Sức mạnh thống kê trong thiết kế nghiên cứu gen học của chủ thể COVID-19 theo kiểu trường hợp-đối chứng

Springer Science and Business Media LLC - Tập 12 - Trang 1-8 - 2020
Yu-Chung Lin1,2, Jennifer D. Brooks1, Shelley B. Bull1,3, France Gagnon1, Celia M. T. Greenwood4,5, Rayjean J. Hung1,2, Jerald Lawless6, Andrew D. Paterson1,2, Lei Sun1,7, Lisa J. Strug1,2,7,8
1Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto, Toronto, Canada
2Program in Genetics and Genome Biology, The Hospital for Sick Children, Toronto, Canada
3Prosserman Centre for Population Health Research, Lunenfeld-Tanenbaum Research Institute, Sinai Health System, Toronto, Canada
4Gerald Bronfman Department of Oncology, Department of Epidemiology, Biostatistics & Occupational Health, Department of Human Genetics, McGill University, Montreal, Canada
5Lady Davis Institute for Medical Research, Jewish General Hospital, Montreal, Canada
6Department of Statistics and Actuarial Science, University of Waterloo, Waterloo, Canada
7Department of Statistical Sciences, University of Toronto, Toronto, Canada
8The Centre for Applied Genomics, The Hospital for Sick Children, Toronto, Canada

Tóm tắt

Việc xác định biến thể gen di truyền có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng nhiễm SARS-CoV-2 và mức độ nghiêm trọng của bệnh COVID-19 là một bước quan trọng hướng tới phân tầng rủi ro, các kế hoạch điều trị cá nhân hóa, cũng như phát triển và triển khai liệu pháp và vaccine. Với tầm quan trọng của thiết kế nghiên cứu trong dịch tễ học di truyền bệnh truyền nhiễm, chúng tôi sử dụng mô phỏng và dựa vào các ước lượng hiện tại về mức độ tiếp xúc, khả năng lây nhiễm và độ chính xác của xét nghiệm COVID-19 để chứng minh tính khả thi của việc phát hiện các yếu tố gen chủ thể liên quan đến sự nhạy cảm và mức độ nghiêm trọng trong các thiết kế nghiên cứu COVID-19 đã công bố. Chúng tôi chứng minh rằng dữ liệu kiểu hình và thông tin tiếp xúc/nhiễm trùng hạn chế trong giai đoạn đầu của đại dịch có ảnh hưởng đáng kể đến khả năng phát hiện hầu hết các biến thể gen có kích thước hiệu ứng vừa phải, đặc biệt là khi nghiên cứu sự nhạy cảm đối với nhiễm SARS-CoV-2. Những hiểu biết của chúng tôi có thể hỗ trợ trong việc giải thích những phát hiện gen di truyền đang xuất hiện trong tài liệu và hướng dẫn thiết kế cho các nghiên cứu gen chủ thể trong tương lai.

Từ khóa

#COVID-19 #SARS-CoV-2 #di truyền #nhiễm trùng #nghiên cứu gen học #thiết kế nghiên cứu #sức mạnh thống kê

