
59
#DIC#
30
#CIN#
35
#血管疾病#
35
#Medicine#
37
#Med#
26
这个图是怎么画出来的了？
79