유전학 및 혈관 건강 검진 연구(GENVASC)는 유전 정보 수집이 관상 동맥 질환(CAD)의 위험 예측을 개선할 수 있는지 여부를 결정하는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다. (GENVASC)

관상 동맥 질환(CAD)은 영국에서 조기 사망 및 장애의 가장 흔한 원인입니다. 연령, 성별, 흡연, 고혈압, 당뇨병 및 이상지질혈증과 같은 여러 인구통계 및 생활양식 요인이 CAD의 위험에 기여합니다. Framingham 및 QRisk2 점수와 같은 이러한 요소를 기반으로 하는 많은 CAD 예측 위험 알고리즘이 개발되었으며 개인을 낮음(< 10%), 중간(10-20%) 및 높음(> 20%)으로 분류할 수 있습니다. 10년 CAD 위험. 이러한 위험 점수는 위험이 가장 높은 사람들을 대상으로 1차 예방 조치를 식별하고 목표로 삼는 데 사용되었습니다. 그러한 개인을 표적으로 삼는 것은 명백히 유익하지만 더 많은 피험자가 중간 또는 낮은 위험 범주에 속하기 때문에 비율 위험은 낮지만 절대적으로 이 그룹에서 실제로 더 많은 이벤트가 발생합니다. 따라서 CAD에 대한 위험 분류의 정확성을 개선하는 것은 높은 공중 보건 및 임상 우선 순위입니다.

상속은 CAD의 병인학에서 중요한 역할을 합니다. 직계 가족이 CAD로 조기 사망한 경우 개인에 대한 위험은 4-8배 더 높습니다. CAD의 유전 가능성은 약 50%로 추정됩니다. 일부, 특히 더 최근의 위험 점수에서는 CAD의 "가족력"이 알고리즘에 포함됩니다. 그러나 유전으로 인한 긍정적인 가족력을 ​​확인하는 데는 상당한 한계가 있습니다. 회상에 기반한 가족력은 악명 높게 부정확할 수 있습니다. 알고리즘은 긍정적인 가족력을 ​​정의하는 데 사용되는 연령 컷오프에 따라 다릅니다. 또한 개인의 가족이 충분히 크지 않을 수 있습니다(예: 형제자매 없음) 가족 위험을 평가하기 위해 가족 구성원이 경쟁적인 원인으로 사망했을 수 있습니다(예: 암이나 도로 교통 사고) CAD가 나타나기 전에 CAD가 발생했을 수 있지만 과도한 흡연과 같은 강한 생활 습관으로 인해 CAD가 발생했습니다. 요컨대, CAD의 가족력이 유용할 수 있지만 개인의 유전적 위험에 대한 충분하거나 정확한 대용물은 아닙니다.

최근 CAD의 유전적 기초를 직접 해부하는 데 상당한 진전이 있었습니다. 국내 및 국제 공동 작업자와 협력하여 수석 연구원이 이끄는 작업에서 30개 이상의 일반적인 유전적 변이(인구의 10-80% 사이에 있음)가 각 사본당 5-30%까지 CAD의 위험을 증가시키는 것으로 확인되었습니다. 변종. 진행 중인 작업에서 더 많은 변형이 나타날 가능성이 높으며 특히 더 강력한 효과를 갖는 빈도가 낮은 변형이 나타날 수 있습니다. 개별적으로, 유전자 변이체는 개별적으로 위험 예측을 충분히 변경하기에 충분한 식별력이 없습니다. 그러나 변이 조합(개별 효과에 맞게 조정됨)을 기반으로 하는 유전적 위험 점수(GRS)가 더 강력할 수 있습니다. 실제로, 최근 연구에서 우리는 초기에 확인된 CAD 관련 질환의 25개를 기준으로 GRS 점수에 대해 가장 낮은 5분위에 있는 피험자와 비교하여 가장 높은 5분위에 있는 피험자 사이에 CAD에 대한 교차비의 > 3배 차이가 있음을 보여주었습니다. 변종. 이는 혈압 및 콜레스테롤과 같은 다른 확립된 위험 요인과의 연관성 강도와 유사하거나 그보다 큽니다. GRS에 발견된 추가 변종을 추가하면 위험 예측 가능성이 더욱 향상될 수 있습니다. 따라서 CAD를 기반으로 한 최근의 발견은 이제 유전적 위험 점수의 형태로 유전 정보를 추가하는 것이 CAD의 현재 위험 예측을 개선할 수 있는지 여부를 테스트하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

CAD에 대한 GRS가 위험 예측을 개선할 수 있는지 여부를 테스트하려면 다음과 같은 일반 인구를 대표하는 개인의 대규모 코호트를 모아야 합니다. iii) 유전자 분석을 위해 혈액 샘플을 제공할 수 있는 사람 및 (iv) 심혈관 질환(CVD) 결과에 대해 체계적으로 추적할 수 있는 사람. 이러한 코호트는 국내적으로나 국제적으로 드물다. Biobank UK(>3천만 파운드의 비용으로)는 이 결함을 해결하기 위해 설립되었지만 그 한계 중 하나는 일반 인구를 대표하지 않는다는 것입니다. 연구 목적으로만 이러한 코호트를 모으는 것을 방해하는 주요 요인 중 하나는 충분히 큰 샘플 크기를 모집하는 데 필요한 인프라를 설정하는 막대한 초기 비용입니다. 이러한 맥락에서 최근 시작된 보건부 NHS 혈관 건강 검진 프로그램은 CVD가 없는 적절한 연령 범위(40-74세)의 모든 개인이 1년 동안 일반 진료에 초대되기 때문에 코호트를 구축할 수 있는 고유한 기회를 제공합니다. 혈관 건강 체크. 심혈관 위험에 대해 체계적인 방식으로 평가되고 지질 프로파일링을 위해 정기적으로 혈액 샘플을 수집할 많은 피험자는 GRS가 CAD 예측에 유용한지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있는 연구 프로젝트를 추가할 수 있는 이상적인 시나리오를 제공합니다. 위험. 요컨대, 혈관 건강 검진 프로그램은 미래에 유전 정보를 추가하면 CAD 위험 예측이 개선되는지 여부를 주요한 방식으로 한계 비용으로 테스트할 수 있는 고유한 기회를 제공합니다.

가설 CAD와 관련된 유전 변이의 최근 발견을 기반으로 한 유전 위험 점수 형태의 유전 정보 추가는 관상 동맥 질환의 위험 예측을 향상시킬 것입니다.

목표

GENVASC 연구의 목적은 혈관 건강 검진을 받기 위해 GP 진료에 참석하는 피험자를 (정보에 입각한 동의 하에) 모집하는 것입니다. 피험자는 다음 사항에 동의해야 합니다.

• 연구용 혈액 샘플 제공(대부분의 경우 혈관 검사를 위한 임상 샘플과 동시에 채취).
• GENVASC 연구 데이터베이스가 기존 알고리즘을 사용하여 계산된 CVD 위험 점수에 대한 반익명(식별 가능한 이름 없음) 데이터를 보유하도록 허용합니다.
• GP 진료 데이터베이스 및 적절한 국가 등록부를 통해 모든 CVD 결과로 데이터베이스를 주기적으로 업데이트할 수 있습니다.
• 저장된 샘플을 DNA 및 기타 분석에 사용할 수 있도록 합니다(다시 익명화됨).

GENVASC 연구는 혈관 건강 검진 프로그램의 주요 임상적 의무를 방해하지 않습니다. GRS를 추가하면 CAD 위험 예측이 개선되는지 여부를 소급 분석합니다.