ファブリー病:隠れた健康リスク
ファブリー病とその健康への影響について学ぼう。
James Cook, Timothy Coker, Joshua Card-Gowers, Laura Webber
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目次
ファブリー病は、体が特定の脂肪を分解する方法に影響を与える遺伝的な状態なんだ。体の廃棄物処理システムがうまく働いていないって感じかな。具体的には、ファブリー病はアルファ-ガラクトシダーゼAという酵素に影響を与える。この酵素はスフィンゴ脂質を分解するのに必要なんだけど、これがうまく働かないと、スフィンゴ脂質が血管や臓器に溜まっちゃって、将来的に深刻な健康問題を引き起こすことになるんだ。
ファブリー病で何が起こるの?
スフィンゴ脂質が溜まると、体のいろんな部分が不快になって、特に心臓、腎臓、脳に影響が出る。これによって、脳卒中、心臓の問題、腎不全など、厄介から命に関わる症状が現れることがあるんだ。だから、ちょっと難しい科学用語に聞こえるかもしれないけど、かなり深刻なんだよ。
どうやってファブリー病になるの?
ファブリー病は、GLA遺伝子に変化が生じることで引き起こされる。いろんな変化があって、病気の形も変わる。早い段階で症状が現れる重度のバージョンを持つ人もいて、これをクラシックファブリー病って呼ぶよ。逆に、後から出てくる軽度のバージョンを持つ人もいるんだ。
ファブリー病はどれくらい一般的?
ファブリー病は珍しい状態だから、どれくらいの人がこれにかかっているかの推定はかなりバラつきがある。一部の研究によると、およそ1万人に1人から170万人に1人が影響を受けているみたい。でも、新しい方法、例えば新生児のスクリーニングを使うと、もっと一般的かもしれないって。1,250人に1人から21,973人に1人くらいの割合でね。だから、もし自分がこれにかかっているかもって思うなら、完全に一人じゃないかもしれないよ!
誰がファブリー病になるの?
ファブリー病は、性別によって異なる影響が出ることが多い。男性は、遺伝子に変化があるほとんどの人が、いつかは症状が出ることが多いんだ。女性の場合は約70%で、遺伝子を持っていても症状が出ない人も結構いるんだよ。
数字を見てみよう
研究者たちはgnomADという大きなデータベースを調べて、ファブリー病に関連する8つの遺伝子変化を見てみた。サンプルの中では、5,732人に1人が後期発症のバージョンを引き起こす可能性がある遺伝子変化を持っていることがわかったんだ。だから、思ってるよりも多くの人が影に潜んでいるかもしれないんだよ。
アメリカの人口分布
アメリカでこの遺伝子変化がどのように現れるかを理解するために、研究者たちはアメリカ国勢調査の人口データを使った。アメリカはいろんな人種と民族が集まっている所で、ファブリー病のリスクがどこにあるかを探ったんだ。たとえば、非ヒスパニックの白人の中にはかなりの割合でヨーロッパの祖先を持つ人がいて、これが特定の遺伝子変化の一般性に影響を与えるんだ。
いくつかの重要な仮定
この研究はいくつかの仮定に基づいているんだ。たとえば、特定の人種グループを遺伝的に同等と見なしているし、全ての年齢層の人々を調べたから、子供からおじいちゃんおばあちゃんまで含まれてるんだ。
それに、ファブリー病に影響を与える遺伝子変化はX染色体に関連しているから、男性と女性で異なる方法が使われているんだ。男性はX染色体が1本しかないから、お母さんからしか遺伝子変化を受け継げないんだ。女性はX染色体が2本あるから、どちらの親からも遺伝子変化を受け取ることができるんだよ。
女性のキャリア率
アメリカの女性に特に目を向けると、研究者たちは約24,845人の女性がファブリー病に関連する遺伝子変化を持っていると推定している。これらの女性の中で、約24,504人が後期発症または両方の形態に関連する変化を持っているんだ。つまり、約7,000人に1人の女性が病気のキャリアかもしれないってことだね。
男性のキャリア率
男性の場合はちょっと数字が違う。約12,024人の男性がファブリー病の遺伝子変化を持っていると予想されている。これらの男性の中で、約11,858人が後期発症の形態に関連する変異を持っているんだ。言い換えると、約14,000人に1人の男性が研究された特定の遺伝子変化を持っている可能性があるってわけ。
異なる祖先グループを見てみよう
キャリア率を祖先別に分けると、研究者たちは非フィンランド系ヨーロッパの祖先を持つ人々の中で一番高いキャリア率を見つけた。南アジア、東アジア、アフリカ/アフリカ系アメリカ人も続いているんだ。まるで遺伝子的な家族再会みたいで、いくつかのいとこが他よりも多く集まっている感じだね!
