Poligēnā riska noteikšana krūts vēža pacientiem Latvijas populācijā

Abstract

Tika pētīti ar krūts vēzi saistīti bieži sastopamie ģenetiskie variati, kā arī veidots poliģēnā riska modelis Latvijās populācijai. Izmantojot 970 krūts vēža pacientu un 1219 kontroļu genotipēšanas datus, divām sasitītām paraugkopām tika atlāti 60 un 122 visa genoma mērogā būtiski asociētie marķieri. Asociāciju p-vērtības bija novērotas īpaši zemas, bet efekta lielums parsniedza nulli tikai 10-20% gadījumos (kā, piemēram, SNP gadījumā: p=4.83e-72, bet β = -1.20). Nav novērots neviens SNP un tam attiecīgais genoma reģions, par kura saistību ar krūts vēža fenotipu būtu atrodamas iepriekš publicētās atziņas. Izveidots poligēnā riska modelis, balstīts uz 13 SNP ar p-vērtību zem 5e-14, skaidro 37,8% no pazīmes variācijām. Savukārt ieredžu attiecība pēdējās, desmitās kvantīlēs pārstāviem ir 136 reizes lielāka, nekā pirmā kvantē esošiem indivīdiem. Rezultātu inflācija var būt skaidrojama ar nevienmērīgo paraugu sadalījumu genotipēšanas partijās.

Common genetic variants associated with breast cancer have been investigated, along with the development of a polygenic risk model for the Latvian population. Using genotyping data from 970 breast cancer patients and 1,219 controls, two interrelated sample sets revealed 60 and 122 genome-wide significant markers. The association p-values were notably low, but the effect size exceeded zero in only 10-20% of cases (for example, in the case of SNP: p=4.83e-72, β = -1.20). No SNP or its respective genomic region showed a previously published association with the breast cancer phenotype. A polygenic risk model, based on 13 SNPs with p-values below 5e-14, explains 37.8% of trait variation. The risk ratio for individuals in the top decile is 136 times higher than for those in the first decile. The inflation of results may be explained by the uneven distribution of samples in genotyping batches.