抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多遺伝子スコア(PGS)の予測的有用性は,ゲノムワイド関連研究(GWAS)がサンプルサイズと多様性で増加するので着実に増加し,PGS方法論がさらに開発されている。多変量PGSアプローチは,標的表現型と遺伝的に相関する二次表現型に対するGWAS結果を組み込む。これらは,標的表現型のみに対してPGSを用いた予測を改善する。しかしながら,以前の方法は,標的と二次表現型の間のSNPに基づく遺伝率(h2SNP)と遺伝的相関(rg)のゲノムワイド推定のみを考慮した。本研究では,交差形質予測に対する特異的遺伝子座内の局所h2SNPとrgの影響を評価した。【方法】UK Biobankにおける3つの標的表現型(発現,知能,BMI)を用いてPGSを評価し,目標表現型と14の遺伝学的に相関する二次表現型に適合するGWAS要約統計を用いた。PGS SNP重量はMegaPRSを用いて誘導した。局所h2SNPとrgをLAVAを用いて推定した。次に,標的と二次表現型の間の局所h2SNPとrg推定に従ってSNP重量を再重み付けした後にPGSを評価した。多重表現型に対するPGSを含む弾性ネットモデルを,ネスト10倍交差検証を用いて評価した。【結果】標的および二次PGSのモデリングは,標的PGS単独の標的表現型予測を有意に改善し,相対的改善は0.8~12.2%であった。さらに,局所h2SNPとrg推定によるPGSの再重み付けは,0.2%~2.8%の付加的相対的改善で,表現型にわたるPGSの予測的有用性を増強できることを示した。局所h2SNPとrgによるPGSの再重み付けは,標的と二次表現型の間に正と負の局所rg推定の混合物が存在するとき,標的表現型予測を最も改善した。【結語】二次表現型のためのPGSのモデリングは,標的表現型の予測を一貫して改善し,そして,このアプローチは,局所h2SNPとrg推定を組み込むことによってさらに強化することができ,表現型にわたる関連遺伝的影響を強調する。【JST・京大機械翻訳】
