基于全基因组关联研究的中国人群肺癌风险预测模型

目的 联合使用遗传因素和吸烟信息构建中国汉族人群的肺癌风险预测模型。方法 基于中国汉族人群全基因组关联研究(GWAS)数据,根据样本地区来源将样本分为训练集(南京与上海:1 473 名病例vs. 1 962 名对照)和测试集(北京与武汉:858 名病例vs. 1 115 名对照)。系统整理已报道肺癌易感位点,在训练集中用逐步后退法筛选具有独立效应的位点,并通过加权法估算个体遗传得分用于建模。在训练集中分别构建基于吸烟信息、遗传得分和联合使用吸烟与遗传信息的3 种风险预测模型(吸烟模型、遗传效应模型和联合模型),并根据受试者工作特征(ROC)曲线、曲线下面积(AUC)、净分类指数(NRI)和整体鉴别指数(IDI)评价模型对肺癌风险预测的效能。对于构建的模型,进一步在测试集中进行验证。结果 在训练集中,联合模型、吸烟模型和遗传效应模型AUC分别为0.69(0.67~0.71)、0.65(0.63~0.66)和0.60(0.59~0.62)。在训练集和测试集中联合模型的风险预测效能高于吸烟模型或遗传模型,差异有统计学意义(P<0.001)。重分类结果显示,联合模型与吸烟模型相比,在训练集中NRI 增加4.57%(2.23%~6.91%),IDI 增加3.11%(2.52%~3.69%)。在测试集中,NRI和IDI 分别增加2.77%和3.16%。结论 遗传得分可以显著提高肺癌传统风险模型的预测效能。联合使用遗传因素和吸烟信息构建的中国汉族人群肺癌风险预测模型可用于筛选中国汉族人群中肺癌发病的高危人群。