胸部大動脈疾患のリスク評価を強化する
新しい研究で、遺伝子データが大動脈拡張のリスク予測を改善することがわかった。
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胸部大動脈疾患は、患者にとって深刻な健康問題で、最悪の場合、死に至ることもある。これに関連する主な問題の一つは、上行胸部大動脈の拡大で、これは心臓から身体の他の部分に血液を運ぶ主要な動脈なんだ。この動脈が拡大すると、大動脈解離という状態のリスクが高くなる。これは動脈壁の層が分離することを指す。大動脈の直径が4センチメートル以上になる人に大抵解離が起きる。
胸部大動脈疾患に関連するリスクにもかかわらず、現時点で全員に定期的なチェックやスクリーニングを勧めるガイドラインはない。全員に画像検査を行うのは、コストやリソースの制約から現実的ではないから。そのため、医療研究者たちは、拡大した大動脈を持つ可能性が高い人を特定するための特別なスコアリングシステムを開発してる。これらのスコアは、さらに画像検査が必要な人を判断する手助けになる。
研究の背景
最近の研究によると、大動脈の直径の違いの約30%は臨床リスク因子によって説明できて、スコアリングシステムは4センチメートル以上の大動脈を検出するのに約0.78のスコアを達成している。遺伝的研究では、大動脈の直径が遺伝する可能性があることが示されていて、家族歴が大きな役割を果たしている。
リスク推定を改善するために、研究者たちは遺伝情報を加えることで大動脈のサイズの予測に違いが出るか知りたかった。彼らは、UKバイオバンクや他のコホートからのデータを利用して、異なるモデルを開発しテストした。
研究デザイン
この研究には、UKバイオバンクの参加者だけでなく、All of Usコホートやマスジェネラル・ブリガムバイオバンク、フラミンガム心臓研究など、他のグループの参加者も含まれている。全ての参加者は、自分のデータが研究に使われることに同意している。研究は倫理ガイドラインに従って行われ、参加者のプライバシーが守られるように設計されている。
UKバイオバンクでは、特別な画像を使って上行大動脈の大きさを測定した。さらに、他のデータも調べてモデルの働き具合を評価した。臨床因子と遺伝スコアを組み合わせて、大動脈の直径を予測するための異なるモデルが作成された。
参加者の詳細
合計で、研究は大動脈のサイズを測定するのに適したMRIスキャンを持つUKバイオバンクの参加者を調査した。サンプル人口にはさまざまな年齢や背景の人々が含まれ、他の研究の検証コホートでも似たような測定が観察された。
研究者たちは、MRIスキャンや心エコー検査など、異なる方法を使って大動脈サイズを測定した。測定方法によってこれらの値が異なる可能性も考慮に入れた。
モデルの開発と検証
予測モデルを構築するために、研究者たちは参加者をトレーニングセットと検証セットに分けた。トレーニングデータはモデル作成に使われ、検証データはその性能をテストするために使われた。
3つの主要なモデルが作成された。最初のモデルは年齢や性別などの基本的な臨床情報を使用した。2つ目のモデルは最初のモデルに遺伝スコアを追加した。3つ目のモデルは、体格指数(BMI)や血圧などのその他の健康因子を遺伝スコアと一緒に含めた。
遺伝情報を含む結合モデルは、他の2つのモデルよりも正確であることがわかった。これにより、遺伝データを含めることで、臨床情報だけを使うよりも大動脈のサイズのより良い推定ができることが示された。
研究の結果
研究の結果は良好だった。臨床因子と遺伝データを組み合わせたモデルは、大動脈の直径の違いの大部分を説明できることがわかった。具体的には、約40%の違いを説明でき、臨床モデルだけの場合は29%だった。
この改善は、大動脈が大きくなるリスクのある人を特定する上で重要だ。たとえば、UKバイオバンクでは、結合モデルが4センチメートル以上の直径を持つ人を検出するのに高いスコアを出したので、さらなる検査が必要な人をより多く特定できた。
研究者たちは、異なるグループ、特に黒人の人々の中でもモデルをテストした。その場合、結合モデルは同様に良好に機能したが、改善の度合いは広範な人口に比べてあまり目立たなかった。
発見の重要性
既存の臨床モデルに遺伝情報を統合することで、胸部大動脈瘤のリスクがある人をより明確に特定できるようになる。これにより、医療専門家は定期的なモニタリングやより迅速なケアが必要な個人をよりよく特定できる。
大動脈の問題の家族歴がある人は、これらの改善されたモデルの恩恵を大いに受けるかもしれない。遺伝データと標準的な臨床評価を組み合わせることで、医療提供者は本当にリスクがある患者を優先的に扱えるようになる。
制限事項と今後の方向性
この研究は期待できるものだが、制限もある。この研究で使用された遺伝スコアは主にヨーロッパ系の個人に関するもので、他の集団にどれだけ適用できるかに影響を与える可能性がある。異なる民族集団におけるモデルの性能を確認するために、より多くの多様な集団を含む大規模な研究が必要だ。
さらに、現在の遺伝モデルは臨床モデルに比べて約10%のバリアンスを説明していて、遺伝因子を含めることが役立つものの、まだ改善の余地があることを示している。今後の研究では、遺伝データの多様性を高め、これらのスコアが普遍的にどのように使用できるかをよりよく理解することに焦点を当てるべきだ。
結論
