一款新的个人健康管理工具,借助人工智能预测患病风险

撰文丨老冰

责编丨迦溆

图片引自:http://dtl315.shannonweb.net

许多复杂疾病具有很强的遗传因素,通过简单的基因组扫描实现对这些复杂疾病的临床测试,是科学家们长期努力的方向。以往的全基因组关联研究(genome-wideassociation studies,GWAS)产生的信号通常是很微弱的,难以应用于临床实践【1】。更何况,疾病发病通常源于个人遗传特质和生活方式的综合影响,这就需要开发出能够分析不同基因组个体的患病倾向、且能根据个体的生活方式调整疾病风险估计的综合模型,对人们的健康实现定量、科学和可操作的指导。

9月6日,斯坦福大学医学院Michael SnyderPhilip S. Tsao等人领导的研究团队在Cell发表了题为Decoding the Genomics ofAbdominal Aortic Aneurysm的论文(论文第一作者为李晶晶博士),首次对腹主动脉瘤(abdominal aortic aneurysm,AAA)患者和对照组进行了高覆盖度的全基因组测序(WGS),并新开发了一种个人健康管理工具——HEAL(hierarchical estimate from agnostic learning,通过不可知学习的分级评估)。HEAL不依靠先验知识,而由数据驱动,将个人基因组与电子健康记录(electronichealth record,EHR)数据相结合,分析病因、临床预后和潜在干预措施相关的内在信息。

腹主动脉瘤(abdominalaortic aneurysm,AAA)是一种严重、复杂而常见的心血管疾病,在西方国家主要死因中排名第十位,该病主要发生在65岁以上的人群,和个人生活习惯有关,且具有很强的遗传性,但遗传基础尚不明晰,是验证HEAL实用性的良好试验对象。

AAA的典型特征表现为下腹主动脉不可逆地膨胀到直径超过30mm,并伴有慢性炎症、血管平滑肌细胞的凋亡、细胞外基质的重构和降解,以及管腔血栓的形成【2,3】。主动脉破裂是AAA最常见的并发症,死亡率高达90%【4】。腹主动脉瘤在生长的过程没有任何症状,因此患者通常在晚期才被诊断出来。目前,人们对AAA遗传基础的了解还不足以指导该病的临床早期筛查,尽早确定AAA的的遗传基础将有助于早期诊断、监测和干预AAA的发生,并有助于揭示它的发病机制。

这项研究中,HEAL整合了被试者的全基因组测序数据、临床生理测量和吸烟史数据,共313名AAA患者和161名对照被试者进行分析,鉴定出60个作为疾病风险模型基础的AAA重要相关基因,并随后在人主动脉组织和小鼠模型中证实了该结果。

HEAL的整体研究设计与算法

严格的测试和实验验证表明,HEAL不仅从人群基因组中鉴定出了AAA的疾病相关成分,还可以仅凭个人基因组准确预测疾病状态。当与个人EHR数据(如生活方式和生理测量信息)组合时,HEAL的预测能力进一步增加,达到了与许多现有临床筛查测试相似甚至更好的水平。例如,在AAA同生群的计算机模拟研究中,改变AAA患者的血浆高密度脂蛋白(HDL)胆固醇水平时,HEAL会基于个人基因组的条件对其AAA风险值进行不同的调整:总体上,HDL水平与HEAL的AAA风险评分呈负相关,大多数人的AAA风险值对HDL的变化敏感(下图B:B组、C组),而AAA阳性(下图B:A组)AAA阴性(下图B:D组)组风险评分基本不受HDL值变化的影响。

HEAL的精准医疗性能(A:HEAL与现有临床试验的的特异性和敏感性比对;B:基于个人基因组与个人生活方式相互作用的HEAL预测:AAA的风险随着HDL胆固醇水平的变化而改变)

总之,这项研究通过整合一个人的基因组基线数据和生活方式/生理参数数据,强调了个性化健康管理的重要性,并揭示了新工具HEAL在这个领域的适用性和可能的应用前景

“例如,我们知道吸烟对AAA的发生有巨大的影响,”该文的共同作者、斯坦福大学医学院教授PhilipS. Tsao说,“如果你被检测出AAA的遗传倾向,你会被医生强烈建议不要戒烟。” Tsao还表示,研究为疾病基因组分析提供了一个新的框架,HEAL可以服务于神经系统疾病(如自闭症和精神分裂症)、心血管疾病和慢性衰老疾病的检测。

另一位共同作者,斯坦福大学的基因组学和个性化医学主任Snyder则表示,未来的病人足不出户,通过邮寄唾液样本便得知自己的基因组序列,而医生或遗传专家则可以借助HEAL的分析,对患者实施远程指导。

对于多基因相关的疾病,其遗传风险因素的检测一向是极具挑战性的,而现在,研究人员借助人工智能技术,仅使用个体的基因组序列,就可以预测出他/她的患病风险。

参考文献

1. McCarthy Mark I, Abecasis Gonçalo R,Cardon Lon R, et al. Genome-wide association studies for complex traits:consensus, uncertainty and challenges.Nature reviews genetics, 2008, 9(5):356.

2. Aggarwal Sourabh, Qamar Arman, Sharma Vishal, et al.Abdominal aortic aneurysm: A comprehensive review.Experimental & ClinicalCardiology, 2011, 16(1):11.

3. Nordon Ian M, Hinchliffe Robert J, Loftus Ian M, et al.Pathophysiology and epidemiology of abdominal aortic aneurysms.Nature reviews cardiology, 2011, 8(2):92.

4. Pearce William H, Zarins Christopher K, Bacharach J Michael,et al. Atherosclerotic peripheral vascular disease symposium II: controversiesin abdominal aortic aneurysm repair.Circulation, 2008, 118(25):2860-2863.

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180908B1907000?refer=cp_1026
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