Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Polygenen Scores in diversen Populationen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Privatdozentin Dr. Amke Caliebe; Professor Michael Nothnagel, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik ; Humangenetik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 532723127

Im letzten Jahrzehnt wurden zahlreiche Polygene Scores (PGSs) zur individuellen Risikoprädiktion für eine Vielzahl von Merkmalen vorgeschlagen. Diese Scores wurden überwiegend auf Basis von Datensätzen europäischer Populationen entwickelt. Ihre Übertragbarkeit auf Populationen mit anderer Abstammung hat sich wiederholt als problematisch erwiesen, wodurch sich globale Ungleichheiten in den Gesundheitssystemen verschärfen könnten. Mithilfe umfangreicher Simulationen verschiedener humaner Populationen, darunter auch Isolate und solche, die das Ergebnis vergangener Vermischungsereignisse sind (admixed), und verschiedener Krankheitsätiologien werden wir systematisch untersuchen, 1) welche existierenden Single-Ancestry-Methoden PGSs liefern, die im Allgemeinen gut zwischen Populationen übertragbar sind, 2) unter welchen Bedingungen ein übertragbarer PGS zu erwarten ist und welche Guidelines befolgt werden sollten, um einen robusten und übertragbaren Score zu erstellen, 3) unter welchen Szenarien existierende Trans-Ancestry-PGS-Methoden ausreichend gut funktionieren. Unsere Ergebnisse werden dazu beitragen, die globalen Unterschiede in den Gesundheitssystemen zu verringern, indem sie den PGS-Ansatz auf diverse Populationen erweiterbar machen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Luxemburg
• Mitverantwortlich(e): Professorin Dr. Inke Regina Koenig
• Kooperationspartner: Patrick May, Ph.D.