症状が出るリスク
誰が症状を発症するかの推定を適用すると、約12,024人の男性と17,392人の女性が生涯のどこかでファブリー病の兆候を示すだろうと予測されているんだ。簡単に言うと、まだ知らなくても多くの人がこの症状に悩まされているかもしれないってことだよ。
これらの数字を比較すると?
全体を通して、この研究で得られた推定は、ファブリー病が思っているよりも一般的かもしれないことを示唆しているんだ。たとえば、国立衛生研究所(NIH)の以前の報告では、ファブリー病にかかる男性は50,000人に1人だったけど、研究者たちが正しければ、その実際の数は3倍くらいになる可能性があるって。
なんで大事なの?
ファブリー病の有病率を理解することは、医者から薬の開発者までみんなにとって重要なんだ。もし実際に影響を受けている人が多いなら、医者はもっと注意深くなれるし、製薬会社は治療法の計画を立てやすくなる。ただ、もっと知ることができれば、珍しい病気に対処するのもより良くなるってわけ。
研究の限界
この研究はファブリー病に光を当てるけど、完璧じゃないことは注意が必要なんだ。使われたデータベースにはサンプルサイズが小さい人口があって、それが結果を歪めることがあるんだ。これらの人口にファブリー病が存在する可能性は高いけど、まだその数を証明するデータがないかもしれない。
未来を見据えて
目標は、将来の研究でより包括的なデータセットを使って、ファブリー病が異なるコミュニティにどのように影響を与えるかのより明確な絵を得ることなんだ。遺伝子研究にもっと多様な人口を含める努力が進められていて、これがさらに良い理解につながることを願っているよ。
結論
ファブリー病はパーティーでの会話のきっかけにはならないかもしれないけど、これが何であるか、どのように人々に影響を与えるか、そして実際にどれくらい一般的なのかを理解するのは重要なんだ。研究が進む中で、この珍しい遺伝的状態についての理解も深まっていくよ。だから、目を光らせておいて—もしかしたら、自分の家系にもファブリー病との隠れたつながりがあるかもしれないからね!
オリジナルソース
タイトル: Estimating the prevalence of late-onset Fabry disease in the US in 2024
概要: Fabry disease is a rare lysosomal storage condition in which sphingolipid levels build up to harmful levels in various bodily organs, eventually leading to life-threatening complications such as stroke and kidney failure. Fabry disease is caused by rare pathogenic alleles in the GLA gene on chromosome X and may present as an early or late-onset disease depending on the identity of the causal allele and the severity of its effect on the gene product. Epidemiological studies have widely varied in their estimation of Fabry disease prevalence: estimates based on reported clinical cases range from 1 in 40,000 to 1 in 170,000 individuals, whilst recent estimates based on newborn screening are much higher, ranging from 1 in 1,250 to 1 in 21,973 individuals. The primary aim of this study was to estimate the prevalence of Fabry disease in the US in 2024 by analysing selected GLA variants mostly associated with late-onset Fabry disease, projecting their allele frequencies to the US population and applying penetrance data from the literature to calculate how many causal allele carriers would be expected to be symptomatic for the disease at some point within their lifetime. 8 causal genetic variants were selected for analysis in this study based on their inclusion in a previous Fabry disease study using data from the UK Biobank. Allele frequencies for all 8 variants in global ancestry groups were extracted from gnomAD v4.1. The size and demographic makeup of the US population in 2024 was obtained from the US Census Bureau and mapped to gnomAD v4.1 ancestry groups, using previously reported estimates of the ancestral composition of Census groups encompassing multiple ancestry groups. Carrier counts by sex and ethnic group were calculated by projecting the summed allele frequencies to the US population using the Hardy-Weinberg equation and taking into consideration the X-linked mode of inheritance, assuming each individual can only carry 1 pathogenic variant. It was found that pathogenic alleles are present in the gnomAD v4.1 sample for all variants in the non-Finnish European gnomAD ancestry group, for 2 variants in South Asian ancestry group, and for 1 variant in the African / African American and East Asian ancestry groups. For the remaining 5 ancestry groups, there are no pathogenic alleles recorded in the gnomAD v4.1 dataset across all 8 variants included for analysis in the study. Results show the highest pathogenic allele carrier frequencies in the European (non-Finnish) ancestry group, followed by the South Asian, East Asian and African / African American ancestry groups. Using reported penetrance figures of 100% for males and 70% for females, it is estimated that the carrier and symptomatic populations of Fabry disease in the US in 2024, based on analysis of the 8 included variants, are 12,024 male carriers (or 1 in 14,022 males) who will all develop symptoms, and 24,845 female carriers (or 1 in 6,978 females), of whom 17,392 will develop symptoms. Of these carriers who will develop symptoms, around 98.6% (corresponding to 11,858 men and 17,153 women) will carry