Rozszerzenie orbity prewencji pierwotnej – przejście poza JUPITER

Aforyzm zapobieganie jest lepsze niż leczenie ma doskonały sens, gdy stosuje się go do zdrowych nawyków, takich jak przestrzeganie rozsądnej diety, utrzymywanie idealnej masy ciała, regularne ćwiczenia, a nie palenie. Jednak coraz częściej profilaktyka chorób sercowo-naczyniowych obejmuje leczenie farmakologiczne, szczególnie statyn w celu obniżenia poziomu cholesterolu. Najpierw badano statyny u osób z wysokim ryzykiem wystąpienia incydentów wieńcowych, a limity leczenia zostały następnie poszerzone o osoby o stopniowo zmniejszającym się ryzyku.1 Wyniki uzasadnienia stosowania statyn w prewencji pierwotnej: próba interwencyjna oceniająca rozuwastatynę (JUPITER; ClinicalTrials.gov number, NCT00239681), zgłoszony przez Ridker i in. w tym wydaniu czasopisma 2 może przesunąć orbitę statyn na zewnątrz, aby objąć jeszcze większą część populacji. Zanim leczenie farmakologiczne profilaktyki pierwotnej zostanie dodatkowo rozszerzone, należy jednak krytycznie ocenić dowody. Continue reading „Rozszerzenie orbity prewencji pierwotnej – przejście poza JUPITER”

Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad 7

Badanie Genetics of Diabetes Audit and Research Tayside (GoDARTS) zbadało 18 loci ryzyka.35 Nosiciele z ponad 24 allelami ryzyka (1,2% próbki), w porównaniu z nosicielami od 10 do 12 alleli ryzyka, mieli wskaźnik rozpowszechnienia 4,2 . Statystyki C ze wszystkimi wariantami połączonymi jako predyktory wynosiły 0,60; statystyki C z wiekiem, wskaźnikiem masy ciała i płci jako predyktorami wynosiły 0,78; a statystyki C z wariantami i czynnikami ryzyka jako wskaźnikami wynosiły 0,80. Nasze dane rozszerzają te badania, aby pokazać, że indywidualne efekty na allele są niewielkie; że ludzie z bardziej ryzykownymi allelami są bardziej zagrożeni niż ci mniej liczni, bez względu na to, ile i które geny są uważane; grupy, które mają wyraźnie zwiększone ryzyko genetyczne, można zidentyfikować, ale nie można ich często znaleźć; oraz że marginalna zdolność ocen genotypów do rozróżniania ryzyka jest niewielka, z minimalnym skutkiem po rozważeniu nawet kilku wspólnych czynników ryzyka. Stwierdziliśmy, że obecność lub brak cukrzycy rodzicielskiej i ocena genotypu były niezależnie związane z ryzykiem cukrzycy. Sugeruje to, że historia rodzinna jako czynnik ryzyka cukrzycy przenosi więcej niż dziedziczne informacje genetyczne; prawdopodobnie zawiera nienaetetyczne rodzinne zachowania i normy. Continue reading „Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad 7”

Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad 6

Modele, które używały ważonego wyniku genotypu miały właściwości dyskryminacyjne, które były podobne do tych w modelach, które używały nieważonego wyniku (Tabele 4, 5 i 6 w Dodatku Uzupełniającym). Współczynniki ilorazu szans skorygowane względem płci dla cukrzycy związane z bezpośrednio obserwowaną cukrzycą rodzicielską w porównaniu z brakiem rodzicielskiej cukrzycy wynosiły 1,91 (95% CI, 1,44 do 2,55) bez wyniku genotypu i 1,82 (95% CI, 1,37 do 2,43) z wynikiem genotypu, a statystyki C wynosiły 0,576 bez wyniku genotypu i 0,604 z wynikiem (P = 0,048). Modele, w których zastosowano czynniki ryzyka w kategoriach klinicznych, miały wyniki podobne do tych w modelach, w których stosowano stałe czynniki ryzyka (Tabela 7 i Tabela 8 w Dodatku uzupełniającym). Dyskusja
W próbce opartej na społeczności, a następnie przez 28 lat, stwierdziliśmy, że wynik genotypu dla cukrzycy typu 2, oparty na 18 loci, był związany z bardzo skromnym, ale znaczącym wzrostem o 12% względnego ryzyka cukrzycy na jeden allel ryzyka. Dostosowanie do historii rodziny i wspólnych czynników ryzyka nie zmniejszyło rozmiarów ani znaczenia tego związku. Continue reading „Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad 6”

Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad 5

Ryzyko zachorowania na cukrzycę typu 2 związaną z oceną genotypu, rodzinną historią cukrzycy i fenotypowymi czynnikami ryzyka dla cukrzycy. Trzy modele regresji do przewidywania cukrzycy przedstawiono w Tabeli 3 oraz na Rysunku 3 w Dodatku Uzupełniającym. Statystyka C dla modelu z korektą płci była niska (0,534), ale poprawiła się znacząco z dodatkiem wyniku genotypu (0,581, P = 0,01), a względne ryzyko dla cukrzycy wzrosło o 12% na allel ryzyka. W modelu skorygowanym o płeć i historię rodzinną cukrzycy, statystka C była skromna bez oceny genotypu (0,595) i nie uległa znacznej poprawie z wynikiem. W modelu skorygowanym o czynniki ryzyka zawarte w prostym modelu klinicznym statystyka C była doskonała bez wyniku genotypu (0,900) i nie poprawiła się znacząco w odniesieniu do wyniku, a ryzyko względne genetyki pozostało stałe na poziomie 11% na allel ryzyka. Continue reading „Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad 5”

Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 czesc 4

Uważa się, że dwukierunkowa wartość P mniejsza niż 0,05 wskazuje na istotność statystyczną. Wyniki
Charakterystyka osobników, allele ryzyka i wynik genotypu
Tabela 1. Tabela 1. Charakterystyka uczestników badania Framingham Offspring na poziomie podstawowym każdego z trzech okresów badania w analizie zbiorczej. Tabela 2. Continue reading „Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 czesc 4”

Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 cd

Dodaliśmy jeden SNP, rs689, w locus INS, który wcześniej uznaliśmy za powiązany z cukrzycą (P = 0,02) w badaniu Framingham Offspring Study. 23 Używając tych 18 SNP, skonstruowaliśmy wynik genotypu od 0 do 36 na podstawę liczby alleli ryzyka. Przeprowadzono genotypowanie przy użyciu iPLEX (Seąuenom) .24 Minimalna szybkość wywołania wyniosła 96,9%, średni współczynnik konsensusu z 254 duplikatów wyniósł 99,5%, a wszystkie SNP były w równowadze Hardy ego-Weinberga (P> 0,02) .25 Analiza statystyczna
Zastosowaliśmy modele mieszane, aby porównać średni wynik genotypu dla osób, u których cukrzyca rozwinęła się z wynikiem dla osób, u których cukrzyca nie rozwinęła się. Oszacowaliśmy skumulowaną częstość występowania cukrzycy poprzez podzielenie liczby osób, u których cukrzyca rozwinęła się pod koniec obserwacji w stosunku do całkowitej liczby osób zagrożonych. Wykorzystaliśmy połączone modele regresji logistycznej z uogólnionymi równaniami szacunkowymi w celu zbadania związku między wynikiem genotypu a ryzykiem rozwoju cukrzycy w ciągu 28 lat. Continue reading „Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 cd”

Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad

Po drugie, zapytaliśmy, czy informacja o genotypie może dodać do wiedzy o historii rodziny, która jest powszechnie uważana za reprezentującą ryzyko genetyczne. Na koniec zapytaliśmy, czy dodanie informacji genetycznej do informacji o czynnikach ryzyka, które są powszechnie mierzone podczas badania klinicznego w wieku dorosłym, poprawia przewidywanie ryzyka. Użyliśmy tego szkieletu do przetestowania zdolności panelu 18 polimorfizmów pojedynczego nukleotydu (SNP), o których wiadomo, że wiążą się z ryzykiem cukrzycy w przewidywaniu nowych przypadków cukrzycy typu 2 w dużej, prospektywnie przebadanej kohorcie . Metody
Próbka do badań
Badanie Framingham Heart rozpoczęło się w 1948 r. Od zapisania się 5209 osób pochodzenia europejskiego, w wieku od 28 do 62 lat, zamieszkałych w Framingham w stanie Massachusetts; uczestnicy byli następnie badani co 2 lata. Continue reading „Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2 ad”

Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2

Wiele loci genetycznych było przekonująco związanych z ryzykiem cukrzycy typu 2. Sprawdziliśmy hipotezę, że znajomość tych loci pozwala lepiej przewidywać ryzyko niż sama wiedza na temat powszechnych fenotypowych czynników ryzyka. Metody
Genotypowaliśmy polimorfizmy pojedynczego nukleotydu (SNP) w 18 loci związanych z cukrzycą u 2377 uczestników badania Framingham Offspring. Stworzyliśmy wynik genotypu z liczby alleli ryzyka i zastosowaliśmy regresję logistyczną, aby wygenerować statystyki C wskazujące na stopień, w jakim wynik genotypu może dyskryminować ryzyko cukrzycy, gdy jest stosowany samodzielnie i oprócz klinicznych czynników ryzyka.
Wyniki
W ciągu 28 lat obserwacji wystąpiło 255 nowych przypadków cukrzycy. Continue reading „Ocena genotypowa oprócz wspólnych czynników ryzyka dla przewidywania cukrzycy typu 2”

Kliniczne czynniki ryzyka, warianty DNA i rozwój cukrzycy typu 2 ad 9

Jednak siła dyskryminacyjna samych genów była stosunkowo niewielka (0,62), ale zgodnie z ustaleniami z dwóch wcześniejszych badań.28,29 Natomiast w jednym z ostatnich badań kliniczno-kontrolnych wykazano bardzo wysoką wartość AUC 0,86 dla 15 nowych genów. loci.30 Najbardziej prawdopodobnym wyjaśnieniem jest to, że w tym badaniu osoby z cukrzycą były porównywane z tymi, którzy zachowali całkowicie normalną tolerancję glukozy. Gdybyśmy ograniczyli naszą analizę osób bez cukrzycy do osób z prawidłową tolerancją glukozy, wartość AUC zwiększyłaby się do 0,82. Dane te podkreślają zatem potrzebę badań populacyjnych do oceny ryzyka cukrzycy. Jedną z mocnych stron naszego badania był jego przyszły charakter. Continue reading „Kliniczne czynniki ryzyka, warianty DNA i rozwój cukrzycy typu 2 ad 9”

Kliniczne czynniki ryzyka, warianty DNA i rozwój cukrzycy typu 2 ad 8

Jednak dodanie danych z genotypowania znanych wariantów DNA do klinicznych czynników ryzyka (w tym wywiadu rodzinnego z cukrzycą) miało minimalny, choć statystycznie istotny, wpływ na prognozowanie przyszłej cukrzycy typu 2. Warto zauważyć, że zdolność genetycznych czynników ryzyka do przewidywania przyszłej cukrzycy typu 2 uległa poprawie wraz ze wzrostem czasu trwania obserwacji, co sugeruje, że ocena genetycznych czynników ryzyka jest klinicznie bardziej znacząca, im wcześniej w życiu są mierzone. Chociaż pacjenci w stadium przedcukrzycowym wykazywali wiele cech insulinooporności, funkcja beta-komórek dostosowana do insulinooporności (wskaźnik dyspozycyjności) była najsilniejszym predyktorem przyszłej cukrzycy. Dodanie miar wydzielania insuliny do modelu klinicznego, który obejmował głównie elementy zespołu metabolicznego, dodatkowo polepszyło moc dyskryminacyjną krzywej ROC, z 0,70 do 0,74 u osobników MPP (P = 0,001) i od 0,79 do 0,83 w osoby z Botnia (P = 0,006).
Spośród 16 loci, które wcześniej wiązały się z cukrzycą typu 2, wykazaliśmy, że 11 – TCF7L2, PPARG, FTO, KCNJ11, NOTCH2, WFS1, CDKAL1, IGF2BP2, SLC30A8, JAZF1 i HHEX – były ryzyko przyszłej cukrzycy. Continue reading „Kliniczne czynniki ryzyka, warianty DNA i rozwój cukrzycy typu 2 ad 8”