더럼 – 심장 질환에 대한 유전적 위험은 고혈압, 고콜레스테롤 및 당뇨병과 같은 실제 생활 습관 위험 요소보다 문제를 훨씬 덜 예측합니다. 심지어 젊은 성인에서도 마찬가지입니다.
26월 XNUMX일 저널에 발표된 연구 결과에서 순환, 의 팀이 이끄는 연구원 듀크 AI 건강 유전자 검사는 기본적인 건강 척도를 사용하는 단순한 위험 방정식에 비해 심혈관 위험을 정확하게 식별하는 데 거의 도움이 되지 않는다는 사실을 발견했습니다.
수석 저자는 "심혈관 질환의 진행을 예방하기 위해 조기에 개입하는 것이 중요합니다"라고 말했습니다. 마이클 펜시나, Ph.D., Duke University School of Medicine의 데이터 과학 부학장이자 Duke Health 및 다른 곳에서 인공 지능 이니셔티브를 개발, 평가 및 구현하는 Duke AI Health의 이사입니다.
Pencina는 "많은 젊은이들이 가족으로부터 유전병에 걸릴 위험이 낮은 것처럼 보이면 잘못된 안전감을 느낄 수 있습니다."라고 말했습니다. “그러나 자연 대 양육의 싸움에서, 심혈관 질환의 더 강력한 요인은 양육입니다. 성인이 되어서는 어떻게 살아가느냐가 이 질병의 진행 과정에서 훨씬 더 큰 요인입니다.”
Pencina와 동료들은 두 개의 대규모 데이터베이스(Framingham Offspring Study 및 Atherosclerosis Risk in Communities 연구)를 분석하고 참가자를 연령별로 세 그룹으로 계층화했습니다. 젊은 성인(중앙값 30세); 초기 중년(중앙값 43세); 및 후기 중년(중앙값 52세).
그들은 두 가지 예측 모델을 적용했습니다. 첫 번째는 다유전자 위험 점수(polygenic risk score)라고 하며 심혈관 질환 발병 위험이 있는 유전적 변이체의 수를 계산합니다.
두 번째는 고혈압, 흡연, 당뇨병, 고콜레스테롤 수치를 포함한 전통적인 장기 위험 요인을 사용하는 채점 모델로 생활 방식 선택에 따라 크게 예방할 수 있습니다.
그들의 분석에서 연구자들은 다유전자 위험 점수가 전통적인 건강 평가와 비교하여 심혈관 질환 위험에 대한 제한된 예측 정확도를 제공한다는 것을 발견했습니다. 전통적인 건강 측정에 유전적 점수를 추가해도 별 차이가 없었습니다.
Pencina는 "우리가 발견한 것은 세 연령 그룹 모두에서 일관되며 가장 어린 연령에서도 위험 인자 기반 모델이 심혈관 질환 예측을 위한 유전 기반 모델보다 우수했습니다"라고 말했습니다.
Pencina는 “유전자 검사는 새로운 기술을 사용하지만 비용이 많이 들 수 있습니다. “사람들은 대신 의사를 방문하여 실제 임상적 요인을 측정해야 합니다. 이렇게 하면 건강 상태를 훨씬 더 잘 판단할 수 있기 때문입니다. 심혈관 질환 발병 위험이 높은 사람들, 특히 젊은 사람들은 건강에 좋은 음식을 먹고 운동을 하며 적절한 약을 복용해야 합니다.”
Pencina 외에도 연구 저자로는 Sadiya S. Khan, Courtney Page, Daniel M. Wojdyla, Yosef Y. Schwartz 및 Philip Greenland가 있습니다.
(C) 듀크 대학교
