Combineren van BMI en polygene score om levenslang risico op diabetes te voorspellen

Integrating the Effect of BMI and Polygenic Scores to estimate Lifetime Risk and Identify Optimal Treatment Targets to Prevent or Reverse Diabetes

Gepresenteerd op het ESC congress 2020 door: Prof. Brian Ference Cambridge, VK

Introductie en methoden

Diabetes is een risicofactor voor CVD, zoals gezien in observationele studies en RCTs. Diabetes verdubbelt het risico op CV events. Preventie van diabetes kan een strategie zijn voor reductie van CVD. Polygene scores (PGS) zijn naar voren gekomen als risicofactor voor diabetes. Omdat genetische varianten aanwezig zijn vanaf geboorte, kan het berekenen van een PGS vroeg in het leven mogelijk diegenen met een hoog levenslang risico op diabetes identificeren.

Deze studie werd uitgevoerd om het risico op diabetes te onderzoeken op alle niveaus van een PGS voor diabetes, afhankelijk van verschillen in BMI. Verder werd het effect van levenslange blootstelling aan verhoogd BMI vergeleken met kortetermijn blooststelling aan verhoogd BMI op risico op diabetes voor alle niveaus van polygene aanleg.

Deze studie gebruikte data van 445,765 deelnemers in de UK Biobank. PGS voor diabetes werd berekend met gebruik van 6.9 miljoen genetische varianten. Bovendien werd een BMI genetische score berekend die 255 varianten omvatte om het effect van levenslange blootstelling aan BMI op risico op diabetes te bepalen. De score werd gebruikt als een instrumentele randomisatie om op natuurlijke wijze deelnemers te randomiseren naar een hoger of lager levenslange blootstelling aan BMI. In observationele studies werd BMI op middelbare leeftijd gemeten. De primaire uitkomst was T2DM.

Belangrijkste resultaten

- Kwintielen gebaseerd op PGS voor diabetes toonden alleen kleine verschillen in niveaus voor BMI

- Risico op diabetes was verhoogd in diegenen in het hoogste kwintiel van PGS in vergelijking met het laagste PGS (HR 2.90, 95%CI: 2.79-3.02).

- Diegenen met hoger PGS voor diabetes hadden hoger risico op diabetes op alle leeftijden en risicotrajecten waren steeds steiler in vergelijking met diegenen met de laagste PGS voor diabetes.

- Risico op diabetes door elke unit toename in levenslange blootstelling aan BMI in Mendeliaanse randomisatie-analyse was vergelijkbaar aan het effect van elke unit toename in BMI, gemeten tijdens middelbare leeftijd (respectievelijke OR 1.26 [1.24-1.28] per 1 kg/m²Δ BMI en OR 1.22 [1.21-1.23] per 1 kg/m²Δ BMI). Dit suggereert dat BMI een grenswaarde heeft en geen cumulatief effect op risico op diabetes.

- Binnen ieder kwintiel van PGS voor diabetes verschilde risico op diabetes ten minste 10-voudig afhankelijk van BMi.

- Er was een 2.5-voudige gradiënt van verhoogd risico voor PGS kwintielen en een 11-voudige gradiënt van verhoogd risico voor BMI kwintielen, wat suggereert dat BMI een sterkere risicofactor voor diabetes is.

- Binnen ieder kwintiel van BMI, verschilde risico op diabetes 2-voudig afhankelijk van PGS kwintiel.

Conclusie

BMI en polygenetische aanleg voor diabetes hebben een onafhankelijk en opsommend effect op risico op ontwikkelen van diabetes. Bovendien blijkt BMI een grotere impact op risico op diabetes te hebben dan PGS. Levenslange blootstelling aan verhoogd BMI in Mendeliaanse randomisatie blijkt een zelfde effect op risico op diabetes te hebben als kortetermijn blootstelling aan BM in observationele studies. De auteurs suggereren dat PGS voor diabetes niet alleen zou moeten worden gebruikt om risico in te schatten, maar zou moeten worden geïntegreerd met bekende modificeerbare oorzaken van ziekte om beter risico te kunnen voorspelen beter diegenen te identificeren die voordeel hebben van interventies.

- Onze berichtgeving is gebaseerd op de op het ESC congres verstrekte informatie -