全基因组关联研究 (GWAS) 时代冠状动脉疾病 (CAD)遗传研究展望

全基因组关联研究 (GWAS) 时代冠状动脉疾病 (CAD)

遗传研究展望

专题述评 WHYWHEEL

全基因组关联研究（GWAS）彻底改变了我们对冠状动脉疾病（CAD）遗传基础的理解, 从2007年的单一风险基因座的鉴定发展到如今的393个重要遗传关联的发现。正如《自然》杂志报道的那样,最近涉及超过100万参与者的大规模GWAS不仅扩大了我们对CAD相关基因的了解, 而且还为疾病发病机理提供了重要的见解, 为新颖的治疗方法和改进的风险预测策略铺平了道路。

冠心病的遗传特征

I.      CAD的遗传力 

遗传力研究为冠状动脉疾病（CAD）的遗传贡献提供了重要的见解。双胞胎研究特别有用,单卵双胞胎与双卵双胞胎相比, CAD的一致性显着更高。丹麦双胞胎登记处的一项研究发现, 单卵双胞胎的CAD一致性率为44%,而双卵双胞胎的比率仅为14%。这种实质性差异凸显了CAD开发中强大的遗传成分。CAD的遗传力估计值通常在40%至60%之间,表明遗传因素在疾病易感性中起主要作用。但是, 与CAD相关的特定性状的遗传力可能会有所不同。例如, 冠状动脉钙化（CAC）评分是动脉粥样硬化的标志,其遗传力为58%。钙化的斑块体积显示出更高的遗传力, 为78%。

有趣的是, 并非CAD的所有方面都具有相等的遗传贡献。代表动脉粥样硬化的早期阶段的未钙化斑块体积似乎更受环境因素的影响。研究发现,未钙化的斑块体积主要由环境影响决定, 只有37%归因于独特的环境因素,未检测到明显的遗传成分。CAD的遗传力似乎也取决于年龄。遗传因素对早发性CAD的影响更大, 尤其是在男性55岁之前或女性65岁之前发生的情况下。这种与年龄有关的影响强调了在年轻人中考虑家族史和遗传危险因素的重要性。

重要的是要注意,遗传力估计并不意味着遗传决定论。相反, 它们反映了可归因于人群中遗传差异的CAD风险变化的比例。遗传易感性与环境因素之间的相互作用对于确定个人患CAD的总体风险仍然至关重要。

II.     冠心病遗传结构的特点

冠心病（CAD）的遗传结构比最初预想的要复杂得多。大量的全基因组关联研究 (GWAS) 揭示了其关键特征，挑战了早期寻找少数几个主要基因变异的预期。

冠心病遗传结构的主要特点：

l  多基因性： CAD 不是由单一基因或少数几个基因控制的，而是受众多基因变异的影响。 每个变异对疾病风险的贡献都很小，但它们的累积效应却很显著。

l  效应量小：与 CAD 相关的大多数基因变异的效应量都很小，通常会导致患病风险增加不到 10%。这意味着需要非常大的样本量才能可靠地检测到这些变异，这也解释了为什么 GWAS 研究需要如此庞大的样本量。

l  与传统风险因素的关联：许多与 CAD 相关的基因变异也与传统的 CAD 风险因素相关，例如血脂异常、高血压、糖尿病和肥胖。这表明遗传因素和环境因素在 CAD 的发病机制中相互交织，共同影响着疾病的风险。

l  种族差异：一些基因变异在不同种族人群中表现出不同的效应量或频率。例如，9p21 基因位点在欧洲人、南亚人和东亚人中与 CAD 风险高度相关，但在非洲人中却并非如此。 这种差异可能是由于不同人群的遗传背景、环境暴露和生活方式等因素造成的。

l  性别差异：一些研究表明，某些基因变异对男性和女性的 CAD 风险影响不同。这可能有助于解释为什么男性患 CAD 的风险通常高于女性。

泛基因模型：

为了解释 CAD 复杂的遗传结构，研究人员提出了“泛基因”模型。该模型认为，除了直接影响 CAD 风险的“核心基因”外，还有许多“外周基因”通过调控核心基因的表达来间接影响 CAD 风险。 这些外周基因的遗传变异可以通过复杂的基因调控网络对 CAD 风险产生微妙的影响，从而导致 CAD 遗传结构的复杂性。

III.       除单核苷酸多态性外，可能与冠心病相关的其他遗传变异类型

除了单核苷酸多态性 (SNP) 之外，其他类型的遗传变异也可能与冠心病 (CAD) 相关, 其他的变异类型包括：

● 插入缺失（indel）： 这些变异涉及 DNA 序列中一个或多个碱基对的插入或缺失。

● 大规模结构变异： 这些变异影响染色体的大部分，包括倒位、易位和重复。

●拷贝数变异 (CNV)： CNV 指的是基因组中特定 DNA 片段的重复或缺失，导致基因拷贝数的变化。 一些研究表明，CNV 可能与 CAD 风险相关，例如 1q21.1 位点的缺失。

●表观遗传学修饰： 表观遗传学修饰是指不改变 DNA 序列本身，但会影响基因表达的修饰，例如 DNA 甲基化和组蛋白修饰。 一些研究表明，表观遗传学修饰可能与 CAD 风险相关，例如与炎症和脂质代谢相关的基因的甲基化变化。

