改善神经母细胞瘤风险预测,通过从全基因组关联研究中识别的基因位置获得的多基因风险评分
Wenli Zhang1, Jinhong Zhu2, Mengzhen Zhang1
1Department of Pediatric Surgery, Guangzhou Institute of Pediatrics, Guangdong Provincial Key Laboratory of Research in Structural Birth Defect Disease, Guangzhou Women and Children's Medical Center, Guangzhou Medical University, Guangzhou 510623, China.
概括
这项研究验证了中国儿童神经母细胞瘤风险的遗传位置,显示多基因风险得分可以改善预测和分层. 这些发现有助于早期诊断和针对高风险个体的查.
科学领域:
- 儿科瘤学 儿科瘤学
- 遗传学 是一个遗传学.
- 癌症流行病学 癌症流行病学
背景情况:
- 神经母细胞瘤是一种常见的儿童脑外固体瘤,具有复杂的遗传因素.
- 之前的全基因组关联研究 (GWAS) 已经确定了易感点,但它们在中国儿童中的实用性需要验证.
- 这种人群中神经母细胞瘤的风险预测模型是不发达的.
研究的目的:
- 在中国儿科队列中验证GWAS识别的神经母细胞瘤易感位.
- 评估用于神经母细胞瘤风险预测的多基因风险模型的性能.
- 评估多基因风险评分 (PRS) 对临床风险分层的潜力.
主要方法:
- 在402名患者和473名对照人群中,使用TaqMan基因型定型验证了35个GWAS识别的神经母细胞瘤易感位.
- 采用后勤回归来识别与神经母细胞瘤风险的显著遗传关联.
- 构建和评估多基因风险模型,包括使用PLINK的PRS,通过AUC评估预测性表现.
主要成果:
- 14个位点,包括CASC15,BARD1,LMO1,HSD17B12,HACE1中的保护变异和BARD1,RSRC1,CPZ,MMP20中的风险变异,与神经母细胞瘤风险有显著关联.
- 多基因模型 (8基因:AUC=0.72;13基因:AUC=0.73) 的表现优于单基因模型.
- 包含六个位点的PRS实现了0.66的AUC,与晚期瘤阶段 (INSS) 相相关.
结论:
- 多个遗传位置被证实是中国儿童神经母细胞瘤风险因素.
- 多基因风险模型,特别是PRS,增强神经母细胞瘤风险预测和分层.
- 将PRS纳入临床实践可以改善早期诊断,并指导针对高风险儿童的查.
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