正在利用大量遗传信息来揭示常见疾病背后可改变的健康风险。
 
昆士兰大学的研究人员开创了一种方法，整合来自多项大规模研究的数据，以评估体重指数（BMI）和胆固醇水平等风险因素及其与包括2型糖尿病和心脏病在内的疾病的关系。
 
来自昆士兰大学分子生物科学研究所和昆士兰脑研究所的杨健教授表示，新方法比早期技术更强大，使科学家能够识别出较小样本中难以检测的风险关联。
 
“识别新的风险因素提供了从不同角度看待疾病的途径，”杨教授说。
“例如，已知低密度脂蛋白胆固醇是心血管疾病的危险因素，但我们惊讶地发现它实际上降低了患二型糖尿病的风险。
 
“像这样的发现可能会对医学研究，制药业和公共卫生政策产生重大影响。”
 
该研究从超过40万人的遗传数据中查看了7种已知的健康风险因素和30多种常见疾病。
 
杨教授说，该方法确定了健康风险因素和疾病之间45种潜在的因果关系。
 
“这些协会中的一些-例如BMI与2型糖尿病和心血管疾病之间的联系-已经在随机对照试验中得到证实，这证实了我们的方法，”杨教授说。
 
“本研究中确定的其他人提供了在未来试验中确定优先次序的候选者，以及了解疾病生物学的基础知识。
 
“例如，我们发现高密度脂蛋白胆固醇对年龄相关性黄斑变性具有非常显着的风险影响。”
 
杨教授说，这种方法在研究关联的临床试验不切实际甚至是不道德的情况下特别有价值。
 
“多年的教育是我们在研究中看到的一个特点，它对大多数疾病具有保护作用，特别是对于阿尔茨海默氏症和冠状动脉疾病-但它是未来需要仔细研究的东西，”杨教授说。。
 
该论文发表在Nature Communications上，得到了澳大利亚研究理事会，国家健康与医学研究理事会以及Sylvia和Charles Viertel慈善基金会等组织的支持。