Diss. (sammanfattning) Stockholm : Karol. inst. / Härtill 5 uppsatser.

A importância da doença arterial coronariana (DAC) na sociedade \"moderna\" é atestada pelo grande número de pessoas afetadas por ela. Os dados da Organização Mundial de Saúde estimam que a doença isquêmica do coração será a segunda principal causa de morte em todo o mundo até 2030. Além disso, com o advento das ferramentas de predição de riscos e estudos de associação genômica ampla (GWAS, do inglês Genome-Wide Association Studies), vários estudos tem demonstrado o uso de escores genéticos de risco para predizer DAC, porém estes escores apresentam apenas uma discreta melhora em nossa capacidade de avaliação. O presente estudo desenvolveu um escore genético de risco (GRS, do inglês Genetic risk score) para DAC, utilizando polimorfismos previamente associados a DAC e/ou a fenótipos relacionados à doença. Mil, trezentos e quarenta e nove indivíduos, provenientes do Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto (ELSA-BRASIL), foram genotipados para nosso estudo. Usando polimorfismos de nucleotídeo único (SNP, do inglês Single Nucleotide Polymorphisms) obtidos a partir da base de dados online de GWAS avaliamos a associação de cada polimorfismo escolhido com os fatores de risco para doença cardiovascular. Os indivíduos foram submetidos à determinação do escore de cálcio (EC) coronário e um EC > 100 foi usado como desfecho. Modelos Zero-inflacionados foram utilizados para a construção do escore de risco genético (GRS). Escore de risco de Framingham para DAC em 10 anos (FRS, do inglês Framingham Risk Score) foi calculado de acordo com o descrito por Wilson e D\'Agostino. Nosso GRS foi composto de 47 variantes genéticas, ajustado por sexo e idade, associadas com DAC ou outros fenótipos da doença coronária ou fatores de risco. O GRS mostrou precisão significativamente melhor do que o Escore de Risco de Framingham para predizer o risco de CHD (AUC, 0,90; IC 95%: 0,88-0,93; P < 0,01). Também foram criados outros dois escores: o primeiro, um modelo com apenas a idade e sexo; o segundo, apenas utilizando a informação genética. Comparamos o modelo Idade+Sexo com o GRS e FRS por meio de curva ROC e avaliamos o desempenho dos modelos em comparação com FRS. Análises do NRI e IDI foram realizadas para avaliar a reclassificação do GRS e do modelo Idade+Sexo em relação ao FRS, que é o atualmente utilizado para a estratificação de indivíduos da população geral. O escore apenas com os SNPs foi utilizado para comparar sua adição a um modelo com fatores de risco. Por fim, analisamos a associação entre o GRS, fatores de risco e CAC usando modelos lineares generalizados. Em suma, criamos um GRS composto por 47 SNPs associado com doença coronariana ou fatores de risco cardiovascular que apresentou bons resultados na predição de risco para DAC. O GRS melhorou a reclassificação de risco para doença arterial coronariana, e melhorou significativamente a discriminação entre os indivíduos afetados e não afetados / Importance of coronary artery disease (CAD) in \"modern\" society is attested by the large increase of people affected by it. Data from the World Health Organization estimated that ischemic heart disease is the second leading cause of death worldwide by 2030. Futhermore, with the advent of predictive risk tools and genome-wide association studies, several studies have demonstrated the use of genetic risk scores (GRS) for predicting CAD, but these scores shows a slight improvement in the assessment. This study built a genetic risk score for CAD, using polymorphisms previously associated with CAD and phenotypes related to disease. One thousand, Three hundred forty-nine individuals, from the Brazilian Longitudinal Study of Adults Health (in Portuguese, Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto-BRASIL), were genotyped for our study. Using single nucleotide polymorphisms (SNPs) obtained from the online database of GWAS evaluated the association of each polymorphism chosen with risk factors for cardiovascular disease. Individuals underwent determination of calcium artery coronary score (CACS) and CAC > 100 was used as the end-point. Zero inflated models were used for the construction of GRS. Framingham Risk Score (FRS) for CHD in 10 years was calculated as described by Wilson and D\'Agostino. In addition, our GRS consists of 47 genetic variants, adjusted for sex and age, associated with CHD or other phenotypes of coronary heart disease or risk factors. GRS showed significantly better accuracy than the Framingham Risk Score to predict the risk of CAD (AUC, 0.90; 95% CI: 0.88 0.93; P < 0.01). Also other two scores were created: first, a model with only age and sex; second, only the genetic information. We compare the Age+Sex model with the GRS and FRS through ROC curve and evaluate the performance of models compared with FRS. NRI and IDI analysis were performed to evaluate the reclassification of GRS and Age + Sex model in relation to the FRS model. The score only the SNPs was used to compare their addition to a model with risk factors. Finally, we analyzed the association between the GRS, risk factors and CAC using generalized linear models. In short, we create a GRS composed of 47 SNPs associated with coronary heart disease or cardiovascular risk factors that showed good results in risk prediction for CAD. GRS improved reclassification of risk for coronary artery disease, and significantly improves the discrimination between affected and unaffected individuals

