【佳學(xué)基因檢測(cè)】如何設(shè)計(jì)和評(píng)估用于基因檢測(cè)的糖尿病多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型？

糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基因檢測(cè)導(dǎo)讀：

糖尿病是世界上發(fā)展最快的慢性病之一，糖尿病患者的數(shù)量自 1980 年以來幾乎翻了兩番。最常見的糖尿病類型是 2 型糖尿病 (T2DM)，約占所有患者的 90%。 T2DM 的危險(xiǎn)因素包括遺傳易感性，以及生活方式因素，如肥胖和缺乏運(yùn)動(dòng)。 T2DM 的特點(diǎn)是胰島素抵抗，導(dǎo)致血糖控制不佳和高血糖。這可能導(dǎo)致許多健康并發(fā)癥，包括神經(jīng)損傷、心臟病和腎衰竭，估計(jì)全球負(fù)擔(dān)為 3.1 萬億美元。

2019 年，糖尿病是全球第九大死亡原因，在 20-79 歲的成年人中，每 10 個(gè)中就有超過 1 個(gè)患有這種疾病。到 2045 年，患病率預(yù)計(jì)將上升 45% 左右，預(yù)計(jì)中低收入國家的增幅最大。中國的糖尿病患者人數(shù)居世界第二，占所有患者的六分之一。在高遺傳易感性和日益惡化的生活方式因素的推動(dòng)下，預(yù)計(jì)到 2045 年中國的糖尿病患病率將進(jìn)一步增加 74%。未確診或未控制的 T2DM 病例可導(dǎo)致微血管和大血管損傷。微血管疾病的發(fā)展可導(dǎo)致視力受損（視網(wǎng)膜病變）、腎臟損傷（腎?。⑸窠?jīng)損傷（神經(jīng)?。┖徒刂炔l(fā)癥。由大血管損傷引起的心血管疾病是糖尿病患者死亡的主要原因，通常由冠心病、中風(fēng)和外周動(dòng)脈疾病引起。

低診斷率加劇了中國 T2DM 的負(fù)擔(dān)，估計(jì)有 57% 的糖尿病患者未被確診。這使得許多糖尿病患者得不到治療并出現(xiàn)并發(fā)癥，之后大部分醫(yī)療費(fèi)用都自掏腰包。以殘疾調(diào)整生命年 (DALY) 衡量時(shí)，疾病流行率高和醫(yī)療保健不足的結(jié)合導(dǎo)致 T2DM 在中國的非傳染性疾病中具有最高的健康負(fù)擔(dān)。

T2DM 是一種多因素疾病，風(fēng)險(xiǎn)主要由生活方式因素驅(qū)動(dòng)，例如肥胖、缺乏運(yùn)動(dòng)和飲食不良。中國人對(duì) T2DM 的易感性很高，與西方國家相比，該病發(fā)病年齡更小，體重指數(shù) (BMI) 值更低。研究表明，與其他種族相比，在給定的 BMI 下，中國人通常具有更高的體脂和更高的中心性肥胖，以及更大的血脂異常和胰島素抵抗傾向。散居中國的糖尿病患病率高于這些國家的本地人口，也證明了 T2DM 易感性的增加。 T2DM 也是一種具有高度遺傳性的多基因疾病。全基因組關(guān)聯(lián)研究 (GWAS) 已經(jīng)確定了超過 150 個(gè)基因座，這些基因座貢獻(xiàn)了大約 10-15% 的遺傳易感性，盡管對(duì)中國人群的綜合研究仍然有限。

如何設(shè)計(jì)和評(píng)估用于基因檢測(cè)的糖尿病多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型？

糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基因檢測(cè)的研究是基于 UKB 項(xiàng)目進(jìn)行的，這是佳學(xué)基因賴以依賴的的前瞻性隊(duì)列研究數(shù)據(jù)。在 2006 年至 2010 年的基線評(píng)估訪問期間，從英國招募了近 50 萬年齡在 40-69 歲的參與者。收集樣本（例如血液、尿液和唾液）。然后，它將生物樣本中包含的有限信息轉(zhuǎn)換為廣泛共享的隊(duì)列范圍基因分型和全外顯子組測(cè)序數(shù)據(jù)。有關(guān) UKB 項(xiàng)目的研究設(shè)計(jì)、方法和參與者的更多詳細(xì)信息已在別處提供）。

