基于多祖先群体开发的2型糖尿病多基因风险评分模型在日本人群体中的分类准确性比较研究

本研究针对多基因风险评分(PRS)在非欧洲人群中有效性不足的问题，通过分析14,083名日本参与者的基因型数据，比较了不同祖先群体开发的2型糖尿病(T2D-PRS)模型的分类准确性。研究发现日本祖先开发的T2D-PRS模型具有更高预测效能(AUC=0.781 vs 欧洲0.738)，且在年轻群体中表现更优，为亚洲人群糖尿病早期筛查提供了精准遗传学工具。

　　

随着全球糖尿病患病人数突破5.37亿，亚洲国家正面临日益严峻的糖尿病负担。不同于欧洲人群，亚洲患者在较低体重指数(BMI)水平即可发病，且胰岛素分泌能力存在显著差异，这些特征暗示着糖尿病遗传机制的族群特异性。然而当前大多数多基因风险评分(PRS)研究基于欧洲人群开发，其在非欧洲人群中的预测效能存在明显局限。这一现状促使研究者思考：基于匹配祖先群体开发的PRS模型是否能提供更精准的风险评估？

为解决这一科学问题，日本佐贺大学等机构联合日本多机构协作队列(J-MICC)研究组开展了一项突破性研究。团队分析了14,083名35-69岁日本参与者的基因组数据，系统比较了源自日本、欧洲和多种族祖先的2型糖尿病多基因风险评分(T2D-PRS)模型的预测性能。该研究成果发表在《npj Metabolic Health and Disease》期刊，为糖尿病精准预防提供了重要循证依据。

研究采用Illumina HumanOmniExpressExome-8 v1.2芯片进行基因分型，通过SHAPEIT和Minimac3软件对1000 Genomes Project Phase 3参考面板进行基因型填补，最终分析超过1200万变异位点。研究选取了包括日本(PGS002379含920,930个变异)和欧洲(PGS002354含1,109,311个变异)在内的多个PRS模型，采用逻辑回归和受试者工作特征曲线(ROC)评估预测效能。糖尿病诊断标准综合了用药史、HbA1c≥6.5%等临床指标。

在参与者特征方面，6.6%的队列成员患有糖尿病，患者组表现出更高的BMI(24.9 vs 22.9 kg/m²)、HbA1c(7.37% vs 5.41%)等典型代谢异常。逻辑回归分析显示，日本T2D-PRS每增加1个标准差(SD)，糖尿病患病风险增加2.18倍(95%CI:2.02-2.35)，显著高于欧洲模型的1.55倍(95%CI:1.45-1.66)。在最高PRS百分位组，日本模型的风险比达到惊人的8.14倍，而欧洲模型仅为2.17倍。

分类准确性分析呈现更显著差异。日本T2D-PRS的曲线下面积(AUC)达0.781，明显优于欧洲模型的0.738(P<0.001)。值得注意的是，仅使用遗传因素的日本模型预测效能已超过包含BMI等传统风险因素的临床模型(AUC=0.746)。当结合生活方式因素后，日本模型的AUC进一步提升至0.810，展现出优异的附加预测价值。

年龄分层分析揭示重要发现：在35-49岁年轻群体中，日本T2D-PRS的AUC高达0.833，显著优于60-69岁老年组的0.733。这一现象提示遗传风险评估在疾病早期筛查中的独特优势。性别分析显示女性预测准确率略高(AUC=0.792 vs 男性0.746)，可能与激素调节机制差异有关。

为期5年的纵向研究验证了基线发现。日本T2D-PRS对糖尿病发病的预测AUC为0.736，仍显著优于欧洲模型(0.714,P=0.022)。每SD增加对应的风险比为1.78，维持了稳定的预测效力。

该研究通过大规模人群数据证实，基于匹配祖先群体开发的PRS模型具有更优的疾病预测效能。日本T2D-PRS在最高风险个体中识别出糖尿病风险激增8倍的极端群体，这一发现为精准预防提供了关键靶点。研究同时揭示PRS在年轻人群中的卓越预测性能，暗示其在生命早期风险干预中的特殊价值。

从临床转化角度看，这项研究为亚洲人群糖尿病防控带来重要启示：首先，应优先采用基于东亚数据的PRS模型进行风险评估；其次，对PRS最高百分位个体实施强化干预可能获得最佳成本效益；最后，将遗传风险评估与传统指标结合可显著提升预测准确性。这些发现不仅推动了个体化糖尿病预防策略的发展，也为解决健康差异这一全球公共卫生难题提供了新思路。