A importância da doença arterial coronariana (DAC) na sociedade \"moderna\" é atestada pelo grande número de pessoas afetadas por ela. Os dados da Organização Mundial de Saúde estimam que a doença isquêmica do coração será a segunda principal causa de morte em todo o mundo até 2030. Além disso, com o advento das ferramentas de predição de riscos e estudos de associação genômica ampla (GWAS, do inglês Genome-Wide Association Studies), vários estudos tem demonstrado o uso de escores genéticos de risco para predizer DAC, porém estes escores apresentam apenas uma discreta melhora em nossa capacidade de avaliação. O presente estudo desenvolveu um escore genético de risco (GRS, do inglês Genetic risk score) para DAC, utilizando polimorfismos previamente associados a DAC e/ou a fenótipos relacionados à doença. Mil, trezentos e quarenta e nove indivíduos, provenientes do Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto (ELSA-BRASIL), foram genotipados para nosso estudo. Usando polimorfismos de nucleotídeo único (SNP, do inglês Single Nucleotide Polymorphisms) obtidos a partir da base de dados online de GWAS avaliamos a associação de cada polimorfismo escolhido com os fatores de risco para doença cardiovascular. Os indivíduos foram submetidos à determinação do escore de cálcio (EC) coronário e um EC > 100 foi usado como desfecho. Modelos Zero-inflacionados foram utilizados para a construção do escore de risco genético (GRS). Escore de risco de Framingham para DAC em 10 anos (FRS, do inglês Framingham Risk Score) foi calculado de acordo com o descrito por Wilson e D\'Agostino. Nosso GRS foi composto de 47 variantes genéticas, ajustado por sexo e idade, associadas com DAC ou outros fenótipos da doença coronária ou fatores de risco. O GRS mostrou precisão significativamente melhor do que o Escore de Risco de Framingham para predizer o risco de CHD (AUC, 0,90; IC 95%: 0,88-0,93; P < 0,01). Também foram criados outros dois escores: o primeiro, um modelo com apenas a idade e sexo; o segundo, apenas utilizando a informação genética. Comparamos o modelo Idade+Sexo com o GRS e FRS por meio de curva ROC e avaliamos o desempenho dos modelos em comparação com FRS. Análises do NRI e IDI foram realizadas para avaliar a reclassificação do GRS e do modelo Idade+Sexo em relação ao FRS, que é o atualmente utilizado para a estratificação de indivíduos da população geral. O escore apenas com os SNPs foi utilizado para comparar sua adição a um modelo com fatores de risco. Por fim, analisamos a associação entre o GRS, fatores de risco e CAC usando modelos lineares generalizados. Em suma, criamos um GRS composto por 47 SNPs associado com doença coronariana ou fatores de risco cardiovascular que apresentou bons resultados na predição de risco para DAC. O GRS melhorou a reclassificação de risco para doença arterial coronariana, e melhorou significativamente a discriminação entre os indivíduos afetados e não afetados / Importance of coronary artery disease (CAD) in \"modern\" society is attested by the large increase of people affected by it. Data from the World Health Organization estimated that ischemic heart disease is the second leading cause of death worldwide by 2030. Futhermore, with the advent of predictive risk tools and genome-wide association studies, several studies have demonstrated the use of genetic risk scores (GRS) for predicting CAD, but these scores shows a slight improvement in the assessment. This study built a genetic risk score for CAD, using polymorphisms previously associated with CAD and phenotypes related to disease. One thousand, Three hundred forty-nine individuals, from the Brazilian Longitudinal Study of Adults Health (in Portuguese, Estudo Longitudinal da Saúde do Adulto-BRASIL), were genotyped for our study. Using single nucleotide polymorphisms (SNPs) obtained from the online database of GWAS evaluated the association of each polymorphism chosen with risk factors for cardiovascular disease. Individuals underwent determination of calcium artery coronary score (CACS) and CAC > 100 was used as the end-point. Zero inflated models were used for the construction of GRS. Framingham Risk Score (FRS) for CHD in 10 years was calculated as described by Wilson and D\'Agostino. In addition, our GRS consists of 47 genetic variants, adjusted for sex and age, associated with CHD or other phenotypes of coronary heart disease or risk factors. GRS showed significantly better accuracy than the Framingham Risk Score to predict the risk of CAD (AUC, 0.90; 95% CI: 0.88 0.93; P < 0.01). Also other two scores were created: first, a model with only age and sex; second, only the genetic information. We compare the Age+Sex model with the GRS and FRS through ROC curve and evaluate the performance of models compared with FRS. NRI and IDI analysis were performed to evaluate the reclassification of GRS and Age + Sex model in relation to the FRS model. The score only the SNPs was used to compare their addition to a model with risk factors. Finally, we analyzed the association between the GRS, risk factors and CAC using generalized linear models. In short, we create a GRS composed of 47 SNPs associated with coronary heart disease or cardiovascular risk factors that showed good results in risk prediction for CAD. GRS improved reclassification of risk for coronary artery disease, and significantly improves the discrimination between affected and unaffected individuals