Cálculo do Risco de Recorrência Mendeliana

O cálculo do risco de recorrência mendeliana deriva a probabilidade de que um distúrbio monogênico recorra a partir das leis de segregação, e então refina essa linha de base usando todas as informações disponíveis através da análise bayesiana. Uma razão simples — um meio para o filho de um portador autossômico dominante, um quarto para pais autossômicos recessivos — é apenas um ponto de partida que a estrutura do pedigree, a idade e os resultados dos testes podem modificar drasticamente.

Definition

O cálculo do risco de recorrência mendeliana é a estimativa da probabilidade de recorrência para um distúrbio monogênico a partir das razões de segregação, modificada por probabilidades condicionais bayesianas que incorporam informações de pedigree, fenótipo, idade e testes.

Scope

Esta entrada abrange as razões de segregação para os principais padrões mendelianos e a estrutura bayesiana que combina uma probabilidade a priori com informações condicionais para produzir um risco a posteriori (final). É uma referência metodológica e não fornece números de risco para qualquer consultando individual.

Core questions

• Que recorrência de linha de base cada padrão de herança mendeliana implica?
• Como a análise bayesiana combina o risco a priori com evidências condicionais, como o status não afetado ou um teste normal?
• Como as probabilidades a priori, condicionais, conjuntas e a posteriori se relacionam em uma tabela de risco?

Key concepts

• Razões de segregação (1/2, 1/4)
• Padrões autossômicos dominantes, recessivos e ligados ao X
• Probabilidade a priori
• Probabilidade condicional
• Probabilidade conjunta e a posteriori
• Teorema de Bayes no aconselhamento
• Efeito da prole não afetada no risco de portador

Mechanisms

O cálculo começa com uma probabilidade a priori da segregação mendeliana — por exemplo, a chance de 1/2 de que o filho de um portador autossômico dominante herde o alelo. A análise bayesiana então multiplica essa probabilidade a priori por probabilidades condicionais que refletem evidências observadas, como várias crianças não afetadas (o que diminui o risco a priori de uma mulher ser portadora de um distúrbio ligado ao X) ou um teste molecular normal. Dividir a probabilidade conjunta de cada via pela sua soma fornece o risco a posteriori, ou final. Essa estrutura permite que peças independentes de evidência sejam combinadas coerentemente em um único número.

Clinical relevance

O cálculo de recorrência bayesiano é uma competência central em genética clínica e explica por que dois consultandos com a mesma história familiar podem apresentar riscos finais diferentes. Esta entrada descreve o método; é material de referência e não um substituto para avaliação clínica individualizada ou aconselhamento genético.

Epidemiology

A abordagem se aplica a condições que seguem padrões mendelianos reconhecidos — distúrbios autossômicos dominantes, autossômicos recessivos e recessivos ligados ao X — onde as razões de linha de base são fixas, mas os riscos finais variam com as informações do pedigree, as frequências de portadores e a sensibilidade dos testes genéticos disponíveis.

History

O raciocínio bayesiano entrou no aconselhamento genético em meados do século XX, com Edmond Murphy e Gary Chase entre aqueles que sistematizaram seu uso para problemas de risco de portadores. Textos com exemplos práticos de Bridge e Young então tornaram a tabela a priori-condicional-a posteriori uma ferramenta padrão, e o advento dos testes moleculares adicionou novos e poderosos termos condicionais ao cálculo.

Key figures

• Thomas Bayes
• Edmond Murphy
• Ian Young
• Peter Bridge

Seminal works

• young-2007
• bridge-1997

Frequently asked questions

Por que o risco de recorrência da criança não é simplesmente a razão mendeliana?

A razão mendeliana é apenas a probabilidade a priori; a análise bayesiana a ajusta usando informações adicionais, como parentes não afetados ou resultados de testes normais, o que pode aumentar ou diminuir substancialmente o risco final.

O que uma tabela de risco bayesiana contém?

Ela lista as hipóteses concorrentes (por exemplo, portador versus não portador), suas probabilidades a priori, as probabilidades condicionais da evidência observada em cada uma, as probabilidades conjuntas resultantes e as probabilidades a posteriori normalizadas.