Polygene Vorhersage von Typ-2-Diabetes: Body-Mass-Index hilfreich

Typ-2-Diabetes (T2D) weist eine heterogene Sensitivität gegenüber dem Body-Mass-Index (BMI) auf. Eine Kooperation mehrerer japanischer Forschungsinstitute hat deswegen eine Studie mit einer Stratifizierung basierend auf dem BMI durchgeführt, um die Vorhersagen für BMI-bedingte Krankheiten zu optimieren.

Die Wissenschaftler griffen für ihre Studie auf BMI-stratifizierte Datensätze unter Verwendung der Daten von >195.000 Personen (mit T2D n=55.284) der BioBank Japan (BBJ) und der UK Biobank zurück. Die T2D-Heritabilität war in der Gruppe mit niedrigem BMI größer als in der Gruppe mit hohem BMI. Polygene Vorhersagen von T2D bei Probanden mit niedrigem BMI wiesen Pseudo-R2-Werte auf, die >22 % höher waren als bei Probanden, die nicht nach BMI stratifiziert worden waren.

Die polygenen Risikoscores (PRS) mit niedrigem BMI übertrafen die PRS mit hohem BMI, während die PRS aus dem Nachweis ohne BMI-Stratifizierung am besten abschnitten. Pathway-spezifische PRSs zeigten die biologischen Beiträge patho­gener Pathways.

T2D-Fälle mit niedrigem BMI zeigten höhere Raten an Neuropathie und Retinopathie. Durch die Kombination der BMI-Stratifizierung und einer Methode, die bevölkerungsübergreifende Effekte integriert, waren die T2D-Vorhersagen um >37 % besser gegenüber nichtstratifizierten, gepaarten Populationsvorhersagen.

Dem Forschungsteam gelang es ebenfalls, ihre Studienergebnisse in der Tohoku Medical Megabank (n=26.000) und der 2. BBJ-Kohorte (n=33.096) zu replizieren.

Fazit
Die Ergebnisse legen nahe, dass eine gezielte Stratifizierung basierend auf vorhandenen Merkmalen die polygene Vorhersage heterogener Krankheiten verbessern kann. (sh)

Autoren: Ojima T et al.
Korrespondenz: Yukinori Okada; [email protected]
Studie: Body mass index stratification optimizes polygenic prediction of type 2 diabetes in cross-biobank analyses
Quelle: Nat Genet 2024;56(6):1100–1109.
Web: https://doi.org/10.1038/s41588-024-01782-y