Polygene Werte zeigen vielversprechend für die frühe Prävention von Fettleibigkeit

Neue genetische Forschung zeigt, dass ein einfacher genetischer Test vorhersagen kann, wer für Fettleibigkeit am meisten ausgesetzt ist und Hoffnung auf frühzeitige Prävention bietet, aber auch schwierige Fragen zu genetischer Fairness und dem Zugang im Gesundheitswesen aufwirft.

Studie: Polygene Vorhersage des Body -Mass -Index und Fettleibigkeit durch den Lebensverlauf und zwischen den Vorhöfen. Bildnachweis: Andrii Yalanskyi/Shutterstock.com

Eine kürzlich durchgeführte Studie in Naturmedizin entwickelte Vorfahren-spezifische und Mehrsteigerei polygene Werte (PGSS) zur frühen Prävention und gezielte Behandlung von Fettleibigkeit. Die Forscher beleuchteten, dass PGSS früh im Leben umgesetzt werden könnte, um Fettleibigkeit zu verhindern. Die Leistung von PGSS kann jedoch in verschiedenen Bevölkerungsgruppen erheblich variieren, und eine sorgfältige Umsetzung ist erforderlich, um die Erweiterung der gesundheitlichen Unterschiede zu vermeiden.

Fettleibigkeit – eine große Bedrohung für öffentliche Gesundheit

Fettleibigkeit ist eine chronische medizinische Erkrankung, die durch die Ansammlung von übermäßigem Körperfett gekennzeichnet ist. Es wird als erhebliches Problem der öffentlichen Gesundheit angesehen, da es das Risiko erhöht, viele chronische Krankheiten zu entwickeln, was die Lebenserwartung verringern kann.

Laut einer kürzlich vorgeschriebenen Vorhersage würde mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung bis 2035 zu übergewichtig oder fettleibig werden. Obwohl Wissenschaftler mehrere Strategien zur Bekämpfung von Fettleibigkeit entwickelt haben, einschließlich intensiver Lifestyle -Interventionen (ILIS), Gewichtsverlustmedikamente und bariatrische Operationen, die damit verbundenen Risiken dieser Ansätze und die Unzugänglichkeiten für die meisten Menschen haben die Umsetzung der Verbreitungen begrenzt. Daher ist es wichtig, eine wirksame Strategie zu entwickeln, die dazu beitragen könnte, Fettleibigkeit zu verhindern.

Viele Kinder entwickeln Fettleibigkeit, was bis in ihr Erwachsenenalter bestehen kann. Daher könnten frühe Prädiktoren wie genetische Varianten äußerst wertvoll bei der Verhinderung von Fettleibigkeit sein. Frühere Studien haben das Potenzial von PGSS bei der Vorhersage von Krankheiten und Bevölkerungsscreening hervorgehoben. Diese prädiktive Qualität basiert auf ihrer Fähigkeit, die ererbte polygene Anfälligkeit eines Individuums für ein Merkmal oder eine Krankheit zu erfassen. Es ist wichtig, die Umstände zu untersuchen, unter denen PGSS für Fettleibigkeit bei der Risikovorhersage hilfreich sein kann.

Eine frühere Studie zeigte die Verwendung von PGSS für Fettleibigkeit auf der Grundlage einer genomweiten Assoziationsstudie (GWAS) von BMI bei über 339.000 Menschen mit überwiegend europäischen Vorfahren. Ein PGS, das auf einer Vorfahren basiert, spiegelt jedoch andere Stammpopulationen möglicherweise nicht genau wider. Die Verwendung von PGSS, die hauptsächlich in einer Ancestry -Gruppe entwickelt wurden, kann zu einer geringeren Vorhersagegenauigkeit führen und die Gesundheitsunterschiede verschlechtern, wenn sie nicht sorgfältig behandelt werden.

