Polygene Risikoscores (PRS) sagen das Krankheitsrisiko aus genetischen Varianten voraus, aber ihre klinische Anwendung ist begrenzt, da historische genomweite Assoziationsstudien (GWAS) sich auf europäische Kohorten konzentriert haben, was zu Genauigkeitsverlusten in nicht-europäischen Populationen führt. Unterschiede in genetischen Architekturen und Allelfrequenzen tragen zu diesem Problem bei, und die Durchführung neuer GWAS ist kostspielig. Transferlernen aus bestehenden europäisch-zentrierten GWAS, ergänzt durch Daten der Zielpopulation, bietet eine Lösung.

Diese Studie bewertete die PRS-Leistung in einer Zielpopulation nicht-europäischer Herkunft, wobei die Größen der Ziel- und europäischen Populationen über acht klinische Merkmale variiert wurden. Unter Verwendung der UK Biobank (UKB) und der Biobank Japan (BBJ), die fast 200.000 japanische Individuen umfasst, führten die Forscher Datensatz-Ablationsexperimente durch. Zu den Merkmalen gehörten Body-Mass-Index (BMI), Blutdruck, Cholesterinspiegel und Blutzellzahlen.

Drei Methoden wurden getestet: direkte Variantenübertragbarkeit unter Verwendung der UKB-Entdeckungs-GWAS mit elastischem Netz, Meta-Analyse, die japanische Daten während der Variantenentdeckung kombiniert, und PRS-CSx zur Behandlung der Vielfalt des Kopplungsungleichgewichts. Die Modelle wurden an zurückgehaltenen BBJ-Proben bewertet. Die Ergebnisse zeigten, dass mehr Daten nicht immer besser für die populationsübergreifende PRS-Vorhersage sind, was empirische Richtlinien zur Optimierung der Vorhersageleistung in Zielpopulationen liefert.

Wichtige Entitäten: Unternehmen: Google | Orte: UK Biobank, Biobank Japan