Tuy nhiên, một nhóm các nhà nghiên cứu từ Bệnh viện Đa khoa Massachusetts (MGH), Viện Broad của MIT và Harvard, và Đại học Giao thông Thượng Hải ở Thượng Hải, Trung Quốc, đã thiết kế một phương pháp mới để tạo PRS dự đoán chính xác hơn nguy cơ bệnh tật trên các quần thể, họ báo cáo trên Nature Genetics.

Những thay đổi trong trình tự DNA của gen có thể tạo ra một biến thể di truyền làm tăng nguy cơ mắc bệnh. Một số biến thể di truyền có liên quan chặt chẽ đến một số bệnh, chẳng hạn như đột biến BRCA1 và ung thư vú. "Tuy nhiên, hầu hết các bệnh phổ biến của con người- chẳng hạn như bệnh tiểu đường loại 2, cao huyết áp và trầm cảm-; không bị ảnh hưởng bởi các gen đơn lẻ, mà do hàng trăm hoặc hàng nghìn biến thể di truyền trên toàn bộ hệ gen. Mỗi biến thể đóng góp một phần nhỏ "Tiến sĩ Tian Ge, một nhà toán học ứng dụng và nhà thống kê sinh học tại Đơn vị Di truyền Phát triển Thần kinh và Tâm thần, Trung tâm Y học Bộ gen tại MGH, đồng thời là đồng tác giả của bài báo. PRS tổng hợp các tác động của các biến thể di truyền trên toàn bộ hệ gen và đã cho thấy hứa hẹn một ngày nào đó sẽ được sử dụng để dự đoán cơ hội phát triển bệnh của từng bệnh nhân. Điều đó sẽ cho phép các bác sĩ lâm sàng khuyến nghị các biện pháp phòng ngừa và theo dõi bệnh nhân chặt chẽ để chẩn đoán và can thiệp sớm.

Tuy nhiên, một PRS phải được "đào tạo" để dự đoán nguy cơ bệnh tật bằng cách sử dụng dữ liệu từ các nghiên cứu trong đó thông tin bộ gen được thu thập từ các nhóm cá nhân lớn. Ge giải thích rằng trong khi nhiều biến thể gây bệnh được chia sẻ, có những khác biệt quan trọng về cơ sở di truyền của bệnh giữa các cá thể có tổ tiên khác nhau. Ví dụ, một biến thể di truyền phổ biến có liên quan đến một bệnh cụ thể ở một quần thể có thể có tần suất thấp hơn hoặc thậm chí bị thiếu trong các quần thể khác. Ge.PRS giải thích: Khi một biến thể di truyền liên quan đến một căn bệnh được chia sẻ trên các quần thể khác nhau, kích thước ảnh hưởng của nó, hoặc mức độ làm tăng nguy cơ của nó, cũng có thể thay đổi từ nhóm tổ tiên này sang nhóm tổ tiên khác, Ge.PRS được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu từ một quần thể do đó thường giảm độc lực, hoặc giảm hiệu suất khi áp dụng cho các quần thể khác.

Một vấn đề lớn đối với các phương pháp hiện có để tính toán PRS là cho đến nay, hầu hết các nghiên cứu bộ gen đều sử dụng dữ liệu thu thập từ các cá nhân có nguồn gốc châu Âu. "

Tian Ge, Ph.D., nhà toán học ứng dụng và nhà thống kê sinh học, Đơn vị di truyền phát triển thần kinh và tâm thần, Trung tâm Y học bộ gen tại MGH
Ông nói, điều đó tạo ra sự thiên vị Châu Âu trong PRS hiện tại, tạo ra các dự đoán về cơ bản kém chính xác hơn và làm tăng khả năng họ có thể đánh giá cao hoặc đánh giá thấp nguy cơ bệnh tật ở những người không phải là người Châu Âu.

