成千上万的基因都与酒精和烟草使用

宾夕法尼亚州立大学的研究人员共同一个很大的基因研究,发现了超过2300个基因预测酒精和烟草使用在分析数据从超过340万人。他们说大部分的这些基因相似的人与欧洲,非洲,美洲和亚洲的祖先。

酒精和烟草使用与约占全球死亡人数的15%和5%,分别与慢性疾病如癌症和心脏病。虽然环境和文化会影响一个人的使用和这些物质上瘾的可能性,遗传也是一个因素,根据宾夕法尼亚州立大学医学院的研究人员。他们帮助识别大约400个基因与某些酒精和烟草使用相关行为的人在之前的研究中。

“我们已经发现超过1900额外基因与酒精和烟草使用的行为,”说不管刘大江,为研究教授和副主席公共卫生学系。“五分之一的样品用于我们的分析来自非欧洲血统,从而增加这些发现的相关性多样化的人口。”

与同伴合作从明尼苏达大学和其他100多家高等院校,刘和团队评估基因数据集从超过340万人,其中至少20%来自非欧洲血统。刘称,他们的研究是最大的遗传研究吸烟与饮酒行为到目前为止,和是最祖先地多样化。他说他之前2019年的研究只包括来自欧洲血统的数量的数据。

刘和他的同事包括基因数据集来自非洲,东亚和美国的血统和评估各种吸烟和酒精的特征从发病开始喝酒或吸烟的常规使用和消耗数量。使用机器学习技术,研究人员发现基因与这些行为有关。

比较样本之间的数据从不同的血统,刘和他的同事们发现有惊人的相似的基因与酒精和烟草使用行为之间的不同的血统,以80%的变异研究种群表现出一致的效果。虽然一些基因变异在血统或ancestry-specific效果有不同程度的抑制作用,与酒精和烟草使用相关的基因在很大程度上一致的样本之间不同的祖先。

“该项目利用大量数据来识别常见的遗传风险因子在不同人群。使用这些发现开发筛选工具,绝望的疾病是一种创新,这将有助于我们学院率先使用卫生信息学为健康养生和疾病在我们的社区。bet188真人”- - - 凯文·黑博士,临时院长,宾夕法尼亚州立大学医学院的

研究人员使用机器学习开发一种遗传风险评分,可以确定人们某些酒精和烟草使用的风险行为。尽管相似基因的影响,该模型使用的数据开发欧洲血统的人只能准确预测酒精和烟草使用欧洲血统的人的行为。由于模型不准确的预测风险从其他血统的人,刘说有需要开发更复杂的预测方法通过增加样本大小从非欧洲血统,这可以提高风险预测在不同的人群。的结果在12月7日发表在《自然》杂志。

“这是承诺看到相同的基因与成瘾行为在血统,”刘说宾夕法尼亚州立大学癌症研究所和宾夕法尼亚州立大学哈克的生命科学学院研究员。“有更健壮的和多样化的数据将帮助我们开发预测危险因素工具,可以适用于所有人群。”

刘说,在两到三年内,这些遗传风险分数可以精炼和个人成为日常保健的一部分已经通过基本的筛选确定患酒精和烟草使用。作为临时主任医学院第二战略计划目标,旨在开发和应用生物医学人工智能、机器学习和信息快速生物医学研究的进步,他指出,这项研究的一个例子是大数据和先进的机器学习方法可以帮助预测健康风险所以可以开发有针对性的干预措施。

“该项目利用大量数据来识别常见的遗传风险因子在不同人群,”说凯文·布莱克博士临时医学院的院长。“利用这些发现为绝望的疾病开发筛选工具的创新,将帮助我们的大学率先使用卫生信息学为养生和疾病治疗在我们的社区。”bet188真人

据刘,未来的研究将集中在潜水深入他们的发现。大多数团队识别未知功能的基因,所以研究者们将试图理解其功能,以及这些基因的变化,它们的功能以及与环境的交互影响成瘾行为的风险。他还表示,增加的基因样本数据集的多样性将帮助团队发展预测风险模型为个人从不同的祖先。

参考:桑德斯伽马线暴,王X,陈F,等。基因遗传多样性燃料发现烟草和酒精使用。自然。2022:1-7。doi:10.1038 / s41586 - 022 - 05477 - 4

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