胸部大動脈拡張のリスク評価に関する新しい知見
AORTAスコアは、胸部大動脈瘤の予測改善の可能性を示してるよ。
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胸部大動脈の拡張は、胸部大動脈瘤(TAA)として知られる深刻な健康問題を引き起こす可能性がある。治療しないと、TAAは破裂や解離を引き起こし、致命的になることもある。研究によると、病院外での心臓関連の心停止の約8%はこの状態に起因している。胸部大動脈瘤の治療のために入院した後、30日以内に死亡する確率は最大49%に達することもある。驚くべきことに、拡張した大動脈を持つ多くの人は症状がなく、状態が偶然に発見されることが多い。医者が無症状の上行胸部大動脈瘤を見つけた場合、定期的な画像検査でモニターし、高血圧の管理や予定手術を勧めることができ、緊急治療よりも健康な結果につながることがある。
遺伝的リスクと予測ツール
最近、科学者たちは遺伝情報を使って、TAAを含むさまざまな心臓病のリスクを予測することに取り組んでいる。ポリジェニックスコア(PGS)として知られるこれらの遺伝的マーカーは、個人の遺伝子に基づいてリスクを推定するのに役立つ。研究者たちは、上行胸部大動脈の拡張や関連する合併症を持つ可能性がどのくらいあるのかを評価するためのPGSを開発している。いくつかの遺伝子クラスターが特定されているが、臨床でのPGSの実際の応用はまだよく理解されていない。
新しいリスク評価ツール:AORTAスコア
AORTAスコアと呼ばれる新しい臨床ツールが、高リスクの上行大動脈拡張患者を特定するために作成された。このスコアは、高度な画像技術を使用して開発され、さまざまな人口で検証された。AORTAスコアは、年齢、性別、体重、高血圧や糖尿病などの既存の健康問題などの要因を考慮しており、個人のリスクを評価するための包括的なツールとなっている。
この研究は、異なる多様な集団でのAORTAスコアの検証に焦点を当てている。また、特定の地域の要因に基づいてスコアを調整する必要性を強調しており、スコアリングプロセスにPGSを含めることの潜在的な利点を示している。
研究対象集団
この研究には、ペン医学バイオバンク(PMBB)の参加者が含まれており、ヘルスケアシステム全体から集められたグループだ。合計44,297人が自分の健康情報を遺伝子検査とリンクすることに同意した。その中で、6,790人が上行胸部大動脈の直径を測定するために心エコー検査を受けた。
臨床要因の選択
リスク評価モデルを作成するために、研究者たちは元々のAORTAスコアに含まれていた臨床要因を使用した。これには、高血圧や糖尿病といった健康状態、年齢、体重、身長、血圧といった基本的な身体的指標が含まれる。また、これらの要因間の相互作用も考慮され、モデルをさらに洗練させた。
予測モデルの開発
前述の臨床要因を使用して、研究者たちはPMBBの参加者のための予測値を導き出した。また、PGS値を含むAORTAスコアのバージョンも作成した。研究で使用されたPGSスコアは、ヨーロッパの人口に似たコホートの発見に基づいている。研究者たちは、モデルに遺伝的背景情報を含めることで先祖を考慮した。
彼らは、AORTAスコアとその変異の有効性を評価するために異なるモデルを構築した。1つのバージョンは、PMBB内の個人の特性に基づいて調整された再加重AORTAスコアであり、もう1つのバージョンは再加重AORTAスコアとPGSの両方を含んでいる。
モデルの評価
研究者たちは、発見の信頼性を確保するためにクロスバリデーションと呼ばれる方法を使用した。このプロセスは、過剰適合を避け、モデルが現実の条件でどのように機能するかのより明確なイメージを提供するのに役立つ。彼らは、モデルが大動脈の直径のばらつきをどれだけ説明できるかや、大動脈のサイズをどれだけ正確に予測できるかといったいくつかのパフォーマンス指標を調査した。
モデルパフォーマンスの比較
標準のAORTAスコアとその再加重版、PGSを含むものとのパフォーマンスを比較した。再加重AORTAスコアが最も良い結果を示し、地域の健康特性に基づく調整が正確性を大幅に向上させることが分かった。PGSを追加することで改善はあったが、その効果はわずかだった。
モデルの臨床的有用性
研究はまた、各モデルが大動脈の直径が4 cm以上の人をどれだけ効果的に予測できるかを調べた。この値は、さらなる調査や行動が必要とされるしきい値だ。PGSを含むAORTAスコアのバージョンは、標準モデルと比較してこの状態を予測するのが得意だった。
彼らは各ロジスティック回帰モデルの利点を評価するために決定曲線分析を行った。この分析は、モデルが経胸壁心エコー検査(TTE)などのさらなる画像検査が必要な個人をどれだけ正確に特定できるかを示す。
臨床的利益に関する知見
結果は、調整されたスコアを持つモデルと遺伝データを取り入れたモデルが、さらなる評価が必要な個人を特定するのに優れていることを示した。これは、地域の健康指標と遺伝的要因の両方を使用することで、TAAを発症するリスクがある人をより正確に把握できることを意味している。
感度分析
研究者たちはまた、注意が必要なケースを特定するためのさまざまなスコアのしきい値をテストする感度分析を行った。結果は、再加重AORTAスコアとPGSの両方を含むモデルが、異なるしきい値で一貫して良い結果を出していることを示した。
研究の限界
この研究にはいくつかの限界がある。元々のAORTAスコアとPGSは、米国の都市部のより広範で多様な人口を完全に代表していないかもしれない人口に基づいていた。他のコホートとの比較が必要であり、これによって発見のさらなる検証が求められている。
また、PGSウェイトを生成するためのサンプルサイズは特に大きくなかったため、その効果が限られている可能性がある。
結論
研究は、拡張した上行胸部大動脈の直径を予測するための最良のモデルは、再加重AORTAスコアとPGSを組み合わせたものであると結論づけている。遺伝データを取り入れることで予測能力に若干の改善が見られるものの、地域の健康特性に基づく調整がさらに有益であることが示されている。今後の研究は、異なるグループで同様の結果が再現できるか、これらの発見が臨床現場でどのように利用できるかに焦点を当てるべきだ。
タイトル: Using a polygenic score to account for genomic risk factors in a model to detect individuals with dilated ascending thoracic aortas