May mắn thay, các nhà điều tra đã tăng cường nỗ lực thu thập dữ liệu bộ gen từ các quần thể không được đại diện. Tận dụng những nguồn lực này, Ge và các đồng nghiệp của ông đã tạo ra một công cụ mới gọi là PRS-CSx có thể tích hợp dữ liệu từ nhiều quần thể và giải thích những điểm tương đồng và khác biệt về gen giữa chúng. Mặc dù vẫn còn nhiều dữ liệu di truyền hơn đáng kể về các cá nhân có nguồn gốc châu Âu, nhưng các nhà điều tra đã sử dụng các phương pháp tính toán cho phép họ tối đa hóa giá trị của dữ liệu không thuộc châu Âu và cải thiện độ chính xác của dự đoán ở các cá thể đa dạng về tổ tiên.

Trong nghiên cứu, các nhà điều tra đã sử dụng dữ liệu bộ gen từ các cá nhân trong một số quần thể khác nhau để dự đoán một loạt các phép đo thể chất (chẳng hạn như chiều cao, chỉ số khối cơ thể và huyết áp), các dấu hiệu sinh học trong máu (như glucose và cholesterol), và nguy cơ đối với bệnh tâm thần phân liệt. Sau đó, họ so sánh đặc điểm dự đoán hoặc nguy cơ bệnh tật với các biện pháp thực tế hoặc tình trạng bệnh được báo cáo để đo lường độ chính xác dự đoán của PRS-CSx. Kết quả của nghiên cứu đã chứng minh rằng PRS-CSx chính xác hơn đáng kể so với các công cụ PRS hiện có ở các nhóm dân cư không thuộc châu Âu.

Ge cho biết: "Mục tiêu của công việc của chúng tôi là thu hẹp khoảng cách giữa độ chính xác của dự đoán ở các nhóm dân số không có đại diện so với các cá nhân châu Âu và thu hẹp khoảng cách chênh lệch về sức khỏe khi triển khai PRS trong các cơ sở y tế". được tinh chế với hy vọng một ngày nào đó các bác sĩ lâm sàng có thể sử dụng nó để thông báo các lựa chọn điều trị và đưa ra các khuyến nghị về chăm sóc bệnh nhân.

Tác giả chính của nghiên cứu, Yunfeng Ruan, Ph.D., một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Viện Broad của MIT và Harvard, cho biết PRS-CSx cũng có thể có vai trò trong nghiên cứu cơ bản. Ví dụ, nó có thể được sử dụng để khám phá các tương tác giữa gen và môi trường, chẳng hạn như ảnh hưởng của rủi ro di truyền sẽ phụ thuộc vào mức độ của các yếu tố rủi ro môi trường trong các quần thể toàn cầu như thế nào.

Ngay cả với PRS-CSx, khoảng cách về độ chính xác dự đoán giữa dân số châu Âu và không phải châu Âu vẫn còn đáng kể. Mở rộng sự đa dạng mẫu trên các quần thể toàn cầu là rất quan trọng để cải thiện hơn nữa độ chính xác dự đoán của PRS trong các quần thể đa dạng. "Việc mở rộng các nguồn gen ngoài châu Âu, cùng với các phương pháp phân tích tiên tiến như PRS-CSx, sẽ đẩy nhanh việc triển khai công bằng PRS trong các môi trường lâm sàng", Hailiang Huang, Ph.D., một nhà di truyền thống kê tại Phân tích và Dịch thuật, cho biết Đơn vị tại MGH và Trung tâm Nghiên cứu Tâm thần Stanley tại Viện Broad, đồng thời là đồng tác giả của bài báo.

Ge cũng là trợ lý giáo sư Tâm thần học tại Trường Y Harvard (HMS). Huang là trợ lý giáo sư Y khoa tại HMS.
Công trình này được hỗ trợ bởi Viện Quốc gia về Lão hóa, Viện Nghiên cứu Bộ gen Người Quốc gia, Viện Quốc gia về Bệnh tiểu đường và Tiêu hóa và Bệnh thận, Viện Sức khỏe Tâm thần Quốc gia, Quỹ Nghiên cứu Hành vi & Não bộ, Quỹ Zhengxu và Ying He, và Trung tâm Nghiên cứu Tâm thần Stanley.

Nguồn:
Bệnh viện đa khoa Massachusetts