胸部大動脈疾患の評価に遺伝情報を取り入れることで、大動脈のサイズを推定し、潜在的な動脈瘤を検出する能力が大幅に改善される可能性がある。これらの進展は、将来的によりスマートなスクリーニングの推奨や患者ケアの向上につながるかもしれない。高リスクの個人を早期に特定することで、医療提供者はリスクを軽減し、命を救う可能性がある。
タイトル: AORTA Gene: Polygenic prediction improves detection of thoracic aortic aneurysm
概要: BackgroundThoracic aortic disease is an important cause of morbidity and mortality in the US, and aortic diameter is a heritable contributor to risk. Could a polygenic prediction of ascending aortic diameter improve detection of aortic aneurysm? MethodsDeep learning was used to measure ascending thoracic aortic diameter in 49,939 UK Biobank participants. A genome-wide association study (GWAS) was conducted in 39,524 participants and leveraged to build a 1.1 million-variant polygenic score with PRScs-auto. Aortic diameter prediction models were built with the polygenic score ("AORTA Gene") and without it. The models were tested in a held-out set of 4,962 UK Biobank participants and externally validated in 5,469 participants from Mass General Brigham Biobank (MGB), 1,298 from the Framingham Heart Study (FHS), and 610 participants from All of Us. ResultsIn each test set, the AORTA Gene model explained more of the variance in thoracic aortic diameter compared to clinical factors alone: 39.9% (95% CI 37.8-42.0%) vs 29.2% (95% CI 27.1-31.4%) in UK Biobank, 36.5% (95% CI 34.4-38.5%) vs 32.5% (95% CI 30.4-34.5%) in MGB, 41.8% (95% CI 37.7-45.9%) vs 33.0% (95% CI 28.9-37.2%) in FHS, and 34.9% (95% CI 28.8-41.0%) vs 28.9% (95% CI 22.9-35.0%) in All of Us. AORTA Gene had a greater AUROC for identifying diameter [≥]4cm in each test set: 0.834 vs 0.765 (P=7.3E-10) in UK Biobank, 0.808 vs 0.767 in MGB (P=4.5E-12), 0.856 vs 0.818 in FHS (P=8.5E-05), and 0.827 vs 0.791 (P=7.8E-03) in All of Us. ConclusionsGenetic information improved estimation of thoracic aortic diameter when added to clinical risk factors. Larger and more diverse cohorts will be needed to develop more powerful and equitable scores.
著者: James Paul Pirruccello, S. Khurshid, H. Lin, L.-C. Weng, S. Zamirpour, S. Kany, A. Raghavan, S. Koyama, R. S. Vasan, E. J. Benjamin, M. E. Lindsay, P. T. Ellinor
最終更新: 2023-08-25 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.23.23294513
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.23.23294513.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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