心筋症に関する遺伝的知見
新しい研究が心筋症の遺伝的基盤と普及について明らかにしたよ。
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目次
心筋症(CM)は、心筋そのものに影響を及ぼす状態のことだよ。これらの病気は、心臓の形や機能に問題を引き起こすんだ。他の心臓の問題、高血圧、心臓弁の問題や先天性の心臓病みたいなものが原因ではないんだ。一部は家族に遺伝する単一遺伝子の欠陥から起こるけど、その遺伝子を持っている人が必ずしも病気になるわけではなく、病気の症状が現れる方法も人によって大きく異なることがあるよ。
心筋症の管理の課題
こういう特徴のせいで、心筋症の治療はとても難しいんだ。大きな問題は、CMに関係する遺伝子変化を持つ人が最終的に病気になる可能性を完全に理解していないことだね。特に、症状がなくて家族歴もない場合、どうなるかわからない。遺伝子検査がより一般化してきて、特に自分で検査を選べるサービスが増えているから、遺伝子変化から病気が発展する可能性を知ることが以前より重要になってる。
検査中に見つかるが、その検査の主な理由ではない遺伝子変化は「二次所見(SF)」と呼ばれるよ。こういった所見を積極的に探すことで、知らないリスクを特定できることがあるんだ。実際、遺伝子検査で報告することが推奨される78の遺伝子のリストの中には、遺伝性の心筋症に関連するものが多く含まれている。重篤な遺伝子変化が見つかった場合、それが病気になるかどうかに関わらず、検査を受けた人に報告すべきだというのが提案されているよ。
でも、すべての検査ガイドラインがどこでも守られているわけではないんだ。一部の組織は、もっと慎重なアプローチを推奨していて、広くこれらの検査を実施する前にもっと証拠を待つべきだと言っている。
遺伝子レポートのコストと利益の理解
これらの所見を報告することのコスト、リスク、利益が十分に評価されていないことが懸念されているよ。以前の議論では、特定の遺伝子変異を特定した場合のリスクや費用についての情報が少ないため、推奨に問題があると指摘されてきたんだ。これらの要因を理解することは、病気のスクリーニングを行う際に適切なガイドラインを守るために重要だよ。
これらの所見を報告することが医療システムに与える影響については、あまり研究されていないんだ。現時点では、これらの検査が臨床の場でどれほど役立つのか、またそれにかかるリソースがそれに見合うのかについては限られた証拠しかない。患者がどのように反応するか、これらの所見が彼らにどんな影響を与えるのかを調査する研究が少しずつ始まっているよ。
心筋症における遺伝的変異性
研究によると、同じ遺伝子変化を持つ人でも、異なる症状が現れたり、全く症状が出ないこともあるんだ。この病気の現れ方の変異にはいくつかの理由があるかもしれないよ:
- 遺伝子のバージョンの違いが、タンパク質の働きに影響を与えることがある。
- 年齢、性別、ライフスタイル、健康状態といった環境要因が、遺伝子の働きに影響を与えることがある。
- 他の遺伝的要因が中心となる変異と相互作用し、全体の結果に影響を与えることがある。
特定の変異に関する正確な情報が必要で、それが臨床の実践を導く手助けになるんだ。また、まだ症状が出ていない人のリスク評価に遺伝子情報をより効率的に使えるようになる。
稀な変異によって個人が心血管病を発症する可能性を推定するのは難しいんだ。なぜなら、多くの場合、何年にもわたって大人数を調査しないとデータが得られないから。稀な変異に関するデータが得られるときは、遺伝子変異が遺伝されうる家族から得られることが多いけど、遺伝子検査でこれらの変異を持っていることがわかった個人に当てはまるかはわからないよ。
脆弱性の推定に関する新しいアプローチ
この問題に対処するために、特定の遺伝子変異が影響を受けた個人とそうでない人々の大規模なグループの中でどのくらい頻繁に発生するかを調べる新しい方法が登場したんだ。この方法を使えば、稀な変異が病気を引き起こす可能性を推定することができるよ。また、変異のグループだけでなく、特定の変異に関連するリスクを評価することもできる。
データの分析
この研究では、肥大型心筋症(HCM)でテストされた10,400人と、拡張型心筋症(DCM)でテストされた2,564人のデータを集めたんだ。これらの人々は、世界中のさまざまな検査センターから紹介された。検査を通じて診断を確認する方法はないけど、紹介された人は心筋症のリスクがあると考えられているよ。
特定された遺伝子変異ごとに、研究者たちは各グループでどれくらいその変異が現れたかを計算し、年齢、性別、先祖など他の要因も見ているんだ。すべての参加者は、この研究にデータを使用することに同意しているよ。
集団データの収集
この研究には、英国バイオバンクからの167,478人の参加者のデータも含まれていて、ここには大量の遺伝情報が集められている。また、別のデータベースであるGenome Aggregation Database(gnomAD)からの125,748人も含まれている。この集団は、主に遺伝子検査のために紹介された人々で構成されるケースコホートに比べて、より広い文脈を提供してくれるんだ。
英国バイオバンクでは、40歳から69歳の参加者がUK全域から募集されたけど、gnomADはさまざまな遺伝子研究から無関係の個人が含まれている。この広範なデータによって、変異が一般集団の中でどのように振る舞うかをより正確に評価できるようになるよ。
変異の分析
研究者たちは、ケースデータセットと集団データセットの両方で遺伝子変異にラベルを付けるためにソフトウェアを使ったんだ。タンパク質の機能を変える可能性のある変異に焦点を当て、心筋症を引き起こすのに強い証拠がある変異を調査したよ。彼らは分析のためにHCM関連とDCM関連の遺伝子を特定したんだ。
これらの変異をさらに調査することで、健康への影響がどのようなものかを詳細に理解することができたよ。これには、変異が重篤な心臓の問題に関連しているかどうかを評価し、影響を受けた個人における頻度を判断することも含まれているんだ。
所見の統計分析
遺伝子変異の存在に基づいて病気が発症する可能性を計算するために、研究者たちはケースと集団のデータを組み合わせて数学的なアプローチを用いたんだ。
彼らはそれを、特に研究に参加した人が平均してどの年齢でリクルートされたかを考慮して、成人期までに心筋症を発症する可能性として定義したよ。分析に使用した3つの変数が独立していると仮定して、推定値の信頼範囲を導き出したんだ。