a variant primarily associated with late-onset or both forms of Fabry disease. The prevalence figures presented in this study are significantly higher than those based on reported clinical cases and are in line with those presented more recently based on newborn screening studies and with the prevalence reported in the UK Biobank analysis. The US National Institute of Health reports Fabry disease prevalence at around 1 in 50,000 males (which would correspond to 1 in 25,000 females). Analysing just 8 of the potentially hundreds of causal variants within the GLA gene, this study suggests that Fabry disease may be over 3 times as prevalent as is currently believed. This work highlights the vast potential of large genetic databases to analyse rare diseases, which will continue to progress as these datasets add more data, which will improve their power and diversity. What Is Already Known On This TopicO_LIFabry Disease is a rare X-linked lysosomal storage disorder with historical prevalence estimates ranging from 1 in 40,000 to 1 in 170,000 males, based on case ascertainment. C_LIO_LIMore recent newborn screening studies that test alpha-galactosidase A activity or perform genetic testing within the GLA gene, in addition to a UK Biobank study examining the prevalence of selected causal Fabry disease variants, have consistently suggested that Fabry disease may be far more prevalent than the estimates based on case ascertainment. C_LI What This Study AddsO_LITo our knowledge, this is the first study providing population-level estimates of the number of causal Fabry disease carriers and of the symptomatic population in the US using publicly available data from gnomAD v4.1. Our estimates are consistent with those produced by newborn screening studies and the UK Biobank analysis, and suggest that late-onset Fabry disease may affect >1 in 10,000 people in the US in 2024 at some point during their lifetime. C_LIO_LIThis study also demonstrates the potential of large genetic databases, such as gnomAD, for the study of rare genetic diseases, which are often misdiagnosed and may consequently be believed to be rarer than they are in reality. C_LI How This Study May Affect ResearchO_LIThis study highlights two areas for improvement which would be significantly beneficial to the study of rare genetic diseases. {circ}While this study demonstrates the utility of genetic databases to study certain rare genetic diseases, it is likely that the study of rarer conditions, in particular those manifesting during childhood and/or with a dominant mode of inheritance, would be more difficult using genetic databases, as individuals with such conditions are less likely to be included in population-level genetic biobanks (such as UK Biobank) due to a healthy volunteer bias. It is important that future genetic datasets are more representative in their recruitment to ensure that rare genetic diseases are not systematically excluded or underrepresented among participants. Studies such as All Of Us in the US, and Our Future Health and the Generation Study in the UK, will be extremely helpful in addressing this point. {circ}Estimates of the symptomatic Fabry disease population in the US in 2024 were calculated using the most up-to-date penetrance estimates in males and females. However these estimates were calculated using individuals already present in a Fabry registry and therefore may overestimate the penetrance, and especially among females, since asymptomatic carriers may be less likely to join a disease registry. Accurate calculation of the symptomatic population with a given genetic disease relies upon accurate penetrance estimates, which are not always available. These estimates are best calculated from large population-level resources with linked genetic and electronic health record data. C_LI
著者: James Cook, Timothy Coker, Joshua Card-Gowers, Laura Webber
最終更新: 2024-12-14 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.13.24319001
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.12.13.24319001.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。