目前,已经为LOAD(晚发型AD)或LOAD-endophenotypes患者,在开发Polygenic risk scores (PRSs)方面已经做出了努力,并在检测疾病状态方面取得了良好的敏感性和特异性,并在与性别、年龄和APOE等公认的变量相关联的情况下改进了诊断算法。
PRS利用从大型GWAS工作("训练"数据集)中得到的汇总统计数据,在独立数据集("验证 "数据集)中为相同的结果或相关的内生表型构建一个信息预测变量。一个主要的限制是,当发现和验证数据集不共享相同的祖先背景时,PRS的性能会受到阻碍。大多数现有的GWASs数据集都集中在欧洲人后裔身上,这限制了PRS在其他种族/民族群体中的应用,限制了在代表性不足的人群中的可推广性。事实上,早期的研究由于缺乏大型匹配的遗传学研究,使用欧洲血统GWAS来构建其他种族群体的PRS,结果不甚理想。
藉此,哥伦比亚大学的 Sanjeev Sariya等人利用一个大型的加勒比海裔(CH)数据集开发了一个PRS,该数据集为LOAD的表型。这一人群是研究LOAD的宝贵资产,因为他们有独特的遗传背景,疾病的发病率和流行率很高(是非西班牙裔白人的2倍)。
他们使用CH发现样本(n = 4,312)和独立验证样本(n = 1,850)构建血统特异性PRS("CH-PRS"),并使用曲线下面积(AUC)和逻辑回归(与LOAD的关联强度和统计意义)评估其单独和与其他预测因素的性能。并在一个有纵向数据的子样本(n = 1,239)中测试了CH-PRS是否能预测转化为LOAD。接着,还在独立重复性的CH队列(n = 200)和脑解剖队列(n = 33)中测试了CH-PRS。最后,通过使用欧洲和非裔美国人的发现队列来构建替代的PRS("EUR-PRS","AA-PRS")来测试血统对PRS的影响。
他们发现,完整的模型(LOAD~CH-PRS+性别+年龄+APOE-ɛ4),达到AUC=74%(ORCH-PRS=1.51 95%CI=1.36-1.68),在APOE-ɛ4非携带者中提高到>75%。
在尸检队列中,单独的CH-PRS达到AUC=72%,在全模型中提高到AUC=83%。
在复制性的CH队列中,较高的CH-PRS与临床LOAD明显相关(OR=1.61,95%CI=1.19-2.17),在纵向子样本中,CH-PRS明显预测转换为LOAD(HR=1.93,CI=1.70-2.20)。EUR-PRS和AA-PRS达到较低的预测准确性(AUC=58%和53%)。
这样的研究的重要意义在于,发现了:遗传研究的丰富多样性对提供有效的PRS来分析不同人群的LOAD风险至关重要。
原文出处:
Sariya S, Felsky D, Reyes-Dumeyer D, Lali R, Lantigua RA, Vardarajan B, Jiménez-Velázquez IZ, Haines JL, Shellenberg GD, Pericak-Vance MA, Paré G, Mayeux R, Tosto G. Polygenic Risk Score for Alzheimer's Disease in Caribbean Hispanics. Ann Neurol. 2021 May 26. doi: 10.1002/ana.26131. Epub ahead of print. PMID: 34038570.
作者:Freeman
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