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
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