A genetikai és érrendszeri állapotfelmérés (GENVASC) célja annak megállapítása, hogy a genetikai információk gyűjtése javíthatja-e a koszorúér-betegség (CAD) kockázatának előrejelzését. (GENVASC)

A koszorúér-betegség (CAD) a korai halálozás és rokkantság leggyakoribb oka az Egyesült Királyságban. Számos demográfiai és életmódbeli tényező, mint például az életkor, a nem, a dohányzás, a magas vérnyomás, a cukorbetegség és a diszlipidémia hozzájárul a CAD kockázatához. Számos CAD előrejelzési kockázati algoritmust fejlesztettek ki ezeken a tényezőkön, mint például a Framingham és a QRisk2 pontszámok, amelyek lehetővé teszik az egyének alacsony (< 10%), közepes (10-20%) és magas (> 20%) osztályozását. 10 éves CAD kockázat. Ezeket a kockázati pontszámokat az elsődleges prevenciós intézkedések azonosítására és a legmagasabb kockázatnak kitett személyekre célozták. Bár az ilyen egyének megcélzása egyértelműen előnyös, mert sokkal több alany tartozik a közepes vagy alacsony kockázati kategóriába, bár arányos kockázatuk kisebb, abszolút értékben több esemény történik valójában ezekben a csoportokban. A CAD kockázati kategorizálása pontosságának javítása ezért kiemelt közegészségügyi és klinikai prioritás.

Az öröklődés fontos szerepet játszik a CAD etiológiájában. Az egyén kockázata 4-8-szor nagyobb, ha egy elsőfokú hozzátartozója idő előtt meghalt CAD-ben. A CAD örökölhetőségét körülbelül 50%-ra becsülik. Egyes, különösen az újabb kockázati pontszámoknál a CAD "családi előzményei" szerepelnek az algoritmusban. Az öröklődés miatti pozitív családi anamnézis azonosításának azonban jelentős korlátai vannak. A felidézésen alapuló családtörténet köztudottan pontatlan lehet. Az algoritmusok eltérőek a pozitív családtörténet meghatározásához használt korhatárban. Továbbá előfordulhat, hogy az egyén családja nem elég nagy (pl. nincs testvér) a családi kockázat felméréséhez, a családtagok egymással versengő okok miatt halhattak meg (pl. rákos megbetegedések vagy közúti közlekedési balesetek) a CAD megnyilvánulása előtt, vagy kialakulhatott CAD, de egy erős életmódbeli tényező, például az erős dohányzás miatt. Röviden, bár a CAD családi kórtörténete hasznos lehet, ez nem elegendő vagy pontos helyettesítője az egyén genetikai kockázatának.

Az utóbbi időben jelentős előrelépés történt a CAD genetikai alapjainak közvetlen boncolgatásában. A kutatásvezető által nemzeti és nemzetközi munkatársakkal együttműködve vezetett munka során több mint 30 általános genetikai változatot azonosítottak (amelyeket a populáció 10-80%-a hordoz), amelyek mindegyik példányonként 5-30%-kal növelik a CAD kockázatát. változat. Valószínűleg további változatok jelennek meg a folyamatban lévő munka során, és különösen az alacsonyabb frekvenciájú változatok, amelyek erősebb hatást fejtenek ki. Egyénileg a genetikai változatok nem rendelkeznek kellő megkülönböztetéssel ahhoz, hogy egyénileg megfelelően módosítsák a kockázat előrejelzését. A változatok kombinálásán alapuló genetikai kockázati pontszám (GRS) azonban (az egyéni hatásokhoz igazítva) erősebb lehet. Valójában egy nemrégiben végzett tanulmányunkban kimutattuk, hogy a CAD esélyhányadosa több mint 3-szoros különbséget mutatott a legmagasabb kvintilisben lévő alanyok között a legalacsonyabb kvintilishez viszonyítva a GRS-pontszám 25-én alapulva. változatai. Ez hasonló vagy nagyobb, mint az egyéb megállapított kockázati tényezőkkel, például a vérnyomással és a koleszterinnel való kapcsolat erőssége. Amint felfedezik a GRS-t, további változatok hozzáadása valószínűleg tovább javítja annak kockázat-előrejelzési potenciálját. Ezért a CAD-n alapuló legújabb felfedezések keretet biztosítanak annak tesztelésére, hogy a genetikai információ genetikai kockázati pontszám formájában történő hozzáadása javíthatja-e a CAD jelenlegi kockázati előrejelzését.

