通过在日本人口中应用中风多原风险评分来预测复发性中风
Naoki Kojima1, Masaru Koido1, Yunye He1
1Laboratory of Complex Trait Genomics, Department of Computational Biology and Medical Sciences, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Japan (N.K., M.K., Y.H., Y.S., T.H., Y.K.).
一种新的多基因风险评分 (PRS) 有效地预测了日本人的中风复发,特别是那些没有高血压的人. 这种遗传工具有助于个性化的中风复发预防策略.
科学领域:
- 遗传学 遗传学 是一个
- 心血管疾病 心血管疾病
- 流行病学 流行病学
背景情况:
- 目前的多基因风险评分 (PRS) 在预测复发性中风方面表现出有限的有效性.
- 需要改进对中风复发的遗传风险预测模型.
- 为特定人群 (如日本人) 优化PRS可能会提高预测性能.
研究的目的:
- 评估新开发的多基因风险评分 (metaGRS) 对日本人口中风复发的预测性能.
- 为了比较优化的metaGRS与现有的PRS在预测复发性中风方面的疗效.
- 调查元GRS与中风复发的关联,按高血压等危险因素分层.
主要方法:
- 在BioBank Japan第一个队列 (BBJ1) 中使用10倍交叉验证衍生和优化PRS.
- 综合多个特征优化PRS使用元得分方法 (metaGRS).
- 在独立的BioBank Japan第二队列 (BBJ2) 中,验证了metaGRS与中风和复发性中风的相关性,分析了风险因素分层和指数事件偏差.
主要成果:
- 在BBJ2队列中,优化的metaGRS与中风复发有显著的关联 (每次SD调整的几率比,1.18;P=0.044).
- 发表的PRS没有显示出与中风复发的显著相关性.
- 没有高血压的高metaGRS组表现出明显更高的中风复发风险 (调整后几率比,2.24;P=0.032),而高血压组中没有发现任何关联.
结论:
- 开发的metaGRS有效地预测了独立的日本队列中的中风复发.
- 在识别没有高血压的日本人中,MetaGRS特别有前途,他们有更高的中风复发风险.
- 这些发现支持使用基因信息风险分层来个性化预防中风复发.
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