●线粒体DNA变异：线粒体 DNA 是独立于细胞核 DNA 存在的遗传物质，负责编码线粒体功能所需的蛋白质。 线粒体 DNA 变异可能影响线粒体功能，从而增加 CAD 风险。

未来的研究方向需要进一步的研究来阐明上述遗传变异和因素在 CAD 发病机制中的具体作用。可能包括：

●对不同类型的遗传变异进行更全面的分析，包括 SNP、indel、结构变异、CNV 和线粒体 DNA 变异。

●研究表观遗传学修饰在 CAD 中的作用，以及环境因素对表观基因组的影响。

●开展大规模的基因组测序研究，以发现更多与 CAD 相关的罕见变异和低频变异。

总之，除了 SNP 之外，其他类型的遗传变异以及表观遗传学和线粒体 DNA 变异都可能与 CAD 相关。 对这些因素的深入研究将有助于我们更好地理解 CAD 的复杂遗传基础，并为开发更有效的预防、诊断和治疗方法提供新的思路。

IV.       遗传风险因素 

冠状动脉疾病（CAD）的遗传危险因素包括多种遗传变异, 这些变异会影响个人对发展为动脉粥样硬化及随后的冠状动脉事件的敏感性。全基因组关联研究（GWAS）已鉴定出200多个与CAD风险相关的遗传基因座。这些遗传变异可以大致分为几种关键途径:

l  脂质代谢: 大约20%的已鉴定遗传基因座与低密度脂蛋白（LDL）,富含甘油三酸酯的脂蛋白（TRL）或脂蛋白（a）的代谢有关。 例如, 编码LDL受体的LDLR基因突变可导致家族性高胆固醇血症并显着增加CAD风险。

l  血压调节: 约5-10%的CAD相关遗传变异与血压控制有关。 调节血管张力和血小板聚集的GUCY1A3和NOS3等基因与CAD风险有关。

l  炎症: 影响炎症途径的遗传变异会导致CAD风险。CANTOS试验表明,通过抑制白介素-1β来靶向炎症可以减少心血管事件, 从而突出了这种途径的重要性。

l  血栓形成: 参与凝血级联和血小板功能的基因会影响CAD风险。例如 ,编码凝血因子V的F5基因变体与血栓风险增加相关。

l  血管壁的完整性: 影响动脉壁结构和功能的遗传因素会使个体易患动脉粥样硬化。编码III型胶原蛋白的COL3A1等基因的突变与CAD风险增加有关。

l  氧化应激: 调节氧化应激反应的基因变异, 例如GCLM（谷氨酸-半胱氨酸酶修饰剂亚基）, 会影响CAD敏感性。

l  与糖尿病有关的途径: 鉴于糖尿病和CAD之间的密切联系, 影响胰岛素敏感性和葡萄糖代谢的遗传变异可以间接影响CAD风险。

这些遗传风险因素的累积影响通常使用多基因风险评分（PRS）进行评估。最近一项涉及55,685个人的研究发现, 与其他人群相比,遗传风险最高20%的人发生心脏事件的风险高91%。重要的是, 遗传风险因素可以与环境因素相互作用,从而调节个人的总体CAD风险。例如, 与生活方式不利的人相比, 坚持良好生活方式的高遗传风险的人发生心脏事件的风险降低了46%。

了解这些遗传风险因素不仅有助于风险分层, 而且为治疗干预提供了潜在的目标。例如, 发现降低LDL胆固醇和CAD风险的PCSK9功能丧失突变导致了PCSK9抑制剂（一种新型的降脂药物）的发展。随着我们对遗传风险因素的了解不断扩大, 它有望增强个性化的预防策略, 并推动开发新型CAD治疗方法。

V.     表观遗传修饰和CAD 

表观遗传修饰通过调节基因表达而不改变潜在的DNA序列, 在冠状动脉疾病（CAD）的发育和进展中起着至关重要的作用。这些修饰主要通过三个主要机制发生: DNA甲基化,组蛋白修饰和非编码RNA。

DNA甲基化是CAD发病机理中的关键表观遗传过程。研究已经确定了与事件CHD（iCHD）事件相关的不同甲基化位置（DMP）。例如, 一项针对11,461个人的大规模表观基因组全协会研究（EWAS）荟萃分析, 发现与iCHD或心肌梗塞相关的血白细胞DNA中有52个CpG位点。这些CpG与参与钙调节和肾功能的基因相关, 突出了CAD进展中的潜在新机制。

组蛋白的修改也极大地增加了CAD风险。组蛋白的乙酰化和甲基化可以改变染色质结构和基因可及性。在肥厚的小鼠心肌细胞中,在9。1%的染色质中观察到组蛋白标记的变化,从而影响与心脏肥大有关的基因。组蛋白修饰的这些改变可导致关键心血管基因的失调, 并有助于CAD的发展。

非编码RNA, 特别是微RNA（miRNA）和长非编码RNA（lncRNA）, 已成为CAD中重要的表观遗传调节剂。例如, 已经证明从9p21基因座（CAD的主要遗传危险因素）转录的长非编码RNA ANRIL会影响细胞周期调节和附近细胞增殖基因的表达。这证明了遗传风险变异如何通过表观遗传机制发挥其作用。