Über die Studie

Die aktuelle Studie nutzte die Ergebnisse von GWAS-Metaanalysen zur Entwicklung eines PGS für BMI. Die GWAS-Metaanalyse umfasste zusammenfassende Statistiken für BMI aus über 200 Studien aus dem riesigen Konsortium und 23andme.

Die GWAS -Zusammenfassungsstatistik umfasste über 5,1 Millionen Personen aus verschiedenen Bevölkerungsgruppen. Diese vielfältige Bevölkerung umfasste 71,1% der Teilnehmer mit europäischer Abstammung, 14,4% der hispanischen ethnischen Zugehörigkeit mit typischerweise zugemischten Vorhöfen, 8,4% der ostasiatischen Vorfahren, 4,6% der afrikanischen Herkunft und 1,5% mit südasiatischer Abstammung.

Teilnehmer mit eng ausgerichteten genetischen Beziehungen wurden gruppiert und als europäische Abstammung (EUR), afrikanische Vorfahren (AFR), ostasiatische Vorfahren (EAS), amerikanische Vorfahren (AMR) und südasiatische Vorfahren (SAs) bezeichnet. Es ist erwähnenswert, dass die Autoren diese Gruppierungen anerkannt haben, die die tatsächliche genetische Vielfalt unter den Teilnehmern zu vereinfachen.

PRS-CS (X), eine Standardmethode zur Erzeugung von polygenetischen Risiko-Scores für Cross-Population, wurde verwendet, um mit Ancestry-spezifische und mehrstufige PGSS-PGS-Nutzung von bis zu 1,3 Millionen gemeinsamen Varianten zu entwickeln.

Studienergebnisse

Die aktuelle Studie identifizierte den optimalen genomweiten Schrumpfungsparameter und den linearen Kombinationsgewichten für PRS-CS (x), die die höchste erklärte Varianz für BMI in sechs Vorlagen der britischen Biobank (UKBB) zeigten, einschließlich Individuen der nahen Osten-ähnlichen Vorfahren (Mid). Für die Bevölkerung der Eur-Abtum wurde eine zufällige Untergruppe von 20.000 nicht verwandten Personen verwendet.

Ein PGS mit mehreren Zeugen, die fünf Ancestry-spezifische PGSS (PGSLC) umfassten, erzeugte die besten Vorhersagewerte. Im Vergleich zu PGSS, die nur mit GWAS-Zusammenfassungsstatistiken ausgebildet wurden, zeigten Multi-Amts-PGs eine höhere erklärte Varianz für BMI im Bereich zwischen 7,2% (AFR) und 17,5% (EUR) mit einem Median von 14,0%.

Mit Ausnahme der ostasiatischen und europäischen Abstammung war die Leistung eines PGS, das genomweite signifikante Varianten enthielt, im Allgemeinen mit dem der PGSS der Vorfahren und Multi-Amts-Sachen miteinander verbunden.

Die Vorhersagegenauigkeit von PGSLC für BMI und Fettleibigkeit wurde auch in unabhängigen Validierungspopulationen von 482.135 Teilnehmern aus dem UKBB, dem Million Veteran Program (MVP), der Uganda Allgemeinbevölkerungskohorte (GPC-UUGR) und dem Bio bewertetMich Biobank.

In der aktuellen Studie wurde hervorgehoben, dass die Prävalenz von Fettleibigkeit zwischen Populationen und Kohorten signifikant variiert. Es muss angemerkt werden, dass der mittlere BMI zwischen 22,2 kg M2 und 30,6 kg M2 lag. Die Leistung des PGSLC war bei Teilnehmern mit EUR -Ancestry aus dem UKBB mit einer erklärten Abweichung von 17,6%am höchsten. Im Gegensatz dazu wurde eine niedrigere PGSLC-Leistung für afrikanische Vorfahren mit erklärten Varianz von 6,3%, 5,1% in afroamerikanischen Bevölkerungsgruppen und 2,2% in der GPC-UGR-Bevölkerung aus dem ländlichen südwestlichen Uganda gefunden.

