Совместная работа учёных из Университета Райса (Rice University), Бэйлорского колледжа медицины (Baylor College of Medicine) и Неврологического исследовательского института Яна и Дэна Данкана при Детской больнице Техаса (Jan and Dan Duncan Neurological Research Institute at Texas Children’s Hospital) привела к появлению метода, который обещает серьёзно изменить подход к изучению и классификации сложных заболеваний.
Новый инструмент назвали Causal Pivot. Суть его в том, что он позволяет вычислять скрытые генетические факторы болезни и разделять пациентов на более точные подгруппы — не по симптомам, а по настоящим биологическим причинам их состояния. Работа опубликована в журнале «American Journal of Human Genetics».
Почему это важно
Если говорить проще, одно и то же заболевание у разных людей может возникать по совершенно разным причинам. Возьмём, например, болезнь Паркинсона или рак молочной железы: у кого-то болезнь вызвана тысячами мелких вариаций ДНК, у других — одной-единственной, но крайне разрушительной мутацией в ключевом гене. Раньше крупные генетические исследования, как правило, сглаживали такие различия: всё усреднялось, и уникальные «пути» к болезни терялись в статистике.
Чад Шоу (Chad Shaw), статистик и научный сотрудник сразу в двух организациях — в Университете Райса (Rice University) и Бэйлорском колледже медицины (Baylor College of Medicine), а также профессор в NRI, поясняет:
«Не все приходят к болезни одинаковым маршрутом. Causal Pivot как раз и создан, чтобы выявлять эти маршруты и группировать пациентов по истинным биологическим признакам. Это фундаментальный шаг к персонализированной генетической медицине».
Как это работает
Метод основывается на так называемом полигенном рисковом индексе (polygenic risk score, PRS) — показателе, который суммирует эффект многих распространённых генетических вариантов. Causal Pivot использует его как точку отсчёта и проверяет, не скрываются ли за болезнью редкие мутации, действующие более мощно.
Идея проста, но изящна: если у кого-то болезнь действительно вызвана редкой мутацией, то у него PRS будет ниже среднего — ведь сама мутация уже «подтолкнула» организм в сторону болезни. Инструмент переводит эту концепцию в строгий статистический тест и позволяет не только находить такие подгруппы, но и оценивать силу их влияния.
Есть ещё один плюс: в отличие от традиционных геномных исследований, где нужны данные и больных, и здоровых, Causal Pivot может работать только с «кейсами» — то есть пациентами. Это особенно ценно там, где контрольных групп просто нет: редкие болезни, отдельные клинические испытания, нежелательные лекарственные реакции.