高齢者の虚弱について理解する
研究によると、高齢者の虚弱性に影響を与える遺伝的要因があるらしい。
― 1 分で読む
目次
虚弱は高齢者に多い健康問題で、老化と関連していて、ストレスに対してより脆弱になることがある。それが健康に悪い影響を与えることも。たとえば、虚弱な人は転倒しやすかったり、入院が長引いたり、障害を持ったり、死亡するリスクが高まったりする。現在の推計だと、60歳以上の成人の約16%が虚弱らしい。イギリスでは、60歳以上の約6.5%が虚弱だけど、90歳以上になるとその数字は約65%になるんだって。世界中で人口が高齢化するにつれて、虚弱な人の数は増える見込み。
虚弱の定義は簡単じゃなくて、測定する方法も一つではない。専門家によっては、虚弱を特定の基準を使って診断・定量化できる身体的な問題と見なす人もいるし、他の人は虚弱を筋力や精神的な能力などのさまざまな機能の低下とみなしている。この機能の低下は、フレイリティインデックスというものを使って測定されることもあるんだ。
虚弱に寄与する主な要因には年齢や性別が含まれる。他には、心身の健康、ライフスタイル、社会的なやり取り、環境の影響なんかも大事。これらの要因は、その人の人生の初めから蓄積されていく。虚弱のリスク要因はたくさん見つかっているけど、それが正確に虚弱にどう影響するかはまだはっきりしていないから、個人の虚弱を予測するのは難しいんだ。
遺伝も虚弱に関与している。研究によると、虚弱は部分的に遺伝する可能性がある。たとえば、双子の研究では、遺伝子が個人間の虚弱の違いの30〜45%を占めると示されている。遺伝学の進歩により、研究者は虚弱のような特性についてより良い予測ができるようになっている。ゲノムワイド関連解析(GWAS)という方法では、多くの個人のゲノムにおける遺伝的マーカーを調べて、病気や虚弱のような特性に関連する遺伝的変異を見つけ出すことができる。GWASは、多くの複雑な特性の遺伝的基盤が数多くの遺伝的変異による小さな効果の蓄積から来ていると教えてくれる。
虚弱は逆転可能だから、研究者たちは遺伝的スコアで虚弱リスクのある人を特定し、早期介入を目指すことができると期待している。ただ、虚弱に関するGWAS研究はまだあまり行われていないから、比較的新しい研究分野なんだ。これまでの最大の研究には16万人以上が参加し、いくつかの遺伝的な位置が虚弱に関連していることが分かった。遺伝的変異は虚弱の変動の11%を説明していて、これは双子研究の推計よりも低いんだけど、一般的な遺伝子変異が希少なものを見逃しがちだからなんだ。
多因子リスクスコア(PRS)は、病気や特性の遺伝的側面を調べる人気の方法になってる。GWASのデータを使って、研究者はこれらのスコアを計算して、虚弱を含む特定の特性のリスクを増やすさまざまな遺伝的要因の累積効果を示すことができる。このアプローチは、特に高齢者が増える中で、予防措置の恩恵を受けられる人を特定するのに役立つかもしれない。
人口が高齢化して、老化に関連した状態が増える中で、虚弱を理解することがますます重要になってきている。この研究は遺伝的データを使って虚弱の理解を深め、リスクが高い人を認識して助ける方法を探ることを目指している。
今回の研究では、スコットランドとイングランドの2つの異なる高齢者グループのデータを使っている。最初のグループ、LBC1936は、数年間にわたって健康と虚弱を測定するために追跡された地域に住む高齢者から成る。2番目のグループ、ELSAは、イングランドの高齢者の全国的な代表サンプルだ。
LBC1936には、67歳から84歳の人たちのデータが含まれていて、5回のテストで収集されている。ELSAも高齢者を追跡し、さまざまな健康指標を測定し、グループ間での比較を可能にしている。
両方の研究は、最新かつ包括的な虚弱に関するデータに基づいて多因子リスクスコアを計算することを目指している。これらのスコアを分析することで、研究者は異なる年齢や異なる集団で虚弱をどれだけ予測できるかを評価できる。
目指しているのは、スコアを比較して虚弱の変動をどれだけ説明できるかを見て、虚弱を予測するための最良の指標を見つけることだ。現在の結果では、70歳の時、LBC1936グループではPRSが虚弱の変動を約2.1%説明している。ELSAグループでもPRSは予測的だったけど、年を取るにつれて変動の説明率は少し低くなる。
興味深いことに、PRSの予測力は68〜70歳の若い年齢層で最も強いみたい。これは驚くべきことかもしれないけど、虚弱の普及率が高いからこそ高齢者グループでの予測がより簡単だと思われがち。でも、研究によると、遺伝的な影響は人が年を取るにつれて弱くなることがある。つまり、虚弱はより一般化するかもしれないけど、遺伝的な基盤は人生の後半にはそれほど強い役割を果たさないかもしれない。
要するに、これらの結果は遺伝的要因が虚弱にかなり寄与していることを示していて、たとえ予測が若い年齢層で最も強いとしても。結果はまた、虚弱の遺伝的予測因子について引き続き研究が必要だということを強調している。これを理解することで、リスクのある人を特定して高齢者の健康結果を改善する手助けができる。
この研究は公衆衛生にも影響がある。人口が高齢化する中で、虚弱を早期に特定できれば、タイムリーな介入につながるかもしれないし、それが高齢者の自立を維持し、生活の質を向上させる助けになるかもしれない。遺伝的情報と健康データを組み合わせることで、研究者は高齢者の虚弱を管理するための効果的な戦略を開発できることを望んでいる。
今後の研究では、これらの遺伝的予測をさらに洗練させる必要がある。これには、より大きくて多様なサンプルを調べたり、虚弱を測定する方法を変えたりすることが含まれるかも。研究を広げることで、虚弱とその健康への影響をどのように解決するかをよりよく理解できるようになる。
全体として、虚弱の研究は複雑で多面的であり、遺伝子やさまざまなライフスタイル、環境要因に影響されている。研究者たちがこの分野の探求を続ける中で、目標はこの状態をよりよく予測し、理解し、最終的には高齢者の健康を改善するために管理することなんだ。
タイトル: Validation of a polygenic risk score for Frailty in the Lothian Birth Cohort and English Longitudinal Study of Ageing
概要: Frailty is a complex trait. Twin studies and a high-powered Genome Wide Association Study (GWAS) conducted in the UK Biobank have demonstrated a strong genetic basis of frailty. The present study utilized summary statistics from this GWAS to create and test the predictive power of frailty polygenic risk scores (PRS) in two independent samples - the Lothian Birth Cohort 1936 (LBC1936) and the English Longitudinal Study of Ageing (ELSA) aged 67-84 years. Multiple regression models were built to test the predictive power of frailty PRS at five time points. Frailty PRS significantly predicted frailty at all-time points in LBC1936 and ELSA, explaining 2.1% ({beta} = 0.15, 95%CI, 0.085-0.21) and 1.6% ({beta} = 0.14, 95%CI, 0.10-0.17) of the variance, respectively, at age [~]68/[~]70 years (p < 0.001). This work demonstrates that frailty PRS can predict frailty in two independent cohorts, particularly at early ages ([~]68/[~]70). PRS have the potential to be valuable instruments for identifying those at risk for frailty and could be important for controlling for genetic confounders in epidemiological studies.
著者: Jonny P Flint, M. Welstead, S. R. Cox, T. C. Russ, A. Marshall, M. Luciano
最終更新: 2023-04-03 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.03.23288064
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.03.23288064.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。
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。