Tài liệu tham khảo

Burgner D, Jamieson SE, Blackwell JM. Genetic susceptibility to infectious diseases: big is beautiful, but will bigger be even better? Lancet Infect Dis. 2006;6(10):653–63. https://doi.org/10.1016/S1473-3099(06)70601-6. Kellam P, Weiss RA. Infectogenomics: insights from the host genome into infectious diseases. Cell. 2006;124(4):695–7. https://doi.org/10.1016/j.cell.2006.02.003. Murray MF, Kenny EE, Ritchie MD, et al. COVID-19 outcomes and the human genome. Genet Med. 2020;22(7):1175–7. https://doi.org/10.1038/s41436-020-0832-3. Williams FM, Freydin M, Mangino M, et al. Self-reported symptoms of COVID-19 including symptoms most predictive of SARS-CoV-2 infection, are heritable. medRxiv. 2020. https://doi.org/10.1101/2020.04.22.20072124. COVID-19 Host Genetics Initiative. The COVID-19 Host Genetics Initiative, a global initiative to elucidate the role of host genetic factors in susceptibility and severity of the SARS-CoV-2 virus pandemic. Eur J Hum Genet. 2020;28(6):715–8. https://doi.org/10.1038/s41431-020-0636-6. Casanova JL, Su HC, Human Genetic Effort COVID. A global effort to define the human genetics of protective immunity to SARS-CoV-2 infection. Cell. 2020;181(6):1194–9. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.05.016. Ellinghaus D, Degenhardt F, Bujanda L, et al. Genomewide association study of severe COVID-19 with respiratory failure [published online ahead of print, 2020 Jun 17]. N Engl J Med. 2020:NEJMoa2020283. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2020283. CGEn. Canada’s national platform for genome sequencing and analysis. CGEn’s response to COVID [Press release]. May 10th, 2020. Available at: http://www.cgen.ca/covid-19-response. Accessed 8 Aug 2020. Bycroft C, Freeman C, Petkova D, et al. The UK Biobank resource with deep phenotyping and genomic data. Nature. 2018;562(7726):203–9. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0579-z. CLSA. Canadian Longitudinal Study of Aging. CLSA response to COVID-19. [Press release]. June 29th, 2020. Available at: https://www.clsa-elcv.ca/coronavirus. Accessed 10 Aug 2020. The COVID-19 Host Genetics Initiative. Phenotype definitions for analyses 2.0. [Online]. April 27th, 2020. Available at: https://docs.google.com/document/d/1okamrqYmJfa35ClLvCt_vEe4PkvrTwggHq7T3jbeyCI/edit. Accessed 15 June 2020. Mozzi A, Pontremoli C, Sironi M. Genetic susceptibility to infectious diseases: current status and future perspectives from genome-wide approaches. Infect Genet Evol. 2018;66:286–307. https://doi.org/10.1016/j.meegid.2017.09.028. Fonds de recherche du Québec – Santé. Creation of the Québec COVID Biobank [Press release]. March 26th, 2020. Available at: http://www.frqs.gouv.qc.ca/en/espace-presse/nouvelles-et-communiques/nouvelle/creation-of-the-quebec-covid-biobank-tk9qemah1585225878700. Accessed 8 Aug 2020. Flaxman S, Mishra S, Gandy A, et al. Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe. Nature. 2020;584(7820):257–61. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2405-7. Davies NG, Klepac P, Liu Y, et al. Age-dependent effects in the transmission and control of COVID-19 epidemics. Nat Med. 2020;26(8):1205–11. https://doi.org/10.1038/s41591-020-0962-9. Woloshin S, Patel N, Kesselheim AS. False negative tests for SARS-CoV-2 infection - challenges and implications. N Engl J Med. 2020;383(6):e38. https://doi.org/10.1056/NEJMp2015897. Watson J, Whiting PF, Brush JE. Interpreting a COVID-19 test result. BMJ. 2020;369:m1808. https://doi.org/10.1136/bmj.m1808. Dudbridge F, Gusnanto A. Estimation of significance thresholds for genomewide association scans. Genet Epidemiol. 2008;32(3):227–34. https://doi.org/10.1002/gepi.20297. Debnath M, Banerjee M, Berk M. Genetic gateways to COVID-19 infection: implications for risk, severity, and outcomes [published online ahead of print, 2020 Jun 11]. FASEB J. 2020. https://doi.org/10.1096/fj.202001115R.. Cao Y, Li L, Feng Z, et al. Comparative genetic analysis of the novel coronavirus (2019-nCoV/SARS-CoV-2) receptor ACE2 in different populations. Cell Discov. 2020;6:11. Published 2020 Feb 24. https://doi.org/10.1038/s41421-020-0147-1. Pollán M, Pérez-Gómez B, Pastor-Barriuso R, et al. Prevalence of SARS-CoV-2 in Spain (ENE-COVID): a nationwide, population-based seroepidemiological study. Lancet. 2020;396(10250):535–44. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)31483-5. Sutton D, Fuchs K, D'Alton M, Goffman D. Universal screening for SARS-CoV-2 in women admitted for delivery. N Engl J Med. 2020;382(22):2163–4. https://doi.org/10.1056/NEJMc2009316. Zheng G, Tian X. The impact of diagnostic error on testing genetic association in case-control studies. Stat Med. 2005;24(6):869–82. https://doi.org/10.1002/sim.1976. Meng H, Xiong R, He R, et al. CT imaging and clinical course of asymptomatic cases with COVID-19 pneumonia at admission in Wuhan, China. J Infect. 2020;81(1):e33–9. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.04.004. World Health Organization. WHO R&D blueprint: novel coronavirus: outline of trial designs for experimental therapeutics. Geneva: World Health Organization; 2020. https://apps.who.int/iris/handle/10665/330694. CanPath. Canadian Partnership for Tomorrow’s Health. CanPath Awarded $2.1 million CIHR Grant for SUPPORT-Canada COVID-19 Initiative [Press release]. June 25th, 2020. Available at: https://canpath.ca/2020/06/canpath-awarded-2-1-million-cihr-grant/. Accessed 10 Aug 2020. Nörz D, Fischer N, Schultze A, et al. Clinical evaluation of a SARS-CoV-2 RT-PCR assay on a fully automated system for rapid on-demand testing in the hospital setting. J Clin Virol. 2020;128:104390. https://doi.org/10.1016/j.jcv.2020.104390. Keogh RH, Cox DR. Case-control studies. Cambridge: Cambridge University Press; 2014. Lin Y, Brooks JD, Bull SB, Gagnon F, Greenwood CMT, Hung RJ, Lawless J, Paterson AD, Sun L, Strug L. Statistical power in COVID-19 case-control host genomic study design. GitHub. 2020. https://github.com/jerry-yclin/COVID_host_genomic_simulations. Accessed 7 Dec 2020.
Thông tin
Thông tin xuất bản

Springer Science and Business Media LLC

Tập 12

1-8

Thông tin tác giả