Анализируя миллионы небольших генетических различий в геноме человека, исследователи могут рассчитать показатель полигенного риска, чтобы оценить вероятность развития определенного заболевания у человека в течение жизни. За последнее десятилетие ученые разработали эти шкалы риска для десятков заболеваний, включая болезни сердца, почек, диабет и рак, в надежде, что однажды пациенты смогут использовать эту информацию для снижения повышенного риска заболеваний. Но определить, работают ли такие тесты эффективно во всех группах населения и как они могут влиять на принятие клинических решений, оказалось непросто.
Теперь группа исследователей из Института Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда в сотрудничестве с 10 академическими медицинскими центрами США реализовала 10 таких тестов для использования в клинических исследованиях . В исследовании, опубликованном в журнале Nature Medicine , команда описала, как они отбирали, оптимизировали и проверяли тесты на 10 распространенных заболеваний, включая болезни сердца, рак молочной железы и диабет 2 типа. Они также откалибровали тесты для использования на людях неевропейского происхождения.
Ученые работали в сотрудничестве с национальной сетью электронных медицинских записей и геномики (eMERGE) над изучением того, как генетические данные пациентов могут быть интегрированы с их электронными медицинскими записями для улучшения клинической помощи и результатов в отношении здоровья. В 10 сотрудничающих медицинских центрах было зарегистрировано 25 000 участников, а исследователи Broad Clinical Labs, дочерней компании Института Броуда, провели для этих участников тестирование полигенной оценки риска .
«Было много разговоров и споров о полигенных показателях риска, их полезности и применимости в клинических условиях», — сказал Найл Леннон, главный научный сотрудник Broad Clinical Labs, научный сотрудник института Broad и первый автор нового исследования. бумага. «Благодаря этой работе мы сделали первые шаги к тому, чтобы продемонстрировать потенциальную силу и влияние этих показателей среди различных групп населения. Мы надеемся, что в будущем такого рода информация может быть использована в профилактической медицине, чтобы помочь людям предпринимать действия, которые снижают их уровень. риск заболевания».
Какой счет?
Большинство показателей полигенного риска были разработаны на основе генетических данных, в основном полученных от людей европейского происхождения, что поднимает вопросы о том, применимы ли эти оценки к людям другого происхождения.
Чтобы оптимизировать показатели полигенного риска для различных людей, Леннон и его коллеги сначала прочесали литературу в поисках показателей полигенного риска, которые были протестированы на людях как минимум двух разных генетических предков. Они также искали показатели, указывающие на риск заболевания, который пациенты могли бы снизить с помощью медицинского лечения, скрининга и/или изменения образа жизни.
«Было важно, чтобы мы не давали людям результатов, с которыми они ничего не могли бы поделать», — сказал Леннон.
Команда выбрала 10 состояний, на которых следует сосредоточиться при оценке полигенного риска: мерцательная аритмия, рак молочной железы, хроническая болезнь почек , ишемическая болезнь сердца , гиперхолестеринемия, рак простаты, астма, диабет 1 типа, ожирение и диабет 2 типа.
Для каждого состояния исследователи определили точные места в геноме, которые они будут анализировать для расчета оценки риска. Они подтвердили, что все эти пятна можно точно генотипировать, сравнив результаты своих тестов с последовательностями целого генома из образца крови каждого пациента.
Наконец, исследователи хотели заставить полигенные оценки риска работать в отношении разных генетических предков. Они изучили, как генетические варианты различаются в разных популяциях, проанализировав данные исследовательской программы «Все мы» Национального института здравоохранения, которая собирает информацию о здоровье одного миллиона человек из разных слоев населения в США. Команда использовала эту информацию для создания модели для калибровки показатель полигенного риска человека в соответствии с его генетическим происхождением.
«Мы не можем исправить все отклонения в показателях риска, но мы можем быть уверены, что если человек находится в группе высокого риска по заболеванию, он будет идентифицирован как человек с высоким риском независимо от его генетического происхождения», объяснил Леннон.
Завершив эту оптимизацию, команда Леннона из Broad Clinical Labs получила 10 тестов, которые они теперь используют для расчета показателей риска для 25 000 человек, участвующих в исследовании eMERGE. Вместе со своими сотрудниками eMERGE они также планируют подробные последующие исследования, чтобы проанализировать, как показатели полигенного риска могут повлиять на медицинское обслуживание пациентов.
«В конечном счете, сеть хочет знать, что значит для человека получить информацию, которая говорит о том, что он находится в группе высокого риска развития одного из этих заболеваний», — сказал Леннон.