概要: BackgroundAscending thoracic aortic dilation is a complex trait that involves modifiable and non-modifiable risk factors and can lead to thoracic aortic aneurysm and dissection. Clinical risk factors have been shown to predict ascending thoracic aortic diameter. Polygenic scores (PGS) are increasingly used to assess clinical risk for multifactorial diseases. The degree to which a PGS can improve aortic diameter prediction is not known. In this study we tested the extent to which the addition of a PGS to clinical prediction algorithms improves the prediction of aortic diameter. MethodsThe patient cohort comprised 6,790 Penn Medicine Biobank (PMBB) participants with available echocardiography and clinical data linked to genome-wide genotype data. Linear regression models were used to integrate PGS weights derived from a large genome wide association study of thoracic aortic diameter in the UK biobank and were compared to the performance of the standard and a reweighted variation of the recently published AORTA Score. ResultsCohort participants were 56% male, had a median age of 61 years (IQR 52-70) with a mean ascending aortic diameter of 3.4 cm (SD 0.5). Compared to the AORTA Score which explained 28.4% (95% CI 28.1% to 29.2%) of the variance in aortic diameter, AORTA Score + PGS explained 28.8%, (95% CI 28.1% to 29.6%), the reweighted AORTA score explained 30.4% (95% CI 29.6% to 31.2%), and the reweighted AORTA Score + PGS explained 31.0% (95% CI 30.2% to 31.8%). The addition of a PGS to either the AORTA Score or the reweighted AORTA Score improved model sensitivity for the identifying individuals with a thoracic aortic diameter [≥] 4 cm. The respective areas under the receiver operator characteristic curve for the AORTA Score + PGS (0.771, 95% CI 0.756 to 0.787) and reweighted AORTA Score + PGS (0.785, 95% CI 0.770 to 0.800) were greater than the standard AORTA Score (0.767, 95% CI 0.751 to 0.783) and reweighted AORTA Score (0.780 95% CI 0.765 to 0.795). ConclusionsWe demonstrated that inclusion of a PGS to the AORTA Score results in a small but clinically meaningful performance enhancement. Further investigation is necessary to determine if combining genetic and clinical risk prediction improves outcomes for thoracic aortic disease.
著者: Scott M. Damrauer, J. DePaolo, G. Biagetti, R. Judy, G. Wang, J. Kelly, A. Iyengar, N. Goel, N. Desai, W. Y. Szeto, J. E. Bavaria, M. Levin
最終更新: 2023-09-08 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.06.23295145
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.06.23295145.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/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。
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