Innerhalb von EUR von den UKBB -Teilnehmern war die erklärte Varianz bei Männern geringfügig höher als bei Frauen. Es wurde auch festgestellt, dass es bei jüngeren Teilnehmern höher ist als in denjenigen, die zu fortgeschrittenen Altersgruppen angehören. Innerhalb der EUR -Bevölkerung zeigte die PGSLC eine verbesserte Leistung bei der Unterscheidung zwischen Teilnehmern mit und ohne Fettleibigkeit.

Die Fläche unter dem Empfängerbetriebsmerkmal (AUC) stieg mit Schweregrad der Fettleibigkeit an. Die AUC für PGSLC war für sich allein deutlich größer. BMI bei Kindern mit höherer genetischer Veranlagung (PGS ≥ 10. Perzentil) stieg schneller an als bei Patienten mit geringerer genetischer Veranlagung. Der Mehrwert der PGs für die Vorhersage des BMI war in sehr jungen Jahren am größten, insbesondere bis zu fünf Jahren, bevor BMI zu einem starken Prädiktor für spätere Fettleibigkeit wird. Bei älteren Kindern liefert der gemessene BMI einen Großteil der prädiktiven Informationen, und der inkrementelle Wert von PGS ist geringer.

Der höhere mittlere PGS von Kindern ist ein etablierter Prädiktor für zukünftiges Fettleibigkeitsrisiko. Um BMI im frühen Erwachsenenalter vorherzusagen, wurde in den ersten Jahren nach der Geburt ein zuverlässigerer Adipositas -Prädiktor festgestellt. PGS war auch viel vorhersehbarer für BMI als andere Merkmale der Körperzusammensetzung wie Körperfettprozentsatz oder Taille-zu-Hip-Verhältnis.

Die aktuelle Studie ergab, dass Personen mit einem höheren PGSLC im ersten Jahr als Reaktion auf die ILI als die Kontrollgruppe einen größeren Gewichtsverlust unterzogen wurden. Diese Personen waren jedoch auch nach dem ersten Jahr häufiger das Gewicht zurückerhalten, was die Bedeutung der anhaltenden Unterstützung für die Gewichtsaufrechterhaltung bei höheren genetischen Risiken hervorhob.

Wichtig ist, dass die Autoren betonen, dass ein höheres genetisches Risiko, gemessen mit PGs, nicht bedeutet, dass Fettleibigkeit unvermeidlich ist. Personen mit höherem PGs können besonders auf Veränderungen in Umwelt- und Lebensstilinterventionen reagieren, und vorbeugende Strategien können wirksam sein. Die Forscher warnen davor, dass die Implementierung von PGS-basierten Risikotools die Unterschiede in der prädiktiven Leistung in den Bevölkerungsgruppen verantwortlich machen muss, insbesondere um die Verschlechterung der Gesundheitsgefälle bei unterrepräsentierten Gruppen wie den afrikanischen Vorfahren zu vermeiden. PGSS besteht zukünftige Potenzial, um Lifestyle -Interventionen und neue Arzneimitteltherapien für Gewichtsverlust zu leiten, obwohl weitere Forschungen erforderlich sind.

Schlussfolgerungen

Die aktuelle Studie zeigt das Potenzial von BMI -PGSS als Instrument zur Vorhersage von Adipositas für Erwachsene im Laufe des Lebens, insbesondere im frühen Leben. Dieses Tool kann Personen mit einem hohen Risiko für Fettleibigkeit identifizieren und die rechtzeitige und effektive Umsetzung von Präventionsstrategien ermöglichen.

Die Verwendung von PGs in der klinischen oder öffentlichen Gesundheitspraxis muss jedoch von sorgfältiger Aufmerksamkeit auf Bevölkerungsunterschiede und ethischen Überlegungen zur Vorhersage des genetischen Risikos einhergehen.

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Quellen: