Wissenschaftler und Gesundheitsdienstleister beginnen, einen neuen Ansatz zur Bewertung des erblichen Risikos einer Person für Krankheiten wie Typ-2-Diabetes, koronare Herzkrankheit und Brustkrebs zu verwenden, bei dem ein polygener Risikowert berechnet wird. Der Score liefert eine Schätzung des Risikos einer Person für bestimmte Krankheiten, basierend auf ihren DNA-Veränderungen im Zusammenhang mit diesen Krankheiten.
Trotz der Zunahme von Studien, die polygene Risiko-Scores verwenden, haben Forscher Unstimmigkeiten bei der Berechnung und Angabe solcher Scores beobachtet. Diese Unterschiede drohen die Einführung polygener Risiko-Scores in der klinischen Versorgung zu gefährden.
Um diese Bedenken auszuräumen, haben die Forschungsteams, die hauptsächlich vom National Human Genome Research Institute (NHGRI) finanziert werden, in der Zeitschrift Nature einen Rahmen mit 22 Punkten veröffentlicht, der die minimalen polygenen Risikobewertungsinformationen identifiziert, die Wissenschaftler erh alten in ihr Studium einbeziehen sollten. Dieser Rahmen, der von der Complex Disease Working Group der Clinical Genome Resource (ClinGen) von NHGRI und dem Polygenic Score Catalog (PGS), einer offenen Datenbank polygener Risiko-Scores, erstellt wurde, wird dazu beitragen, die Gültigkeit, Transparenz und Reproduzierbarkeit polygener Risiko-Scores zu fördern. NHGRI ist Teil der National Institutes of He alth.
Um den polygenen Risikowert einer Person zu berechnen, untersuchen Forscher DNA-Varianten an über 6 Milliarden Stellen im menschlichen Genom.
"Eine echte Herausforderung besteht darin, dass die Forschungsgemeinschaft keine universellen Best Practices für die Berichterstattung über polygene Risikobewertungen übernommen hat", sagte Erin Ramos, Ph. D., Programmdirektorin für ClinGen, stellvertretende Direktorin der NHGRI-Abteilung von Genomische Medizin und Co-Autor des Artikels. „Da das Feld so schnell wächst, wie es ist, brauchen wir Standards, damit wir diese Ergebnisse aussagekräftig bewerten und bestimmen können, welche für die klinische Versorgung bereit sind.“
Dieses Framework baut auf einem anderen Best-Practice-Modell auf, dem Genetic Risk Prediction Studies (GRIPS) Statement, das 2011 von einer internationalen Arbeitsgruppe veröffentlicht wurde. GRIPS legte den Schwerpunkt auf Modelle, die einen kleineren Satz genomischer Varianten und Gen-Scores enthielten. Genetische Risikovorhersagemodelle haben sich jedoch seitdem schnell weiterentwickelt und basieren auf einem viel größeren Satz genomischer Varianten und komplexeren Methoden. Außerdem haben Forscher das GRIPS-Framework noch nicht vollständig übernommen.
"Eine erneute Betonung der Berichtsstandards von ClinGen und des Polygenic Score Catalog kommt zu einem entscheidenden Zeitpunkt für polygene Risiko-Scores", sagte Genevieve Wojcik, Ph. D., M. H. S., Assistenzprofessorin für Epidemiologie an der Johns Hopkins Bloomberg School of Public He alth, B altimore, und korrespondierender Autor des Artikels. "Es legt die Mindestinformationen fest, die in einer Forschungsarbeit beschrieben werden sollten, um einen polygenen Risiko-Score zu interpretieren, Ergebnisse zu reproduzieren und die Informationen schließlich in die klinische Versorgung zu übersetzen."
Einige der neuen Elemente des Berichtsrahmens umfassen Angaben zur Studienpopulation und die Grundlage für die Auswahl dieser Population.
"Wenn wir diese Ergebnisse Menschen auf der ganzen Welt zur Verfügung stellen wollen, müssen die Studien so klar wie möglich definieren, wen sie untersuchen und warum", sagte Katrina Goddard, Ph. D., Direktorin von Translational and Applied Genomics am Kaiser Permanente Center for He alth Research, Portland, Oregon, der auch Co-Autor des Artikels war.„Ohne diese Transparenz und Reproduzierbarkeit können Bemühungen zur Verwendung polygener Risiko-Scores untergraben werden.“
Der neue Rahmen legt nahe, dass Wissenschaftler die statistischen Methoden erklären sollten, die sie zur Entwicklung und Validierung der polygenen Risikobewertungen verwendet haben. Ohne eine konsistente Methode zur Berichterstattung über polygene Risikowerte ist es nahezu unmöglich, die Nützlichkeit der Werte für die Bewertung des Krankheitsrisikos bei Menschen zu vergleichen. Gemäß den neuen Richtlinien sollten Forscher auch mögliche Einschränkungen dieser Scores berücksichtigen und wie Kliniker die Scores in der Patientenversorgung verwenden sollten.
"Wenn Forscher diese Richtlinien befolgen können, wird es einfacher sein, veröffentlichte polygene Risikowerte zu bewerten und zu entscheiden, welche für das klinische Umfeld gut geeignet sind", sagte Michael Inouye, Ph. D., Direktor des Cambridge Baker Systems Genomics Initiative, Großbritannien, und Co-Senior-Autor des Artikels. „Für Krankheiten wie Brustkrebs und viele andere werden wir in der Lage sein, Patienten verantwortungsbewusst in verschiedene Risikokategorien einzuteilen und nützliche Screening-Strategien und Behandlungen bereitzustellen. Im Idealfall erkennen wir das Risiko in Zukunft früh genug, um die Krankheit wirksam zu bekämpfen."
