中美團(tuán)隊(duì)合作開發(fā)基因遺傳信息新模型 精準(zhǔn)預(yù)測(cè)冠心病患病風(fēng)險(xiǎn)

　　記者7日從中國(guó)科學(xué)院北京基因組研究所(國(guó)家生物信息中心)獲悉，為實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體未來罹患冠心病風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，該所汪敏先團(tuán)隊(duì)與美國(guó)博德研究所Amit V. Khera團(tuán)隊(duì)合作，最新成功開發(fā)出基于基因遺傳信息預(yù)測(cè)冠心病患病風(fēng)險(xiǎn)的新模型，有望在冠心病高風(fēng)險(xiǎn)人群的早期識(shí)別及精確分層上發(fā)揮作用，促進(jìn)冠心病精準(zhǔn)防治。

　　準(zhǔn)確性超美國(guó)“金標(biāo)準(zhǔn)”

　　本項(xiàng)研究中，中美合作團(tuán)隊(duì)在利用冠心病單族裔及單疾病遺傳關(guān)聯(lián)信息的模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步開發(fā)整合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(píng)分新模型GPSmult。

　　該模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性超過美國(guó)臨床預(yù)防醫(yī)學(xué)領(lǐng)域用于評(píng)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)”——美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)/美國(guó)心臟協(xié)會(huì)合并隊(duì)列方程組，大幅提高利用基因組遺傳信息預(yù)測(cè)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(cè)準(zhǔn)確性。

　　這項(xiàng)醫(yī)療健康領(lǐng)域重要成果論文，北京時(shí)間7月6日夜間在國(guó)際專業(yè)學(xué)術(shù)期刊《自然-醫(yī)學(xué)》(Nature Medicine)在線發(fā)表，美方合作機(jī)構(gòu)還包括麻省總醫(yī)院、哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院和斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院等。

　　大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型

　　論文共同第一作者和共同通訊作者汪敏先研究員介紹說，利用來源于冠心病全基因組關(guān)聯(lián)研究國(guó)際聯(lián)盟的、全球多個(gè)族裔人群近27萬(wàn)例冠心病患者和118萬(wàn)例健康人群的全基因組對(duì)比關(guān)聯(lián)研究結(jié)果，GPSmult首先分析基因變異與疾病之間的相關(guān)關(guān)系，隨后對(duì)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(cè)準(zhǔn)確性，合作團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步整合基因變異與10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1346萬(wàn)例。在多族裔人群背景、總計(jì)超51萬(wàn)人的獨(dú)立驗(yàn)證人群中，對(duì)GPSmult的準(zhǔn)確性進(jìn)行全面評(píng)估顯示，與當(dāng)前已發(fā)表的27種基于全基因組信息預(yù)測(cè)冠心病風(fēng)險(xiǎn)的模型相比，該新模型的準(zhǔn)確性均有顯著提升。

　　比較來看，美國(guó)心臟協(xié)會(huì)/美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)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(cè)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)體基因信息量化個(gè)體先天疾病風(fēng)險(xiǎn)，將兩種模型整合使用預(yù)測(cè)效果更優(yōu)。

　　通過對(duì)英國(guó)生物銀行中32.6萬(wàn)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(duì)個(gè)體患病風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)，且廣泛適用于不同遺傳背景的個(gè)體，特別是對(duì)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。

　　正在開發(fā)人工智能模型

　　汪敏先指出，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(wú)創(chuàng)方式采集獲得，因此，GPSmult能在生命最早期基于個(gè)體基因信息預(yù)測(cè)其未來發(fā)生冠心病的風(fēng)險(xiǎn)，從而可為盡早預(yù)防與干預(yù)疾病爭(zhēng)取廣闊的時(shí)間窗口。

　　中科院北京基因組所透露，汪敏先團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期致力于利用人群隊(duì)列遺傳大數(shù)據(jù)解析冠心病等心血管復(fù)雜疾病的遺傳基礎(chǔ)與機(jī)制，預(yù)測(cè)疾病未來發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。除利用基因遺傳信息外，該團(tuán)隊(duì)正在開展利用人臉、眼底照片和計(jì)算機(jī)斷層(CT)掃描、核磁共振等相關(guān)影像數(shù)據(jù)，開發(fā)人工智能模型，從醫(yī)學(xué)影像學(xué)數(shù)據(jù)中提取疾病風(fēng)險(xiǎn)特征，從而表征和量化個(gè)體后天風(fēng)險(xiǎn)，整合先天遺傳和后天環(huán)境因素等生命周期多階段信息開發(fā)更加精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)新模型，促進(jìn)個(gè)體健康管理。

（責(zé)任編輯：華康）