心筋症の有病率
研究者たちはまた、心筋症がどれほど一般の人々に存在するかを確認しようとしたんだ。既存の研究を調査して、これらの状態がどれくらい発生するかに関するデータを集めたよ。彼らは、伝統的な推定値が、健康のコーディングシステムから派生した場合には真の有病率を過小評価する可能性があることを発見したんだ。一部の人々は正しい診断を受けないかもしれないからね。
画像研究を分析することで、HCMの有病率は約543人に1人と推定したよ。DCMの場合、推定有病率は約220人に1人だった。さらに、男性と女性の間の有病率の違いについても探求したんだ。
脆弱性の推定
遺伝子検査のために紹介された人々の中で、HCMとDCMに関連する遺伝子で多くの稀な変異が特定されて、その変異を持つ人々の高い割合が確認されたよ。これらの所見によって、研究者たちは変異が病気を引き起こす可能性を推定できるようになったんだ。
研究者たちは、病因(病気を引き起こす)と分類された変異が、確定度が低い分類に比べて健康上の問題につながる可能性が高いことを報告したよ。また、集団の中で非常に稀な変異は、高い脆弱性の推定を示したんだ。
年齢と性別による違い
データは、これらの遺伝子変異から心臓病を発症する可能性が年齢によって変わるかもしれないことや、性別によっても異なることを明らかにしたんだ。いくつかの遺伝子変異は男性に比べて女性の方がリスクが高いと関連付けられていたよ。
年齢によって心筋症を発症する可能性がどのくらいかを分析することで、研究者たちは特定の変異を持つ人々、特に最初は無症状だった場合のモニタリング戦略をより良くすることを目指しているんだ。
結論:所見の臨床的意味
この研究では、心筋症に関連する遺伝子変異の有病率と脆弱性について重要な洞察が明らかになったよ。特定の変異が一般集団において病気を引き起こす可能性について、影響を受けた家族と比較してより明確な姿を提供しているんだ。
ただし、研究では、症状がない人に見つかった多くの変異が低い脆弱性を持つかもしれないことも認めているんだ。このことは、その変異を持つ人が心臓病を発症することを保証するわけではないから、これらの所見に基づいて決定を下すにはリスクと利益を慎重に考慮する必要があるよ。
これらの遺伝的要因を理解することで、医療提供者は心筋症のリスクのある患者に対して、スクリーニング、モニタリング、予防策についてより情報に基づいた決定を行えるようになるんだ。最終的な目標は、個人が自分の遺伝的背景と病気の発展の可能性に基づいて、最も関連のあるケアを受けられるようにすることだよ。
今後の方向性
将来的には、稀な遺伝子変異やその影響に関するより正確なデータを持つことで、臨床実践を調整するのに役立つよ。遺伝子検査がより広く利用されるようになるにつれて、これらの遺伝的要因をよりよく理解することが、心血管健康の結果を改善するために重要になるだろうね。
さまざまな系統を含む集団研究を広げることで、脆弱性の推定の精度も向上し、より個別化されたケアアプローチが可能になるんだ。遺伝的変異が健康に与える影響についてのデータを蓄積し続けることで、研究者や医療専門家は心筋症のリスクがある人々をよりよくサポートできるようになるよ。
この研究は、心臓の健康における遺伝子の役割に関する将来の研究や臨床評価の基盤を築くもので、心筋症の管理戦略を改善する道につながっていくんだ。
タイトル: The penetrance of rare variants in cardiomyopathy-associated genes: a cross-sectional approach to estimate penetrance for secondary findings
概要: Understanding the penetrance of pathogenic variants identified as secondary findings (SFs) is of paramount importance with the growing availability of genetic testing. We estimated penetrance through large-scale analyses of patients referred for diagnostic sequencing for hypertrophic cardiomyopathy (HCM; 10,400 cases, 1,340 variants) and dilated cardiomyopathy (DCM; 2,564 cases, 665 variants), using a cross-sectional approach comparing allele frequencies against reference populations (293,226 participants from UK Biobank and gnomAD). We generated updated prevalence estimates for HCM (1:543) and DCM (1:220). In aggregate, the penetrance by late adulthood of rare, pathogenic variants (23% for HCM, 35% for DCM) and likely pathogenic variants (7% for HCM, 10% for DCM) was substantial for dominant CM. Penetrance was significantly higher for variant subgroups annotated as loss of function or ultra-rare, and for males compared to females for variants in HCM-associated genes. We estimated variant-specific penetrance for 316 recurrent variants most likely to be identified as SFs (51% HCM and 17% DCM cases). 