重要的是, 表观遗传修饰可能是可逆的, 并受到环境因素的影响。这为CAD预防和治疗提供了有希望的途径。例如, 与吸烟和肥胖等CAD危险因素相关的DNA甲基化模式可以通过生活方式的改变而部分逆转。此外, 正在探索针对表观遗传酶（例如DNA甲基转移酶和组蛋白脱乙酰基酶）的药理干预措施, 作为CAD的潜在疗法。

遗传易感性与表观遗传修饰之间的相互作用在CAD中特别相关。例如, 冠状动脉钙化评分的遗传力估计为58%, 而钙化斑块体积显示78%的遗传力。但是, 代表动脉粥样硬化早期阶段的非钙化斑块体积主要受环境因素影响(63%的常见环境,37%的独特环境）。这表明表观遗传修饰在斑块形成的初始阶段可能起着更重要的作用, 而遗传因素的作用在钙化的后期阶段变得更加主要。

了解这些表观遗传机制不仅可以洞悉CAD发病机理, 还可以为早期疾病检测提供潜在的生物标志物,并为治疗干预提供新颖的靶标。随着该领域研究的进展, 将表观遗传信息与遗传和传统风险因素相结合可能会出现更个性化和有效的CAD预防和治疗策略。

VI.      祖先特异性风险等位基因 

冠状动脉疾病（CAD）的祖先特异性风险等位基因已成为研究的关键领域,强调了遗传研究中不同人群代表性的重要性。尽管许多CAD风险基

因座在人群中共享,但有些显示出不同祖先群体之间在频率和效应大小方面的显着差异。一个明显的例子是9p21基因座,它与大多数人群的CAD风险密切相关,但在非洲血统的个体中却显示出不同的模式。此位置上有两种常见的单倍型负责欧洲,亚洲和西班牙裔人口的风险分层,但非洲裔人口中几乎没有。 这一发现强调了需要进行特定于祖先的遗传研究,以充分了解不同人群的CAD风险。

最近的大规模全基因组关联研究（GWAS）在识别特定于祖先的风险等位基因方面取得了重大进展。一项包含来自“百万退伍军人计划”的数据的研究,其中包括白人,黑人和西班牙裔人群,发现了八个具有全基因组意义的基因座,特别是在黑人和西班牙裔个体中。这一发现突出了通过扩大研究人群的多样性来发现新颖的遗传关联的潜力。

特定于祖先的风险等位基因的重要性不仅限于其识别,还在于其对风险预测的影响。来自欧洲血统人群的多基因风险评分（PRS）显示,黑人的表现明显下降。 这种差异强调了开发特定于祖先的PRS的必要性,以改善不同人群的风险预测。

有趣的是,一些风险等位基因在人群中显示出不同的效应大小。例如, 与欧洲人相比,LPA基因（rs3798220)的变异对东亚人的CAD风险影响更大。 这种影响规模的差异可能对不同人群的风险评估和针对性的预防策略产生重大影响。

对特定于祖先的风险等位基因的研究还揭示了人群中CAD风险的共同生物学途径。尽管特定遗传变异有所不同,但祖先CAD遗传学中的常见主题包括脂质代谢,炎症和血管壁过程的作用。这表明, 尽管遗传结构可能有所不同, 但CAD的潜在生物学机制在人群中得到了广泛保护。

随着该领域研究的进展,人们越来越重视增加遗传研究的多样性,并开发出更复杂的方法来整合多祖先数据。这些努力旨在增进我们对所有人群中CAD遗传学的了解,并最终导致更公平有效的CAD预防和治疗策

VII.     CAD遗传变体的功能表征 

与冠状动脉疾病（CAD）相关的遗传变体的功能表征对于理解疾病机制和开发靶向疗法至关重要。最近的研究采用了各种方法来阐明与CAD相关的基因座的生物学意义。

一种关键方法是使用表达式定量性状基因座（eQTL）分析来识别其表达受CAD相关变体影响的基因。例如, 一项研究发现GUCY1A3基因座的CAD风险等位基因（rs7692387)与较低的GUCY1A3 mRNA水平相关。 这一发现得到了报告基因检测的支持, 该检测表明携带风险等位基因的构建体GUCY1A3启动子活性降低。

等位基因表达失衡（AEI）分析也已用于检测功能性调控变化。通过比较两个等位基因在杂合变异中的表达, 研究人员可以分离出遗传变异的顺式作用。但是, 一项针对54种组织类型中的55种与CAD相关的SNP的AEI的研究发现, 许多组织未能显示等位基因表达失衡, 这表明它们可能是功能性顺式变体的较差标记。

当前，已经采用精细映射技术来缩小与CAD相关的基因座内可能的因果关系。最近的大型GWAS在95%可信的集合中确定了42个关联, 其中少于5个变体, 从而可以更精确地识别潜在的因果关系。这种方法可以帮助对功能随访研究的变体进行优先排序。

事实证明, 结合多证据的综合方法对于鉴定候选因果基因很有价值。最近的一项研究使用了八个互补的预测因子来优先确定185个候选因果基因的CAD,其中94个基因由三个或多个预测因子支持。这种多方面的方法可以帮助克服各个方法的局限性, 并提供对CAD遗传结构的更全面理解。