Annak teszteléséhez, hogy a CAD-re vonatkozó GRS javíthatja-e a kockázat előrejelzését, az általános populációt reprezentáló egyének nagy csoportját kell összeállítani, akik: (i) a felvételkor mentesek a nyilvánvaló CAD-től (ii) akiknél egységes módon értékelik a CAD-kockázatukat ( iii) és ki tud vérmintát adni a genetikai elemzéshez, és (iv) kik szisztematikusan nyomon követhetők a szív- és érrendszeri betegségek (CVD) kimenetelére. Az ilyen csoportok nemzeti és nemzetközi szinten ritkák. A Biobank UK (>30 millió GBP költséggel) ennek a hiányosságnak a megoldására jött létre, bár egyik korlátja az, hogy nem reprezentálja a lakosságot. Az egyik kulcsfontosságú tényező, amely gátolja az ilyen csoportok kizárólag kutatási célú összeállítását, a kellően nagy minta toborzásához szükséges infrastruktúra felállításának kezdeti hatalmas költsége. Ebben az összefüggésben az Egészségügyi Minisztérium nemrégiben elindított NHS érrendszeri állapotfelmérési programja egyedülálló lehetőséget kínál egy ilyen kohorsz létrehozására, mivel a megfelelő korosztályba tartozó (40-74 éves), szív- és érrendszeri betegségektől mentes egyént meghívják az általános praxisukra. Érrendszeri állapotfelmérés. Azon alanyok nagy száma, akiknél szisztematikusan értékelik a szív- és érrendszeri kockázatot, és akiktől rutinszerűen vérmintát vesznek a lipidprofil-alkotáshoz, ideális forgatókönyvet biztosít egy olyan kutatási projekt hozzáadásához, amely segíthet meghatározni, hogy a GRS hasznos lesz-e a CAD előrejelzésében. kockázat. Röviden, az érrendszeri állapotfelmérés program egyedülálló lehetőséget kínál annak tesztelésére, jelentős mértékben és határköltséggel, hogy a jövőben a genetikai információk hozzáadása javítja-e a CAD kockázat előrejelzését.

Hipotézis A genetikai információ hozzáadása genetikai kockázati pontszám formájában a CAD-hez kapcsolódó genetikai változatok legújabb felfedezései alapján javítja a koszorúér-betegség kockázatának előrejelzését.

Célok

A GENVASC-tanulmány célja, hogy (tájékozott beleegyezéssel) olyan alanyokat toborozzon, akik részt vesznek a háziorvosi praxisukban, hogy végezzenek érrendszeri állapotfelmérést. Az alanyok hozzájárulását kérik a következőkhöz:

• Vérminták biztosítása a kutatáshoz (a legtöbb esetben a klinikai mintákkal egyidejűleg az érrendszeri ellenőrzéshez).
• Engedélyezze a GENVASC kutatási adatbázisának, hogy félig anonimizált (azonosítható nevek nélkül) adatokat tároljon a CVD kockázati pontszámáról, amelyet hagyományos algoritmusokkal számítottak ki.
• Lehetővé tenni az adatbázis rendszeres frissítését a szív- és érrendszeri betegségek eredményeivel a háziorvosi praxisok adatbázisain, valamint a megfelelő nemzeti nyilvántartásokon keresztül.
• Annak érdekében, hogy tárolt mintáikat felhasználhassák DNS- és egyéb elemzésekhez (ismét anonimizáltak).

A GENVASC-vizsgálat nem zavarja az érrendszeri állapotfelmérés program elsődleges klinikai követelményét. Visszamenőleg elemezni fogja, hogy a GRS hozzáadása javította-e a CAD kockázat előrejelzését.