最初從 UKB 收集了總共 487,409 個(gè)具有可用基因分型陣列的個(gè)體和總共 625,394 個(gè)變異。糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的多基因檢測(cè)模型執(zhí)行了 Marees 等人描述的嚴(yán)格質(zhì)量控制 (QC) 步驟。 (2018) 基于來自 https://www.cog-genomics.org/plink2 的 PLINK 2.0。具體來說，糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估首先過濾掉 SNP 和缺失程度非常高的個(gè)體。基于 0.2 (>20%) 的寬松閾值，糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估刪除了 89,752 個(gè)變體和 30,855 個(gè)受試者。還有 262,751 個(gè) SNPs 被移除，次要等位基因頻率 <0.03，1,204 個(gè) SNPs 被移除，Hardy-Weinberg 平衡 Fisher 正確檢驗(yàn)的 p 值 < 1×10−6。最后，456,451 個(gè)個(gè)體和 271,687 個(gè)變體通過了 QC，并被納入以下分析。

T2D 的確定基于自我報(bào)告、國際疾病分類第九版 (ICD-9) 代碼 25000 和 25010 以及國際疾病分類第十版 (ICD-10) 代碼 E11 的組合 . T2D 相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素的個(gè)體水平數(shù)據(jù)，包括性別、年齡、身體指標(biāo) [例如 BMI、腰圍 (WC)、DBP 和 SBP] 和臨床因素 [例如 GL、CL、TL、高密度 UKB 項(xiàng)目還收集了脂蛋白 (HDL)、低密度脂蛋白 (LDL)]。糖尿病多基因檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通過它們的方式進(jìn)一步估算了這些因素不可避免的缺失值。為了分析具有相對(duì)同質(zhì)血統(tǒng)的個(gè)體，人口是根據(jù)自我報(bào)告的血統(tǒng)和使用前 10 個(gè)主要成分（即 PC1，…，PC10）的遺傳確認(rèn)血統(tǒng)的組合集中構(gòu)建的。為了構(gòu)建、測(cè)試和進(jìn)一步驗(yàn)證 T2D 多基因預(yù)測(cè)因子的穩(wěn)健性，糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估將整體數(shù)據(jù)隨機(jī)分為兩部分，即測(cè)試和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基因檢測(cè)分配了所有個(gè)體的 40% 作為 UKB 測(cè)試數(shù)據(jù)集 (n = 182,422)，其余 60% 作為 UKB 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集 (n = 274,029)。還嘗試了其他比率來劃分測(cè)試和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，即 30-70%、50-50%、60-40% 和 70-30%。 UKB 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中的個(gè)體與 UKB 測(cè)試數(shù)據(jù)集中的個(gè)體不同。研究設(shè)計(jì)的詳細(xì)信息如圖 1 所示。

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圖 1：2 型糖尿病多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分 (PRS) 模型評(píng)估與建立的流程圖

全基因組多基因評(píng)分構(gòu)建、測(cè)試和驗(yàn)證

佳學(xué)基因多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型《PRS 模型》是用于評(píng)估多個(gè)基因的共同作用，從而提供遺傳因素對(duì)疾病風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的影響。通常，PRS 模型可以是未加權(quán)的或加權(quán)的。假設(shè)我們有 n 個(gè)受試者和 K 個(gè)通過第一步過濾程序的 SNP。未加權(quán)的 PRS 模型定義為:，

PRS u = G 1 + \dots ., G K,

PRS_u=G₁+….,G_k,

其中 G_k(k = 1,….,K) 表示在加性遺傳模型下編碼為 0、1 或 2 的每個(gè)遺傳變異的風(fēng)險(xiǎn)等位基因數(shù)。對(duì)于加權(quán) PRS 模型，權(quán)重通常根據(jù)與給定疾病的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度分配給每個(gè)遺傳變異。加權(quán) PRS 模型可以寫成，

PRS_w=β^₁G₁+…,β^KG_k,

其中 β^k(k=1,…,K) 是外部大規(guī)模 GWAS 中邊際遺傳效應(yīng)的估計(jì)。未加權(quán)或加權(quán) PRS 模型均可由 PRSice-2 軟件實(shí)施。

