Genetics and Vascular Health Check Study (GENVASC) は、遺伝情報の収集が冠動脈疾患 (CAD) のリスク予測を改善できるかどうかを判断するのに役立つことを目的としています (GENVASC)

冠動脈疾患 (CAD) は、英国における早死および身体障害の最も一般的な原因です。 年齢、性別、喫煙、高血圧、糖尿病、脂質異常症などのいくつかの人口統計学的およびライフスタイル要因が CAD のリスクに寄与しています。 Framingham や QRisk2 スコアなど、これらの要因に基づく多くの CAD 予測リスク アルゴリズムが開発されており、個人を低 (< 10%)、中 (10-20%)、高 (> 20%) に分類できます。 10 年間の CAD リスク。 これらのリスク スコアは、リスクが最も高い人に一次予防措置を特定し、対象を絞るために使用されています。 そのような個人をターゲットにすることは明らかに有益ですが、より多くの被験者が中リスクまたは低リスクのカテゴリに属しているため、比例リスクは低くなりますが、絶対的にはこれらのグループでより多くのイベントが実際に発生します. したがって、CAD のリスク分類の精度を向上させることは、公衆衛生上および臨床上の優先事項です。

遺伝は CAD の病因に重要な役割を果たします。 第一度近親者が CAD で早期に死亡した場合、個人のリスクは 4 ～ 8 倍高くなります。 CADの遺伝率は約50%と推定されています。 一部の、特に最近のリスク スコアでは、CAD の「家族歴」がアルゴリズムに含まれています。 ただし、遺伝による陽性の家族歴を特定するには、重大な制限があります。 リコールに基づく家族歴は、不正確であることが知られています。 アルゴリズムは、陽性の家族歴を定義するために使用される年齢カットオフで異なります。 さらに、個人の家族は十分に大きくない場合があります (例: 兄弟がいない場合) 家族のリスクを評価するために、家族は競合する原因で死亡した可能性があります (例: 癌または交通事故）、CAD を発症する前、または CAD を発症した可能性があるが、過度の喫煙などの強い生活習慣要因が原因である。 要するに、CAD の家族歴は有用ではありますが、個人の遺伝的リスクの十分または正確な代理ではありません。

最近、CADの遺伝的基盤を直接分析する上で大きな進歩がありました。 主任研究者が国内外の共同研究者と協力して行った作業では、30 を超える一般的な遺伝子変異 (人口の 10 ～ 80% が保有) が特定され、それぞれのコピーごとに CAD のリスクが 5 ～ 30% 増加します。変異体。 さらなる亜種が進行中の作業で出現する可能性が高く、特により強力な効果を持つ低頻度の亜種が出現する可能性があります。 個々に、遺伝的バリアントは、リスク予測を個別に十分に変更するのに十分な識別力を持っていません。 ただし、バリアントの組み合わせに基づく遺伝的リスク スコア (GRS) (個々の効果に合わせて調整) は、より強力になる可能性があります。 実際、最近の研究では、最初に特定されたCAD関連疾患の25に基づくGRSスコアの最低五分位の被験者と比較して、最高五分位の被験者間のCADのオッズ比に> 3倍の差があることを示しました。バリアント。 これは、血圧やコレステロールなどの他の確立された危険因子で見られる関連の強さと同等かそれ以上です。 GRS に発見されたバリアントをさらに追加することで、リスク予測の可能性がさらに向上する可能性があります。 したがって、CAD に基づく最近の発見は、遺伝的リスク スコアの形で遺伝情報を追加することで、CAD の現在のリスク予測を改善できるかどうかをテストするためのフレームワークを提供します。

CAD の GRS がリスク予測を改善できるかどうかをテストするには、一般集団を代表する大規模なコホートを集める必要があります。 iii) 遺伝子解析用の血液サンプルを提供できる人、および (iv) 心血管疾患 (CVD) の転帰を体系的に追跡できる人。 このようなコホートは、国内的にも国際的にもまれです。 この欠陥に対処するためにBiobank UK（3000万ポンドを超える費用）が設立されましたが、その制限の1つは一般人口を代表していないことです. このようなコホートを研究目的だけで集めることを妨げる主な要因の 1 つは、十分に大きなサンプル サイズを採用するために必要なインフラストラクチャをセットアップするための莫大な初期費用です。 これに関連して、最近開始された保健省 NHS 血管健康チェック プログラムは、心血管疾患のない適切な年齢範囲 (40 ～ 74 歳) のすべての個人が一般診療に招待されているため、そのようなコホートを確立するためのユニークな機会を提供します。血管の健康チェック。 心血管リスクについて体系的に評価され、脂質プロファイリングのために定期的に血液サンプルが収集される多数の被験者は、GRSがCADの予測に役立つかどうかを判断するのに役立つ研究プロジェクトを追加するための理想的なシナリオを提供します危険。 要するに、Vascular Health Check プログラムは、将来、遺伝子情報を追加することで CAD リスク予測が改善されるかどうかを、主要な方法でわずかな費用でテストするユニークな機会を提供します。

仮説 CAD に関連する遺伝的バリアントの最近の発見に基づく遺伝的リスク スコアの形式で遺伝情報を追加すると、冠動脈疾患のリスク予測が改善されます。

目的

GENVASC 研究の目的は、GP の診療に参加して血管の健康診断を受ける被験者を募集することです (インフォームド コンセントを得て)。 被験者は以下に同意するよう求められます：

• 研究用の血液サンプルの提供 (ほとんどの場合、血管チェック用の臨床サンプルと同時に採取されます)。
• GENVASC 研究データベースが、従来のアルゴリズムを使用して計算された CVD リスク スコアに関する半匿名化された (識別可能な名前ではない) データを保持できるようにします。
• GP 診療データベースを介して、また適切な国の登録簿から、CVD の結果でデータベースを定期的に更新できるようにすること。
• 保存されたサンプルを DNA やその他の分析に使用できるようにするため (ここでも匿名化)。

GENVASC スタディは、Vascular Health Check Programme の主要な臨床的義務を妨げるものではありません。 GRS を追加することで CAD リスク予測が改善されるかどうかを遡及的に分析します。