功能基因组学研究揭示了对特定CAD相关途径的见解。例如, TGFβ信号通路的多个组件已牵涉到CAD中, 包括TGFβ1, SMAD3和SKI。机械研究已经确定了破坏转录因子结合位点的功能变异, 例如SMAD3中的内含SNP（rs17293632)会影响AP-1结合。

诸如CRISPR / Cas9基因编辑之类的新兴技术正在被应用来功能表征相关细胞类型中与CAD相关的变体。这些方法使研究人员可以直接操纵遗传变异并观察其对细胞表型的影响, 从而为因果机制提供关键见解。

随着功能表征研究的继续, 它们将在将GWAS发现转化为可行的生物学见解以及CAD预防和治疗的潜在治疗目标方面发挥至关重要的作用。

VIII.    基因与环境相互作用 

基因-环境相互作用在冠状动脉疾病（CAD）的发展中起着至关重要的作用, 突出了遗传易感性与环境因素之间的复杂相互作用。最近的研究揭示了特定的遗传变异如何与生活方式和环境暴露相互作用以调节CAD风险。

CAD中最完善的基因-环境相互作用之一涉及吸烟。一项研究发现, 与非吸烟者相比, 9p21风险等位基因是CAD的主要遗传风险因素, 对吸烟者的疾病风险影响显着增强。这种相互作用表明, 携带9p21风险等位基因的人可能特别容易受到吸烟对心血管健康的有害影响。

饮食也已证明与CAD的遗传危险因素相互作用。INTERHEART研究的研究表明,食用富含水果和蔬菜的“审慎”饮食的个体与9p21风险等位基因相关的风险显着降低。这一发现强调了饮食干预措施减轻CAD遗传风险的潜力。

运动是与遗传风险相互作用的另一个环境因素。一项研究CAD的多基因风险评分与身体活动之间相互作用的研究发现, 从事定期运动的个体遗传风险已减弱。这表明, 生活方式的改变对于具有高CAD遗传易感性的人可能特别有益。

对于其他CAD风险因素, 也观察到了基因-环境相互作用。例如, 与低密度脂蛋白胆固醇水平相关的遗传变异的作用已被饮食脂肪摄入所改变

。 同样, 遗传变异对血压的影响也可能受到钠摄入的影响, 这突出了在管理心血管风险中同时考虑遗传和环境因素的重要性。

新的研究正在探索涉及空气污染的基因-环境相互作用, 这是对心血管健康的日益关注的问题。一项研究确定了CXCL12基因附近的遗传变异,该变异与暴露于高颗粒物水平的个体的QT延长有关。这一发现表明, 某些遗传变异可能会增加对空气污染心血管影响的敏感性。

了解基因-环境相互作用对于制定针对CAD的个性化预防策略至关重要。通过根据其遗传特征识别特别容易受到特定环境风险因素影响的个人,可以采取针对性的干预措施以减少CAD风险。例如, 具有较高CAD遗传风险评分的人可能会受益于更密集的生活方式改变或较早的药理干预。

随着该领域研究的进展, 将基因-环境相互作用数据整合到风险预测模型中有望提高CAD风险评估的准确性。但是, 在准确测量环境暴露并复制不同人群的相互作用发现方面仍然存在挑战。利用大规模生物库和先进统计方法的未来研究对于进一步阐明CAD开发中基因与环境之间的复杂相互作用至关重要。

全基因组关联研究和冠状动脉疾病

I．  冠心病GWAS技术的演进 

在过去的17年中, 冠状动脉疾病（CAD）的全基因组关联研究（GWAS）的发展以规模, 方法和发现的显著进步为标志。2007年, 首个CAD GWAS确定了9p21风险位点, 该位点仍然是与CAD相关的最稳健位点。这一初步发现为一系列越来越大,更复杂的研究铺平了道路。

随着样本量的增加, 确定的基因座数量也随之增加。CARDIoGRAM（Coronary Artery Disease Genome wide Replication and Meta-analysis）协会成立于2011年, 报告了25个与CAD相关的基因座。到2013年, CARDIoGRAMPlusC4D(Coronary ARtery DIsease Genome wide Replication and Meta-analysis plus The Coronary Artery Disease (C4D) Genetics)联盟已将其扩展到46个地区。这些早期的协会对于建立大规模CAD遗传研究的基础至关重要。

技术进步在这一发展中起着举足轻重的作用。2007年国际HapMap项目和2015年1000个基因组项目的完成为基因型插补提供了必要的参考面板, 从而显着提高了检测与低频变体关联的能力。开发更实惠的测序技术和改进的统计方法进一步加快了研究进程。

近年来, GWAS样本量和发现量呈指数增长。2022年的一项研究纳入了“百万退伍军人计划”的数据, 分析了近四分之一的CAD病例, 确定了95个新基因座, 其中包括X染色体上的9个。这项研究还证明了多个祖先群体中CAD的几乎等效遗传力, 突显了遗传研究中不同种群代表性的重要性。

最近的荟萃分析将全基因组显着CAD基因座的数量增加到393个, 其中300多个基因座显着, 错误发现率为5%。鉴定基因座的急剧增加伴随着更复杂的分析方法, 包括用于查明可能的因果变异的精细映射技术和用于确定候选基因优先级的整合分析。

