美國西奈山伊坎醫學院研究人員使用一種先進的人工智能（AI）工具，在17個基因中識別出罕見的編碼變異，揭示了冠狀動脈疾病（CAD，也稱冠心病）的分子基礎。近日發表在《自然·遺傳學》上的相關研究，揭示了影響心臟病的遺傳因素，或為心血管疾病的定向治療和個性化治療開辟新途徑。
研究人員使用一種計算機生成的冠狀動脈疾病評分（ISCAD）來全面分析冠心病。ISCAD評分結合了電子健康記錄中數百種不同臨床特征，包括生命體征、實驗室測試結果、藥物、癥狀和診斷。為了建立AI評分系統，他們在這項綜合分析中，利用英國生物庫、“我們所有人”研究計劃和BioMe生物銀行中604914人的電子健康記錄對系統進行了機器學習訓練。
隨后，研究人員測試了該評分與這些個體外顯子組序列中發現的罕見和超罕見編碼變異的關聯性。此外，團隊還進一步研究了所發現的基因在CAD的致病危險因素、CAD的臨床表現及其與CAD狀態之間的聯系等方面的作用。
AI工具最終在17個基因中識別出編碼變異，并幫助研究人員了解這些基因是如何與冠狀動脈疾病產生關聯的。由于它們只發生在一小部分個體中，罕見編碼變異的存在可能對疾病風險或易感性產生重大影響。因此，研究這些變異有望為確定心臟病的生理機制和發現治療的基因靶點提供新途徑。
美國西奈山伊坎醫學院研究人員使用一種先進的人工智能（AI）工具，在17個基因中識別出罕見的編碼變異，揭示了冠狀動脈疾病（CAD，也稱冠心病）的分子基礎。近日發表在《自然·遺傳學》上的相關研究，揭示了影響心臟病的遺傳因素，或為心血管疾病的定向治療和個性化治療開辟新途徑。
研究人員使用一種計算機生成的冠狀動脈疾病評分（ISCAD）來全面分析冠心病。ISCAD評分結合了電子健康記錄中數百種不同臨床特征，包括生命體征、實驗室測試結果、藥物、癥狀和診斷。為了建立AI評分系統，他們在這項綜合分析中，利用英國生物庫、“我們所有人”研究計劃和BioMe生物銀行中604914人的電子健康記錄對系統進行了機器學習訓練。
隨后，研究人員測試了該評分與這些個體外顯子組序列中發現的罕見和超罕見編碼變異的關聯性。此外，團隊還進一步研究了所發現的基因在CAD的致病危險因素、CAD的臨床表現及其與CAD狀態之間的聯系等方面的作用。
AI工具最終在17個基因中識別出編碼變異，并幫助研究人員了解這些基因是如何與冠狀動脈疾病產生關聯的。由于它們只發生在一小部分個體中，罕見編碼變異的存在可能對疾病風險或易感性產生重大影響。因此，研究這些變異有望為確定心臟病的生理機制和發現治療的基因靶點提供新途徑。
本文鏈接：AI發現冠心病罕見變異基因http://m.sq15.cn/show-2-7025-0.html
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