49 variants were observed at least ten times (14% of cases) in HCM-associated genes. Median penetrance was 14.6% ({+/-}14.4% SD). We explore estimates of penetrance by age, sex, and ancestry, and simulate the impact of including future cohorts. This dataset is the first to report penetrance of individual variants at scale and will inform the management of individuals undergoing genetic screening for SFs. While most variants had low penetrance and the costs and harms of screening are unclear, some carriers of highly penetrant variants may benefit from SFs. Graphical AbstractA flowchart of the estimated penetrance for dominant cardiomyopathy by late adulthood for a variant of interest. The estimates of penetrance in this study are for carriers identified from unselected populations (e.g., consumer-initiated elective genomic testing or as secondary (2{degrees}) findings in clinical settings). If the variant is ultra-rare (i.e., identified once or less in population datasets), only estimates by variant subgroup in aggregate are available. If the variant is identified multiple times in both case and population datasets, variant-specific penetrance estimates may be available. If the variant is curated as a variant of uncertain significance (VUS), the penetrance estimate is low. If the variant is a likely pathogenic predicted loss of function (pLoF) variant and is identifiable multiple times in cases and population cohorts, penetrance estimates vary by gene (Figure 2). High aggregate penetrance represents an estimate of >25%; moderate aggregate penetrance represents 10%-25%, and low penetrance represents View larger version (33K): [email protected]@1b8e441org.highwire.dtl.DTLVardef@1919151org.highwire.dtl.DTLVardef@1db7e78_HPS_FORMAT_FIGEXP M_FIG O_FLOATNOFigure 2C_FLOATNO The aggregate estimates of penetrance of "loss of function" variants are high for specific genes. The plot depicts estimated penetrance of HCM-associated (left) and DCM-associated (right) rare variants. pLoF and non-pLoF variant groups are plotted in green and blue, respectively. pLoF, predicted loss of function variants; *, TTNtv that are PSI>90%. Pathogenic TNNT2 inframe deletions caused an increased penetrance signal for inframe deletions for both HCM and DCM (see Figure S12). C_FIG
著者: James S Ware, K. A. McGurk, X. Zhang, P. Theotokis, K. Thomson, A. Harper, R. Buchan, E. Mazaika, E. Ormondroyd, W. Wright, D. Macaya, C. J. Pua, B. Funke, D. MacArthur, S. Prasad, S. Cook, M. Allouba, Y. Aguib, M. Yacoub, D. O'Regan, P. Barton, H. Watkins, L. Bottolo
最終更新: 2023-03-17 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.15.23287112
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.15.23287112.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。
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