CAD GWAS的演进不仅增加了我们对疾病遗传结构的理解, 而且还将重点转移到了已鉴定变体的功能表征和临床应用的多基因风险评分的开发上。随着该领域的不断发展, 重点放在多祖先分析, 多组学数据整合以及将遗传发现转化为治疗目标上。

II.     针对冠心病的多祖先数据集成

在全基因组关联研究（GWAS）中整合多祖先数据已成为增强我们对冠状动脉疾病（CAD）遗传学理解的关键策略。这种方法不仅改善了对新风险基因座的检测,而且还提供了对不同人群中CAD共享且独特的遗传结构的见解。

一项具有里程碑意义的研究,结合了来自“百万退伍军人计划”的数据,其中包括白人,黑人和西班牙裔人群,证明了多个祖先群体中CAD的几乎等效遗传力。这一发现挑战了先前的假设, 并强调了将不同人群纳入CAD遗传研究的重要性。

事实证明, 跨祖先荟萃分析在识别与CAD相关的新基因座方面特别有效。最近的一项研究将欧洲血统的GWAS数据与日本的GWAS结果相结合, 产生了另外38个新颖的基因座。这凸显了整合来自不同祖先背景的数据以发现单祖先研究中可能错过的遗传关联的能力。

但是, 遗传发现在人群中的可转移性仍然是一个挑战。一项针对CAD的多基因风险评分（PRS）的研究发现, 源自欧洲血统人群的评分显着降低了黑人的表现。这表明需要进行针对特定祖先的遗传研究, 并开发针对特定人群的风险预测工具。

有趣的是, 一些CAD风险基因座显示出特定于人群的影响。例如, 在大多数人口中,在9p21位点上有两种常见的单倍型,与CAD风险密切相关,在非洲血统的人群中实际上不存在。 这些发现为CAD风险变体的进化历史及其在人群中的不同影响提供了宝贵的见解。

多祖先研究还揭示了人群中CAD风险的共同生物学途径。最近的一项分析确定了祖先CAD遗传学中的常见主题, 包括了对脂质代谢, 炎症和血管壁病变的作用。这表明, 尽管特定的遗传变异可能不同, 但CAD的潜在生物学机制在人群中基本得以保留。

多祖先数据的集成并非没有挑战。人群中联系不平衡模式的差异会使精细映射工作和因果变异的识别复杂化。另外, 环境因素和基因-环境相互作用可能在人群中变化, 从而潜在地影响遗传风险的表达。

随着该领域的发展, 人们越来越重视增加遗传研究的多样性, 并开发出更复杂的方法来整合多祖先数据。这些努力旨在增进我们对所有人群中CAD遗传学的了解, 并最终导致更公平, 有效的CAD预防和治疗策略。

III.   针对CAD的主要发现 

全基因组关联研究（GWAS）在理解冠状动脉疾病（CAD）的遗传基础方面得出了一些重大发现。最重要的发现之一是2007年鉴定了9p21位基因座, 它仍然是CAD的最强遗传危险因素。这一发现为随后的GWAS打开了闸门, 从而确定了许多其他风险场景。

GWAS 研究在发现与冠心病相关的基因变异方面取得的一些重要进展:

l  发现了大量的风险基因位点：从 2007 年首次发现 CAD 相关的常见基因变异以来，GWAS 已经识别出超过 320 个独立的基因区域，这些区域包含与 CAD 风险相关的变异。随着样本量的增加，预计未来会发现更多的风险位点。

l  揭示了 CAD 复杂的遗传结构：与最初的预期相反，CAD 的遗传结构并非由少数几个具有较大效应的基因决定。相反，GWAS发现CAD 是多基因的，这意味着许多具有较小效应的常见基因变异共同作用，导致了该疾病的发生发展。

l  促进了多基因风险评分的开发：GWAS的结果被用于构建多基因风险评分(PRS)，该评分可以综合考虑多个基因变异的影响，从而更准确地预测个体患CAD的风险。

l  扩展了对不同人群CAD遗传基础的理解：虽然早期GWAS主要集中在欧洲人群，但近年来，研究人员也开始关注其他人群，例如非洲人群、西班牙人群和东亚人群。这项工作有助于揭示不同人群CAD遗传基础的异同。

l  非欧洲人群的遗传关联：早期的GWAS研究主要集中在欧洲人群，导致对CAD遗传基础的认识存在种族偏差。近年来，研究人员开始关注非欧洲人群，例如非洲和西班牙裔人群，并在这些人群中发现了新的与CAD相关的基因区域。这些发现强调了在不同人群中开展 GWAS 研究的重要性，以揭示CAD遗传结构的种族差异，并开发更具普遍适用性的风险预测模型和治疗策略。

l     与传统风险因素以外的表型的关联：早期的GWAS研究主要关注与血脂异常和高血压相关的基因变异，而近年来，研究人员开始关注

与其他表型相关的基因变异，例如糖尿病、肥胖和物质使用障碍。例如，与肥胖相关的基因FTO和与糖尿病相关的基因TCF7L2在最新

的GWAS研究中均达到了全基因组显著性水平，表明这些基因变异可能通过影响体重和血糖水平间接影响CAD风险。这些发现扩展

了我们对CAD遗传基础的认识，并为开发针对不同风险因素的个性化预防和治疗策略提供了新的思路。

l     动脉粥样硬化形成机制的遗传学基础：研究利用 GWAS 结果探索了与动脉粥样硬化斑块形成和破裂相关的基因变异。例如，一项研究

分析了退伍军人项目 (MVP) 中 65,000 名参与者的冠状动脉造影数据，并确定了46个与冠状动脉病变程度相关的基因区域。另一项研

究分析了560名死于非心血管疾病的青少年和年轻人的尸检数据，发现多基因风险评分与早期动脉粥样硬化病变相关。这些研究表明，

GWAS发现的许多基因变异可能通过促进动脉粥样硬化斑块的形成和发展来影响CAD风险。

l    性别差异的遗传学基础：研究人员开始关注男性和女性之间CAD遗传基础的差异。一项研究对 77,000 个病例进行了性别交互作用分

析，发现10个基因位点的效应量在男性和女性之间存在显著差异，其中9个位点的效应量在男性中更强。另一项研究发现，多基因风

险评分对男性和女性的CAD风险预测效果存在差异。这些研究表明，CAD的遗传基础可能存在性别差异，这需要在未来的研究中进一

步探索。

l   整合多组学数据：虽然GWAS已经取得了很大进展，但仅依靠SNP数据难以完全解释CAD的遗传变异。当前的研究已经开始整合多组

学数据，例如甲基化组、转录组和蛋白质组数据，以更全面地理解CAD的遗传基础。整合其他组学数据，例如蛋白质组学数据，可能有助于开发更准确的CAD风险预测模型，并可能替代昂贵的影像学检查。

   GWAS研究在揭示CAD复杂遗传基础方面取得了显著进展，但也提出了新的挑战和研究方向。研究人员正在努力探索非欧洲人群的遗传关联、与传统风险因素以外的表型的关联、动脉粥样硬化形成机制的遗传学基础、性别差异的遗传学基础以及整合多组学数据，以更全面地理解CAD的遗传基础，并为开发更有效的预防、诊断和治疗方法提供新的思路。

IV.    GWAS的临床意义 

冠状动脉疾病（CAD）的全基因组关联研究（GWAS）具有重要的临床意义, 尤其是在风险预测, 药物开发和个性化药物方法方面。

从GWAS数据得出的多基因风险评分（PRS）已成为识别CAD高遗传风险个体的强大工具。一项大规模研究表明,与分布中间的人相比,PRS分布前5%的人的CAD风险增加了3倍。 这种风险水平与引起家族性高胆固醇血症的单基因突变所赋予的风险相当, 这表明多基因风险评估可以确定大量的高风险个体, 这些个体可能会从早期干预中受益。

GWAS的发现也为药物开发策略提供了信息。例如, 在PCSK9中发现了与较低的LDL胆固醇和降低的CAD风险相关的功能丧失变体, 导致了PCSK9抑制剂的发展, 该抑制剂现已批准用于降低胆固醇。 同样,支持IL-6信号在CAD中的作用的遗传证据也增强了抗炎疗法（例如canakinumab）在CAD预防中的潜力。

遗传数据与传统风险因素的整合改善了风险预测模型。 一项将全基因组多基因评分与临床危险因素相结合的研究与单独的常规危险因素相比,显着增强了事件冠状动脉事件的预测。0种改善的风险分层可以帮助临床医生就预防性干预措施（例如他汀类药物治疗或生活方式改变）做出更明智的决定。

GWAS结果还强调了重新定位药物的潜力。例如, 支持CAD中脂蛋白（a）水平升高的因果关系的遗传证据引起了人们对开发针对该脂蛋白的疗法的新兴趣。此外, 通过GWAS鉴定的血管壁途径中涉及的基因,例如GUCY1A3和JCAD, 代表了CAD预防和治疗的潜在新药靶标。

GWAS揭示的CAD遗传学中的性别特异性差异具有重要的临床意义。一项研究发现, 某些CAD风险基因座对女性的影响要强于男性,这表明针对性别的风险预测模型对于最佳风险分层可能是必需的。

尽管在CAD管理中GWAS发现的临床实施是有希望的, 但挑战仍然存在。PRS在不同人群中的可转移性受到限制, 这突出表明需要进行更具包容性的遗传研究, 以确保公平地应用遗传风险预测。此外, 将遗传关联转化为可行的临床干预措施需要对已确定的基因座进行进一步的功能表征并进行严格的临床试验。

随着GWAS继续发现CAD的遗传结构, 为更个性化和有效的CAD预防和治疗方法铺平了道路。

V.   GWAS 对冠心病研究结果比预期更复杂

研究人员发现，冠心病的全基因组关联研究 (GWAS) 结果比最初预期的要复杂得多，这主要基于以下几个关键观察和发现：

1. 遗传结构的多基因性和效应量小：

与最初预期相反，CAD 的遗传结构并非由少数几个具有较大效应的基因决定。研究人员原以为可以找到 5 到 10 个频率较高且优势比在 1.5 到 3 之间的 SNP，从而解释大部分遗传变异。但实际情况是，CAD是由许多具有较小效应的常见基因变异共同作用导致的，这种现象被称为多基因性。 多年来，GWAS已经识别出超过 320 个与 CAD 风险相关的独立基因区域，但大多数变异的效应量都很小，通常导致患病风险增加不到 10%。即使是 9p21 这个与 CAD 风险关联最强的基因位点之一，其效应量也仅为 1.2 到 1.4 左右。

