由神州醫(yī)療參與的多基因風(fēng)險(xiǎn)評分(Polygenic Risk Scores,PRS)研究成果近日發(fā)表于Nature Genetics雜志(影響因子38)。論文題目為Improving Polygenic Prediction in Ancestrally Diverse Populations,是神州醫(yī)療與哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院、Broad研究所、上海交通大學(xué)多年合作的科研結(jié)果。
2016年,神州醫(yī)療與哈佛-麻省理工Broad研究所、上海交通大學(xué)就已開展了精準(zhǔn)醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究合作,共同推動醫(yī)行業(yè)新技術(shù)優(yōu)化和創(chuàng)新。本次發(fā)表的論文是神州醫(yī)療基于基因組大數(shù)據(jù)新算法開拓和改善的成果之一。
作為Stanley Global Asia Initiatives成員,神州醫(yī)療董事長、CEO史文釗參與該研究論文
通過遺傳信息來預(yù)測個(gè)體的疾病與健康狀態(tài)有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。多基因風(fēng)險(xiǎn)評分算法是目前具有較大應(yīng)用前景的預(yù)測疾病風(fēng)險(xiǎn)的方法,其相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展受到廣泛關(guān)注。然而,目前的算法存在固有偏差,可能會影響在跨種族人群中的預(yù)測效果。神州醫(yī)療協(xié)同國際合作團(tuán)隊(duì),憑借自身大數(shù)據(jù)技術(shù)沉淀及創(chuàng)新實(shí)力,推動建立了一種新的PRS預(yù)測方法——PRS-CSx,為該研究的小規(guī)模樣本預(yù)測模型提供了算法支持。該方法利用多個(gè)不同人群的遺傳信息,預(yù)測了大量表型相關(guān)指標(biāo),能夠幫助更準(zhǔn)確地預(yù)測全球不同種族人群的疾病風(fēng)險(xiǎn),這對我們中國人群或亞洲人群的健康和臨床方法預(yù)測,具有重要意義。
神州醫(yī)療將繼續(xù)發(fā)揮醫(yī)療大數(shù)據(jù)和人工智能核心技術(shù)優(yōu)勢,與國內(nèi)外一流機(jī)構(gòu)攜手努力,推動多基因風(fēng)險(xiǎn)評分新算法在臨床中的具體應(yīng)用,以科技之極,創(chuàng)健康無限,助力中國人群健康。