A predictive model for type 2 diabetes mellitus based on genomic and phenotypic risk factors

Abstract

Tip 2 Diyabet yaygınlığı dünya çapında artmasına karşılık, T2D için erken risk tahminine yönelik bir metoda sahip değiliz. Fenotip değişkenleri ancak T2D'nin başlangıcında ya da gelişiminden sonra risk tahminine katkıda bulunmaktadır. Genetik modellerin ise şu ana kadar tahmin kabiliyeti küçük ya da ihmal edilebilir olarak bulunmuştur. T2D çoğunlukla genetik temele sahiptir, fakat günümüze kadar tanımlanan genetik bölgeler genetik mirasın ancak %10'unu açıklamaktadır. Biz bu çalışmada, `Hemşireler Sağlık Çalışması (NHS)` ve `Sağlık Çalışanları İzleme Çalışması (HPFS)` nin verileri ile ikili lojistik regresyon analizi metodunu kullanarak daha iyi ve erken risk tahmini yapabilecek bir metot geliştirmeye çalıştık. Fenotip değişkenleri, %70.7 tahmin değeri ve 0.77 eğri altında kalan alan değeri oluşturdu. Genotip ise, P değeri 1.0E-3'tek küçük 798 adet tek nükleotid polimorfizmi (SNP) kullanarak %90 tahmin doğruluğu ve 0.965 eğri altında kalan alan değeri oluşturdu. Bu değer, fenotip değişkenleri ile bile elde edilen değerden daha yüksek, literatürdeki en yüksek değerdir. Fenotip ve genotip değişkenlerinin birlikte oluşturdukları tahmin değeri ise %92.9 ve eğri altında kalan alan 0.98'dir. Bizim bulgularımız, genotip tabanlı metotların yüksek tahmin değeri elde etmek ve erken risk tahmini için kullanılabileceğini göstermektedir. Bu bulgular, genetik olarak geçen risklerin ortaya çıkarılması suretiyle genom çaplı ilişkilendirme çalışmalarına yeni imkanlar sağlamaktadır. Genotip verileri ile erken tanı sayesinde diyet ve yaşamsal değişiklikler yapılarak daha sağlıklı bir toplum meydana gelebilir. Bu çalışmanın sonuçları takip çalışmaları ile doğrulanmalıdır.

Despite the rise in type 2 diabetes (T2D) prevalence worldwide, we do not have a method for early T2D risk prediction. Phenotype variables only contribute to risk prediction near the onset or after the development of T2D. The predictive ability of genetic models has been found to be little or negligible so far. T2D has mostly genetic background but the genetic loci identified so far account for only a small fraction (10%) of the overall heritable risk. In this study, we used data from The Nurses' Health Study and Health Professionals' Follow-up Study cohorts to develop a better and early risk prediction method for T2D by using binary logistic regression. Phenotypic variables yielded 70.7% overall correctness and an area under curve (AUC) of 0.77. With regard to genotype, 798 single nucleotide polymorphisms (SNPs) with P values lower than 1.0E-3, yielded 90.0% correctness and an AUC of 0.965. This is the highest score in literature, even including the scores obtained with phenotypic variables. The additive contributions of phenotype and genotype increased the overall correctness to 92.9%, and AUC to 0.980. Our results showed that the genotype could be used to obtain a higher score, which could enable early risk prediction. These findings present new possibilities for genome-wide association study (GWAS) analysis in terms of discovering missing heritability. Changes in diet and lifestyle due to early risk prediction using genotype could result in a healthier population. These results should be confirmed by follow-up studies.