一个人是否会患2型糖尿病、冠心病或乳腺癌，这并不是由单个基因决定的，而是与几十个甚至几百个基因有关。科学家开始采用一种新的方法来评估某个人是否会患上这些复杂疾病，也就是计算多基因风险评分（pRS）。这种“基因占卜”的方法曾在2018年被《麻省理工科技评论》评为十大突破技术之一。

它根据与疾病相关的DNA变异，对某个人患特定疾病的风险进行评估。尽管使用多基因风险评分的研究越来越多，但研究人员发现，许多研究在如何计算和报告评分方面存在不一致之处。这些差异可能会影响在临床护理中采用多基因风险评分。

为了解决这个问题，多名研究人员在《Nature》杂志上发表了一个含有22项的框架，该框架确定了科学家在其研究中应该包含的与多基因风险评分相关的最低限度信息。该框架由NHGRI的临床基因组资源（ClinGen）复杂疾病工作组和多基因评分目录（pGS）数据库成员创建，将有助于提高多基因风险评分的有效性、透明度和可重复性。

为了计算某个人的多基因风险评分，研究人员分析了人类基因组中超过60亿个位点的DNA变异。

ClinGen的项目主管Erin Ramos博士表示：“真正的挑战在于研究界并没有任何通用的最佳做法来报告多基因风险评分。随着这个领域的快速发展，我们需要制定相应的标准，这样我们就能够有意义地评估这些分数，并确定哪些分数可以用于临床护理。”

2011年，一个国际工作组曾发表了一个称为遗传风险预测研究（GRIpS）的框架，其中涉及到的模型包含较少的基因组变异和基因分数。然而，从那时起，遗传风险预测模型已经迅速发展，并基于更多的基因组变异和更复杂的方法。此外，研究人员也没有完全采用GRIpS框架。

约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院的流行病学助理教授Genevieve Wojcik博士认为，新框架的出炉正值多基因风险评分的关键时期。“它规定了研究论文中应描述的最低限度信息，以便解释多基因风险评分、再现研究结果并最终将这些信息转化为临床护理。”

一些新的框架项目包括详细说明研究群体以及选择该群体的理由。新的框架建议科学家应该解释他们用来开发和验证多基因风险评分的统计方法。如果没有一致的方法来报告多基因风险评分，几乎不可能比较这些评分在评估人类疾病风险方面的有效性。根据新的指南，研究人员还应考虑这些评分的潜在局限性，以及临床医生应如何在临床护理中使用这些评分。

英国剑桥大学的Michael Inouye博士评论说：“如果研究人员能够遵循这些指南，那么评估已发表的多基因风险评分并确定哪些风险评分更适合临床环境将变得更加简单。对于乳腺癌及其他许多疾病，我们将能够负责任地将患者置于不同的风险类别当中，并提供有益的筛查策略和治疗。未来的理想状况是，我们能够尽早发现风险，从而有效地与复杂疾病作斗争。”

原文检索：

Wand, H., Lambert, S.A., Tamburro, C. et al. Improving reporting standards for polygenic scores in risk prediction studies. Nature 591, 211–219 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03243-6