機械学習が過食症の遺伝子発見を促進

精神医学の遺伝学

Nature Genetics (2023)この記事を引用

メトリクスの詳細

過食症（BED）の遺伝的危険因子を特定することは、その病因を理解し、効果的な予防および介入戦略を開発するために不可欠です。 臨床BED診断の過小報告を克服するため、新しい研究では機械学習を利用して定量的BEDリスクスコアに関連する遺伝子変異を特定し、ヘム代謝の病理学的役割の証拠を発見した。

過食症（BED）は、最も一般的な摂食障害であり、定期的な食事のコントロールの喪失、過度の食物摂取、精神的苦痛、代償行動の欠如を特徴とします1。 DSM-5 で追加された新しい診断です。 その結果、BED は過少診断されており、大規模な症例対照コホートは確立されておらず、バイオバンクから特定できる症例はほとんどありません。ミリオン退役軍人プログラム (MVP) の電子医療記録による BED の有病率は 0.1%2 であり、これを大きく下回っています。推定生涯有病率は 1 ～ 3% です 3,4。 これまで、BED の大規模なゲノムワイド関連研究 (GWAS) は実施されておらず、この障害の遺伝的構造はほとんどわかっていません。 Nature Genetics の今号で、Burstein ら 2 は、サンプル サイズを増やし、強力な GWAS を実施するために、機械学習を使用して MVP の代替 BED 表現型を導き出すことで、BED の過少診断に取り組んでいます。

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