一款新的个人健康管理工具，借助人工智能预测患病风险

撰文丨老冰

责编丨迦溆

图片引自：http://dtl315.shannonweb.net

许多复杂疾病具有很强的遗传因素，通过简单的基因组扫描实现对这些复杂疾病的临床测试，是科学家们长期努力的方向。以往的全基因组关联研究（genome-wideassociation studies，GWAS）产生的信号通常是很微弱的，难以应用于临床实践【1】。更何况，疾病发病通常源于个人遗传特质和生活方式的综合影响，这就需要开发出能够分析不同基因组个体的患病倾向、且能根据个体的生活方式调整疾病风险估计的综合模型，对人们的健康实现定量、科学和可操作的指导。

9月6日，斯坦福大学医学院Michael Snyder和Philip S. Tsao等人领导的研究团队在Cell发表了题为Decoding the Genomics ofAbdominal Aortic Aneurysm的论文（论文第一作者为李晶晶博士），首次对腹主动脉瘤（abdominal aortic aneurysm，AAA）患者和对照组进行了高覆盖度的全基因组测序（WGS），并新开发了一种个人健康管理工具——HEAL（hierarchical estimate from agnostic learning，通过不可知学习的分级评估）。HEAL不依靠先验知识，而由数据驱动，将个人基因组与电子健康记录（electronichealth record，EHR）数据相结合，分析病因、临床预后和潜在干预措施相关的内在信息。

腹主动脉瘤（abdominalaortic aneurysm，AAA）是一种严重、复杂而常见的心血管疾病，在西方国家主要死因中排名第十位，该病主要发生在65岁以上的人群，和个人生活习惯有关，且具有很强的遗传性，但遗传基础尚不明晰，是验证HEAL实用性的良好试验对象。

AAA的典型特征表现为下腹主动脉不可逆地膨胀到直径超过30mm，并伴有慢性炎症、血管平滑肌细胞的凋亡、细胞外基质的重构和降解，以及管腔血栓的形成【2,3】。主动脉破裂是AAA最常见的并发症，死亡率高达90%【4】。腹主动脉瘤在生长的过程没有任何症状，因此患者通常在晚期才被诊断出来。目前，人们对AAA遗传基础的了解还不足以指导该病的临床早期筛查，尽早确定AAA的的遗传基础将有助于早期诊断、监测和干预AAA的发生，并有助于揭示它的发病机制。

这项研究中，HEAL整合了被试者的全基因组测序数据、临床生理测量和吸烟史数据，共313名AAA患者和161名对照被试者进行分析，鉴定出60个作为疾病风险模型基础的AAA重要相关基因，并随后在人主动脉组织和小鼠模型中证实了该结果。

HEAL的整体研究设计与算法

严格的测试和实验验证表明，HEAL不仅从人群基因组中鉴定出了AAA的疾病相关成分，还可以仅凭个人基因组准确预测疾病状态。当与个人EHR数据（如生活方式和生理测量信息）组合时，HEAL的预测能力进一步增加，达到了与许多现有临床筛查测试相似甚至更好的水平。例如，在AAA同生群的计算机模拟研究中，改变AAA患者的血浆高密度脂蛋白（HDL）胆固醇水平时，HEAL会基于个人基因组的条件对其AAA风险值进行不同的调整：总体上，HDL水平与HEAL的AAA风险评分呈负相关，大多数人的AAA风险值对HDL的变化敏感（下图B：B组、C组），而AAA阳性（下图B：A组）AAA阴性（下图B：D组）组风险评分基本不受HDL值变化的影响。

HEAL的精准医疗性能（A：HEAL与现有临床试验的的特异性和敏感性比对；B：基于个人基因组与个人生活方式相互作用的HEAL预测：AAA的风险随着HDL胆固醇水平的变化而改变）

总之，这项研究通过整合一个人的基因组基线数据和生活方式/生理参数数据，强调了个性化健康管理的重要性，并揭示了新工具HEAL在这个领域的适用性和可能的应用前景。

“例如，我们知道吸烟对AAA的发生有巨大的影响，”该文的共同作者、斯坦福大学医学院教授PhilipS. Tsao说，“如果你被检测出AAA的遗传倾向，你会被医生强烈建议不要戒烟。” Tsao还表示，研究为疾病基因组分析提供了一个新的框架，HEAL可以服务于神经系统疾病（如自闭症和精神分裂症）、心血管疾病和慢性衰老疾病的检测。

另一位共同作者，斯坦福大学的基因组学和个性化医学主任Snyder则表示，未来的病人足不出户，通过邮寄唾液样本便得知自己的基因组序列，而医生或遗传专家则可以借助HEAL的分析，对患者实施远程指导。

对于多基因相关的疾病，其遗传风险因素的检测一向是极具挑战性的，而现在，研究人员借助人工智能技术，仅使用个体的基因组序列，就可以预测出他/她的患病风险。

参考文献

1. McCarthy Mark I, Abecasis Gonçalo R,Cardon Lon R, et al. Genome-wide association studies for complex traits:consensus, uncertainty and challenges.Nature reviews genetics, 2008, 9(5):356.

2. Aggarwal Sourabh, Qamar Arman, Sharma Vishal, et al.Abdominal aortic aneurysm: A comprehensive review.Experimental & ClinicalCardiology, 2011, 16(1):11.

3. Nordon Ian M, Hinchliffe Robert J, Loftus Ian M, et al.Pathophysiology and epidemiology of abdominal aortic aneurysms.Nature reviews cardiology, 2011, 8(2):92.

4. Pearce William H, Zarins Christopher K, Bacharach J Michael,et al. Atherosclerotic peripheral vascular disease symposium II: controversiesin abdominal aortic aneurysm repair.Circulation, 2008, 118(25):2860-2863.