遗传分析预测骨密度及脆性骨折

Prediction of Bone Mineral Density and Fragility Fracture by Genetic Profiling

J Bone Miner Res. 2017 Feb;32(2):285-293.

Ho-Le TP1, Center JR2,3, Eisman JA2,3,4, Nguyen HT1, Nguyen TV1,2,3,4,5.

1. Centre for Health Technologies, University of Technology, Sydney, Australia.

2．Bone Biology Division, Garvan Institute of Medical Research, Darlinghurst, Australia.

3．St Vincent Clinical School, University of New South Wales, Darlinghurst, Australia.

4．School of Medicine, Notre Dame University Australia, Sydney, Australia.

5．School of Public Health and Community Medicine, University of New South Wales, Darlinghurst, Australia.

尽管骨折易感性部分由遗传因素决定，但新发现的基因变异对骨折预测的作用仍不清楚。本研究旨在明确基因分析对骨折预测的价值。在参与Dubbo骨质疏松症流行病学研究的557名男性和902名女性身上，研究者通过基因分型检测到了62个与骨密度（BMD）相关的单核苷酸多态性（SNPs）。研究者根据X线报告确定1990-2015年间脆性骨折的发病率，并使用双能X线骨密度仪测定股骨颈骨密度。研究者建立了加权多基因风险评分（基因风险评分[GRS]）来评估风险等位基因的数目及每个SNP的骨密度相关性回归系数，并使用Cox比例风险模型评估GRS与骨折风险的相关性。GRS高的患者其股骨颈骨密度更低（P<0.01），但GRS的变异只能解释不到骨密度总变异的2%。GRS每增加一个单位，骨折的危险比就会增加1.20（95% 置信区间, 1.04 ~ 1.38），上述结果独立于年龄、既往骨折史及跌倒，且在33个SNP的子集中独立于股骨颈骨密度。在脊柱和腕部骨折中可以观察到GRS与骨折的显著相关性，但在髋部骨折中并未观察到类似结果。GRS及临床风险因素的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.71（95% 置信区间, 0.68 ~ 0.74）。使用GRS后，髋部骨折及腕部骨折的骨折/非骨折再分类正确率分别上升了12%及 23%。与单独依靠临床风险因素相比，针对骨密度相关性遗传变异的基因分析可提高骨折预测的准确性，并可根据骨折状态对人群进行分层。

编译：丁悦 彭芃

中山大学孙逸仙纪念医院骨外科