ME-Bayes SL: Enhanced Bayesian Polygenic Risk Prediction Leveraging Information across Multiple Ancestry Groups

ME-Bayes SL: Enhanced Bayesian Polygenic Risk Prediction Leveraging Information across Multiple Ancestry Groups

多遺伝子リスクスコア（PRS）は、現在、様々な複雑な形質や疾患に対して有望な予測性能を示しているが、異なる集団間でかなりの性能差が存在する。我々は、複数の祖先集団にまたがるゲノムワイド関連研究（GWAS）から要約統計量の情報を借用する祖先特異的な多遺伝子予測手法であるME-Bayes SLを提案します。ME-Bayes SLは、効果量分布の多変量スパイク＆スラブモデルの下でベイズ階層モデリングを行い、異なる調整パラメータ設定や祖先グループ間の情報を結合するアンサンブル学習ステップを組み込んでいます。4つの研究、合計570万人の参加者、実質的な祖先の多様性を持つ16の形質に関するシミュレーション研究とデータ分析において、ME-Bayes SLは代替案と比較して有望な性能を示しています。例えば、この方法は、アフリカンアンセストリーの集団において、PRS- CSxとCT-SLEBと比較して、11の連続形質における予測R2の平均値がそれぞれ40.2%と49.3%向上しています。しかし、最適な方法は、GWASサンプルサイズ、対象祖先、基礎となる形質アーキテクチャ、LD推定のための参照サンプルの選択によって異なるため、最終的には、多様な集団で最も頑健なPRSを生成するには、複数の方法を組み合わせる必要があるかもしれません。