對(duì)于 PRS 模型構(gòu)建，糖尿病多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估使用了來自 60,786 名參與者的 T2D GWAS 的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，其中包含 12,056,346 個(gè)歐洲血統(tǒng)的 SNP2。請(qǐng)注意，UKB 樣本與發(fā)現(xiàn) GWAS 中的樣本不重疊。佳學(xué)基因糖尿病多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估首先根據(jù)從上述 GWAS 獲得的關(guān)聯(lián) p 值 (p≤‹5×‹10−2) 選擇 SNP，并保留了 50,224 個(gè) SNP。然后，根據(jù) Khera 等人的建議，佳學(xué)基因糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估考慮了多個(gè) r2 閾值（0.2、0.4、0.6 和 0.8）和 p 值閾值（5×10^-2,5×10^-4,5×10^-6 和 5×10^-8）也在 DIAGRAM 摘要數(shù)據(jù)集上進(jìn)行第二和第三次過濾程序。基于具有 182,422 名參與者的 UKB 測(cè)試數(shù)據(jù)集，為 T2D 創(chuàng)建了總共 16 個(gè)候選 PRS 模型。

具有最佳判別正確度的 PRS 模型是根據(jù)以下邏輯回歸模型中的最大 AUC 確定的，該模型針對(duì)性別、年齡和祖先的前 10 個(gè)主要成分進(jìn)行了調(diào)整。佳學(xué)基因糖尿病風(fēng)險(xiǎn)基因檢測(cè)評(píng)估使用 X1,X2 和 PC = (PC1,…,PC10)T 分別表示性別、年齡和祖先的前 10 個(gè)主成分的值，其中 T 表示向量或矩陣的轉(zhuǎn)置。令 Y 為 T2D 狀態(tài)，其中 0 和 1 代表對(duì)照和病例。 T2D 的預(yù)測(cè)模型可以表示為，

其中 β₀ 是截距，β₁、β₂、β_PC=(β_PC1,…,β_PC10)，βg 是 X₁、X₂、PC 和 PRSw 的回歸系數(shù)。然后，AUCs 可以用梯形計(jì)算 (Fawcett, 2006)，它們的 95% 置信區(qū)間 (CI) 可以用 Delong 的方法計(jì)算 (DeLong et al., 1988)。 AUC 及其 CI 都可以由 R 3.6.34 中的“pROC”包 3 直接實(shí)現(xiàn)。在測(cè)試數(shù)據(jù)集中創(chuàng)建的最佳分?jǐn)?shù)將帶入后續(xù)驗(yàn)證步驟。

驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中的統(tǒng)計(jì)分析

研究人群的基線特征被描述為平均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差（M±SD）或百分比。使用兩個(gè)獨(dú)立樣本 t 檢驗(yàn)或卡方檢驗(yàn)來比較 UKB 測(cè)試和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集之間的基線特征。應(yīng)用 Wilcoxon 符號(hào)秩檢驗(yàn)來提供有關(guān) T2D 個(gè)體和非 T2D 個(gè)體之間 PRS 差異的更多信息。 PRS 和 T2D 之間的關(guān)系是在 UKB 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中基于對(duì)性別、年齡和祖先的前 10 個(gè)主要成分（模型 1）進(jìn)行調(diào)整的邏輯回歸模型確定的，可以表示為，

T2D∼PRS+sex+age+PC

糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基因檢測(cè)根據(jù) PRS 的百分位數(shù)將 UKB 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中的 274,029 名參與者分為 100 組，然后可以確定每組內(nèi)的 T2D 患病率。

為了進(jìn)一步觀察 PRS、性別、年齡、身體測(cè)量和其他臨床危險(xiǎn)因素對(duì) T2D 的貢獻(xiàn)，糖尿病多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了其他四種類型的預(yù)測(cè)模型：

模型2:T2D∼sex+age+PC； (1)

模型3:T2D∼PRS; (2)

模型4：T2D~sex+age+PC+BMI+GL+CL+HDL+LDL+TL+WC+DBP+SBP；(3)

模型5：T2D~PRS+性別+年齡+PC+BMI+GL+CL+HDL+LDL+TL+WC+DBP+SBP。(4)

糖尿病風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基因檢測(cè)已經(jīng)檢查并沒有發(fā)現(xiàn)上述變量之間存在共線性。以上所有統(tǒng)計(jì)分析均使用 R 3.6.3 版軟件進(jìn)行。

(責(zé)任編輯：佳學(xué)基因)

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