Risiko Bergantung Usia dan Bergantung Jenis Kelamin

Banyak risiko genetik tidak bersifat tetap tetapi bergantung pada usia dan jenis kelamin. Ketika suatu kelainan menunjukkan penetransi tidak lengkap atau terkait usia, probabilitas seseorang yang berisiko menjadi pembawa — dan telah terpengaruh — berubah seiring bertambahnya usia tanpa terpengaruh, dan beberapa kondisi diekspresikan secara berbeda atau membawa risiko seumur hidup yang berbeda pada pria dan wanita.

Definition

Risiko bergantung usia dan bergantung jenis kelamin adalah probabilitas rekurensi atau onset yang bervariasi dengan usia konsultan (melalui penetransi terkait usia) dan jenis kelamin (melalui ekspresi yang dipengaruhi atau dibatasi jenis kelamin), dan yang dimasukkan sebagai istilah kondisional dalam perhitungan risiko.

Scope

Entri ini mencakup penetransi terkait usia, penggunaan kurva liabilitas atau kelangsungan hidup untuk memperbarui risiko seiring bertambahnya usia seseorang, serta ekspresi dan risiko yang bergantung pada jenis kelamin. Ini menjelaskan bagaimana faktor-faktor ini berkontribusi pada perhitungan rekurensi Bayesian. Ini adalah referensi metodologis dan bukan saran risiko yang diindividualisasi.

Core questions

• Bagaimana tetap tidak terpengaruh selama sebagian dari rentang usia berisiko menurunkan probabilitas pembawa seseorang?
• Bagaimana kurva usia onset (penetransi) digunakan sebagai probabilitas kondisional?
• Kapan dan mengapa risiko genetik berbeda antara jenis kelamin?

Key concepts

• Penetransi tidak lengkap
• Penetransi terkait usia
• Kurva usia onset
• Probabilitas kondisional dari usia saat ini
• Ekspresi terbatas jenis kelamin dan dipengaruhi jenis kelamin
• Risiko seumur hidup versus risiko saat ini

Mechanisms

Untuk kelainan yang bergantung pada usia, probabilitas bahwa pembawa gen memiliki penyakit yang bermanifestasi meningkat seiring bertambahnya usia di sepanjang kurva penetransi. Kerabat berisiko yang tetap tidak terpengaruh pada usia tertentu oleh karena itu cenderung lebih kecil kemungkinannya menjadi pembawa daripada saat lahir, dan kemungkinan ini dimasukkan sebagai probabilitas kondisional dalam tabel Bayesian, menurunkan risiko pembawa posterior seiring bertambahnya usia seseorang. Jenis kelamin masuk dalam dua cara: beberapa kondisi diekspresikan hanya pada satu jenis kelamin (terbatas jenis kelamin) atau lebih mudah pada satu jenis kelamin (dipengaruhi jenis kelamin), dan beberapa memberikan risiko seumur hidup yang berbeda berdasarkan jenis kelamin, sehingga genotipe yang sama menghasilkan probabilitas yang berbeda untuk pria dan wanita.

Clinical relevance

Mempertimbangkan usia dan jenis kelamin mencegah baik pernyataan risiko yang berlebihan maupun kurang, dan dokter yang menilai angka yang dikutip harus mengetahui asumsi usia dan jenis kelamin di baliknya. Entri ini menjelaskan bagaimana faktor-faktor ini dimodelkan; ini adalah materi referensi dan bukan dasar untuk skrining individu atau keputusan reproduktif.

Epidemiology

Penetransi yang bergantung pada usia menonjol dalam kelainan Mendelian onset dewasa seperti penyakit Huntington dan banyak sindrom kanker herediter, di mana risiko seumur hidup terakumulasi selama beberapa dekade. Perbedaan yang bergantung pada jenis kelamin muncul dalam kondisi terkait-X dan dalam fenotipe yang terbatas jenis kelamin atau dipengaruhi hormon; perkiraan penetransi yang dipublikasikan bervariasi berdasarkan studi dan penentuan.

History

Kebutuhan untuk memperbarui risiko seiring bertambahnya usia diakui sejak awal dalam konseling untuk kelainan onset lambat, di mana kerabat berisiko yang tidak terpengaruh jelas berbeda dari bayi baru lahir. Data usia onset diformalkan menjadi kurva penetransi yang digunakan sebagai probabilitas kondisional, dan studi kohort pembawa besar kemudian menyempurnakan perkiraan risiko spesifik usia dan jenis kelamin untuk sindrom kanker herediter, mempertajam angka yang digunakan dalam konseling.

Key figures

• Ian Young
• Peter Harper

Seminal works

• young-2007
• harper-2010

Frequently asked questions

Mengapa probabilitas pembawa seseorang yang berisiko menurun seiring bertambahnya usia tanpa gejala?

Untuk kelainan yang bergantung pada usia, pembawa sejati menjadi semakin mungkin menunjukkan kondisi tersebut seiring bertambahnya usia, sehingga tetap tidak terpengaruh selama sebagian dari rentang onset adalah bukti — yang dimasukkan melalui teorema Bayes — bahwa orang tersebut mungkin bukan pembawa.

Mengapa risiko genetik dapat berbeda antara pria dan wanita?

Beberapa kondisi diekspresikan hanya atau lebih kuat pada satu jenis kelamin, dan beberapa memberikan risiko seumur hidup yang berbeda berdasarkan jenis kelamin, sehingga genotipe yang sama dapat diterjemahkan menjadi probabilitas yang berbeda tergantung pada jenis kelamin konsultan.