2. 9p21 基因位点在不同人群中的差异：

9p21 基因位点在欧洲人、南亚人和东亚人中是 CAD 风险最高的基因位点之一，但在非洲人群中却未发现显著关联。研究发现，9p21位点的致病变异在非洲人群中可能不存在或频率极低，这表明 CAD 的遗传基础可能存在种族差异。

3. 多基因风险评分的局限性：

基于 GWAS 结果构建的多基因风险评分 (PRS) 可以综合考虑多个基因变异的影响，更准确地预测个体患 CAD 的风险。然而，由于大多数 GWAS 数据来自欧洲人群，PRS 在其他人群中的预测准确性较低。这凸显了在不同人群中开展 GWAS 研究的重要性，以开发更具普遍适用性的风险预测模型。

4. 难以解释的遗传变异：

尽管 GWAS 已经确定了数百个与 CAD 相关的基因区域，但其中许多区域的功能和作用机制尚不清楚。 目前的GWAS研究只能解释大约五分之一的 CAD 遗传变异，还有很多遗传因素有待进一步探索。

5. 其他类型的遗传变异和复杂机制：

除了单核苷酸多态性 (SNP) 之外，其他类型的遗传变异，如插入缺失 (indel) 和大规模结构变异，也可能与 CAD 相关。此外，基因-基因和基因-环境相互作用、表观遗传学因素以及线粒体 DNA 变异等复杂机制都可能参与 CAD 的发病过程，进一步增加了研究的复杂性。

GWAS 研究结果表明，CAD 的遗传结构比最初预期的要复杂得多，这体现在其多基因性、效应量小、种族差异、难以解释的遗传变异以及复杂机制等方面。 为了更全面地理解 CAD 的遗传基础，未来的研究需要扩大样本量，关注不同人群，探索更广泛的遗传变异类型，并深入研究基因与环境的相互作用。

心血管遗传风险评分对冠心病风险分层的临床价值及当前局限性

 冠状动脉疾病（CAD）的遗传风险评估已成为临床实践中的宝贵工具,可提供改进的风险分层和个性化的预防策略。从全基因组关联研究中得出的多基因风险评分（PRS）已证明在识别具有高CAD遗传风险的个体方面具有重要的临床实用性。这体现在：

l  识别高风险个体：心血管遗传风险评分可以识别出那些具有较高遗传风险患上冠心病的个体，即使他们目前还没有出现任何症状或传统风险因素水平不高。这可以帮助医生更早地对这些个体进行干预，例如改变生活方式或服用预防性药物，从而降低他们未来患病的风险。

l  改善风险预测：心血管遗传风险评分可以作为传统风险因素的补充，进一步提高冠心病风险预测的准确性。研究表明，将心血管遗传风险评分纳入风险预测模型可以提高模型的区分度和预测能力。

l  指导治疗决策：心血管遗传风险评分可以帮助医生制定更个性化的治疗方案。例如，对于那些具有较高遗传风险的个体，医生可能会建议更积极的降脂治疗或更早地开始使用抗血小板药物。

l  促进患者参与：将心血管遗传风险评分告知患者可以提高他们对自身患病风险的认识，并鼓励他们积极采取预防措施。了解自己的遗传风险可能会促使患者更加重视生活方式的改变，例如戒烟、健康饮食和规律运动。

l  推动精准医学发展：心血管遗传风险评分是精准医学在心血管疾病领域应用的一个重要例子。随着对冠心病遗传基础认识的不断深入，未来可以开发出更精准的风险预测模型和更有效的靶向治疗方法，从而实现对冠心病的个体化预防和治疗。

需要指出的是，目前心血管遗传风险评分的临床应用价值仍存在争议。一些专家认为，由于心血管遗传风险评分存在上述局限性，其临床应用价值有限。他们主张在将心血管遗传风险评分应用于临床实践之前，需要进行更多大规模的临床试验来验证其有效性和安全性。

   尽管多基因风险评分 (PRS) 在预测个体患冠心病 (CAD) 风险方面具有一定价值，但它也存在一些局限性：

1. 不同人群的适用性差异:

目前大多数用于构建 PRS 的 GWAS 数据来自欧洲人群。由于不同人群的遗传背景和基因变异频率存在差异，在欧洲人群中开发的 PRS 在其他人群中的预测准确性可能会降低。特别是非洲人群的 PRS 预测准确性明显低于欧洲人群，这可能是因为非洲人群的基因组多样性更高，而现有的 GWAS 数据无法充分捕捉这种多样性。即使在西班牙裔人群中，也存在不同程度的非洲血统，这会导致 PRS 预测准确性的差异。为了提高 PRS 在不同人群中的适用性，需要在更多样化的人群中开展 GWAS 研究，以构建更具代表性的风险预测模型。

2. 对罕见变异和低频变异的捕捉能力有限:

PRS主要基于常见基因变异的效应量，而对罕见变异和低频变异的影响考虑不足。罕见变异虽然在人群中的频率较低，但可能具有较大的效应量，对个体患病风险的影响不容忽视。随着基因组测序技术的进步，未来可以通过全基因组测序数据更全面地捕捉罕见变异和低频变异的信息，从而提高 PRS 的预测准确性。

3. 无法完全解释环境因素的影响:

CAD 是一种复杂疾病，其发病受遗传和环境因素的共同影响。PRS 只能反映遗传因素对患病风险的贡献，而无法完全解释环境因素的影响。* 例如，吸烟、高血压、高血脂、糖尿病和缺乏运动等环境因素都会增加 CAD 风险，而这些因素的影响无法通过 PRS 准确反映。为了更全面地评估个体患 CAD 的风险，需要综合考虑遗传因素和环境因素的影响。

4. 对疾病发生机制的理解有限:

虽然PRS可以预测个体患CAD的风险，但它无法揭示疾病发生的具体机制。GWAS研究已经确定了数百个与CAD相关的基因区域，但其中许多区域的功能和作用机制尚不清楚。为了开发更有效的预防和治疗方法，需要深入研究CAD的发病机制，并确定可以作为药物靶点的关键基因和通路。

5. 可能存在心理影响:

将PRS应用于临床实践可能会对患者的心理健康产生影响。例如，被告知自己患 CAD 风险较高可能会导致患者焦虑和压力，即使他们目前没有任何症状。因此，在将PRS应用于临床实践时，需要谨慎考虑其潜在的心理影响，并为患者提供必要的咨询和支持。

PRS 是一种很有潜力的 CAD 风险预测工具，但它也存在一些局限性。未来需要通过开展更多样化的人群研究、整合多组学数据、深入研究疾病发生机制等方式来克服这些局限性，从而提高 PRS 的预测准确性和临床应用价值。

冠心病遗传学研究的未来方向

 冠心病（CHD）遗传学的未来全基因组关联研究（GWAS）有望在几个关键领域取得重大进展:

1.      深入研究疾病发生机制：尽管 GWAS 已经确定了数百个与冠心病相关的基因区域，但其中许多区域的功能和作用机制尚不清楚。未来将需要深入研究这些基因区域的功能，并确定可以作为药物靶点的关键基因和通路，从而开发更有效的治疗方法。例如，研究人员可以利用基因编辑技术、细胞模型和动物模型来研究特定基因的功能，以及它们对冠心病发展的影响。

2.      开发更精准的风险预测模型：随着 GWAS 研究的深入和多组学数据的整合，未来可以开发出更精准的冠心病风险预测模型。这些模型可以更准确地评估个体患病风险，并为制定个性化预防和治疗方案提供更可靠的依据。例如，结合遗传风险评分、传统风险因素、生活方式和影像学检查结果的多因素风险预测模型可能比单独使用任何一种方法更准确。

3.      多祖先荟萃分析可能会产生大量新见解。通过整合来自不同人群的数据, 研究人员可以识别出可能针对特定人群或在不同祖先之间具有不同效应大小的新风险基因座。 这种方法已经证明是成功的, 最近对日本GWAS数据进行了跨祖先荟萃分析,发现了38个新的冠状动脉疾病新基因座。

4.      精细映射技术将继续改进,从而可以更精确地识别因果变体。最近的大型GWAS在95%的可信度集中确定了42个关联, 其中少于5个变体,这表明了查明可能的因果变体的潜力。随着这些方法的进步,它们将促进更有针对性的功能研究,以阐明潜在冠心病风险的生物学机制。

5.      多组学数据的集成对于理解遗传变体的功能含义至关重要。通过将GWAS结果与转录组学,蛋白质组学,代谢组学和表观基因组学数据相结合,研究人员可以更全面地了解遗传变异如何影响疾病风险。 这种整合方法可以帮助确定候选因果基因的优先级并确定新的治疗靶标。

6.      罕见的变体关联研究将补充传统的GWAS方法。随着测序成本的降低,大规模的全基因组测序研究将变得可行,从而可以识别对CHD风险具有潜在更大影响大小的稀有变体。 这些研究可能会发现新的生物学途径,并提供对CHD缺失遗传性的见解。

7.      多基因风险评分（PRS）将继续在不同人群中进行完善和验证。未来的研究将集中于改善PRS在祖先之间的可转移性, 并开发更复杂的方法将功能信息纳入风险预测模型。这将增强遗传风险评估对CHD预防和管理的临床效用。

8.      利用大型生物库和先进的统计方法,基因与环境相互作用的研究将变得更加复杂。这些研究将提供有关遗传风险如何与生活方式因素和环境暴露相互作用的见解,从而有可能导致更个性化的预防策略。

9.      GWAS基因座的功能表征将成为主要重点,越来越多地使用CRISPR-Cas9和其他基因编辑技术来验证因果变异和基因。这些研究对于将遗传发现转化为可行的生物学见解和潜在的治疗目标至关重要。

冠心病遗传学研究的未来充满希望。通过扩展非欧洲人群的研究、整合多组学数据、深入研究疾病发生机制、开发更精准的风险预测模型、推动精准治疗的发展，我们可以更全面地了解冠心病的复杂病理机制，并最终战胜这种疾病。