以HLA为重点的1型糖尿病遗传风险预测在不同祖先的人群中
Dominika A Michalek1, Courtney Tern1,2, Catherine C Robertson1,3
1Department of Genome Sciences, University of Virginia, Charlottesville, VA, USA.
开发的人类白细胞抗原 (HLA) 专注于1型糖尿病遗传风险得分 (T1D GRSHLA) 在各种祖先中显示出一致的表现. 这些得分利用单核酸多态 (SNP) 或HLA基因组,为全球预测1型糖尿病风险提供了有前途的工具.
科学领域:
- 免疫遗传学 免疫遗传学
- 人类遗传学 人类遗传学
- 糖尿病研究 糖尿病研究
背景情况:
- 1型糖尿病 (T1D) 是由胰腺β细胞破坏引起的.
- 遗传因素对T1D风险有显著的贡献,人类白细胞抗原 (HLA) 区域变异是主要的贡献者.
- 之前关于T1D遗传风险的研究主要集中在欧洲祖先的种群上.
研究的目的:
- 开发和评估以HLA为重点的1型糖尿病遗传风险评分 (T1D GRSHLA) 使用单核酸多态 (SNP) 和HLA等位基因.
- 评估这些T1D GRSHLA模型在各种祖先群体的性能和可转移性,包括混合非洲 (AFR),混合美国 (AMR),欧洲 (EUR) 和芬兰 (FIN) 种群.
- 为了比较T1D GRSHLA模型的预测准确度,这些模型是从SNP与HLA等位基构建的.
主要方法:
- 基因型为41,689个样本和13,695个HLA区域SNP;使用HLA TAPAS多民族参考小组计算HLA单基因;
- 在每个人口群体内确定与T1D相关的条件独立的SNP和HLA等位基因,以构建T1D GRSHLA模型.
- 使用接收器操作特征 (ROC) 曲线下的面积 (AUC) 评估模型性能,并在祖先组之间统计比较结果.
主要成果:
- 结合SNP或HLA等位基因的T1D GRSHLA模型表现出强大的性能,ROC AUC值在0.73到0.88.8之间.
- 使用条件独立的SNP组合 (T1D GRSHLA-SNP-ALL) 或HLA等位基因 (T1D GRSHLA-Allele-ALL) 的模型在所有祖先群体中均表现良好 (SNP:0.82-0.88;等位基因:0.80-0.87).
- 由SNP衍生的T1D GRSHLA模型和由等位基因衍生的T1D GRSHLA模型显示出跨祖先的同等预测能力.
结论:
- 来自SNP的以HLA为重点的遗传风险得分与来自HLA等位基因的得分同样有效,用于预测跨不同祖先的1型糖尿病风险.
- 在不同祖先种群中广泛应用时,T1D GRSHLA-SNP-ALL和T1D GRSHLA-Allele-ALL模型表现出一致的高性能.
- 建议对更大,更多样化的队列进行进一步的研究,以充分确定这些T1D GRSHLA模型的可转移性和临床实用性.
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