冠動脈疾患（CAD）のリスク評価モデルpooled cohort equations（PCE）と多遺伝子リスクスコア（polygenic risk score）を組み合わせることで、CAD発症の予測精度がわずかではあるが統計学的に有意に改善し、一部の個人集団においてリスク分類を改善することが示された。英国・インペリアル・カレッジ・ロンドンのJoshua Elliott氏らが、観察研究の結果を報告した。著者は、「PCEでの遺伝情報の使用は、臨床で実施される前にさらなる検証が必要である」とまとめている。JAMA誌2020年2月18日号掲載の報告。
多遺伝子リスクスコアのみvs.PCEのみvs.両方の組み合わせで検証
研究グループは、2006～10年にUK Biobankに登録された参加者のうち、一般的なCADを有する1万5,947例、およびそれらと年齢・性別をマッチングした同数の対照例を用いて、公表されているゲノムワイド関連解析の要約統計に基づくCADの多遺伝子リスクスコアの予測性能を最適化した。
また、独立した35万2,660例（2017年まで追跡）のコホートを使用し、多遺伝子リスクスコア、PCEおよびその両方の組み合わせについて、CAD発症の予測精度を評価した。
主要評価項目はCAD（心筋梗塞とそれに関連する後遺症）で、リスク閾値を7.5％として判別（discrimination）、較正（calibration）、再分類について評価した。
PCEに多遺伝子リスクスコア追加でCAD予測精度がわずかに改善
検証モデルの予測精度評価に用いた35万2,660例（平均年齢55.9歳、女性20万5,297例［58.2％］）において、追跡調査期間中央値8年でCADイベントの発生が6,272例確認された。
CAD判別のC統計量は、多遺伝子リスクスコアのみが0.61（95％信頼区間[CI]：0.60～0.62）、PCEのみが0.76（95％CI：0.75～0.77）、および両方の組み合わせでは0.78（95％CI：0.77～0.79）であった。後者の2モデル（PCEのみと両方の組み合わせ）間のC統計量の変化は、0.02（95％CI：0.01～0.03）であった。
モデルのキャリブレーション（較正）については、PCEによるリスクの過大評価が示唆され、再較正後に修正された。
リスク閾値を7.5％としてPCEに多遺伝子リスクスコアを追加すると、ネット再分類改善（net reclassification improvement：NRI）は、CAD発症例で4.4％（95％CI：3.5～5.3）、非発症例で－0.4％（95％CI：－0.5～－0.4）であった（全体のNRIは4.0％、95％CI：3.1～4.9）。
（医学ライター 吉尾 幸恵）
