Tính toán nguy cơ tái phát Mendel

Tính toán nguy cơ tái phát Mendel bắt nguồn từ xác suất một rối loạn đơn gen sẽ tái phát dựa trên các quy luật phân ly, sau đó tinh chỉnh xác suất cơ bản đó bằng cách sử dụng tất cả thông tin có sẵn thông qua phân tích Bayes. Một tỷ lệ đơn giản — một nửa đối với con của người mang gen trội trên nhiễm sắc thể thường, một phần tư đối với cha mẹ có gen lặn trên nhiễm sắc thể thường — chỉ là điểm khởi đầu mà cấu trúc phả hệ, tuổi tác và kết quả xét nghiệm có thể thay đổi đáng kể.

Definition

Tính toán nguy cơ tái phát Mendel là ước tính xác suất tái phát của một rối loạn đơn gen từ các tỷ lệ phân ly, được điều chỉnh bởi các xác suất điều kiện Bayes kết hợp thông tin phả hệ, kiểu hình, tuổi tác và xét nghiệm.

Scope

Mục này bao gồm các tỷ lệ phân ly cho các kiểu hình Mendel chính và khuôn khổ Bayes kết hợp xác suất tiên nghiệm với thông tin điều kiện để đưa ra nguy cơ hậu nghiệm (cuối cùng). Đây là một tài liệu tham khảo về phương pháp luận và không cung cấp số liệu nguy cơ cho bất kỳ người tư vấn cá nhân nào.

Core questions

• Mỗi kiểu hình di truyền Mendel ngụ ý nguy cơ tái phát cơ bản nào?
• Phân tích Bayes kết hợp nguy cơ tiên nghiệm với bằng chứng điều kiện như tình trạng không bị ảnh hưởng hoặc kết quả xét nghiệm bình thường như thế nào?
• Các xác suất tiên nghiệm, điều kiện, chung và hậu nghiệm liên quan như thế nào trong bảng nguy cơ?

Key concepts

• Tỷ lệ phân ly (1/2, 1/4)
• Các kiểu hình trội trên nhiễm sắc thể thường, lặn và liên kết X
• Xác suất tiên nghiệm
• Xác suất điều kiện
• Xác suất chung và hậu nghiệm
• Định lý Bayes trong tư vấn
• Ảnh hưởng của con cái không bị ảnh hưởng đến nguy cơ người mang gen

Mechanisms

Việc tính toán bắt đầu bằng một xác suất tiên nghiệm từ sự phân ly Mendel — ví dụ, 1/2 cơ hội con của người mang gen trội trên nhiễm sắc thể thường thừa hưởng alen. Phân tích Bayes sau đó nhân xác suất tiên nghiệm này với các xác suất điều kiện phản ánh bằng chứng quan sát được, chẳng hạn như một số trẻ không bị ảnh hưởng (điều này làm giảm nguy cơ mang gen tiên nghiệm của một phụ nữ đối với rối loạn liên kết X) hoặc một xét nghiệm phân tử bình thường. Chia xác suất chung của mỗi con đường cho tổng của chúng sẽ cho ra nguy cơ hậu nghiệm, hay nguy cơ cuối cùng. Cấu trúc này cho phép các bằng chứng độc lập được kết hợp một cách nhất quán thành một con số duy nhất.

Clinical relevance

Tính toán tái phát Bayes là một năng lực cốt lõi trong di truyền học lâm sàng và giải thích tại sao hai người tư vấn có cùng tiền sử gia đình có thể có các nguy cơ cuối cùng khác nhau. Mục này mô tả phương pháp; đây là tài liệu tham khảo và không thay thế cho đánh giá lâm sàng cá nhân hóa hoặc tư vấn di truyền.

Epidemiology

Cách tiếp cận này áp dụng cho các tình trạng tuân theo các kiểu hình Mendel được công nhận — rối loạn trội trên nhiễm sắc thể thường, lặn trên nhiễm sắc thể thường và lặn liên kết X — nơi các tỷ lệ cơ bản được cố định nhưng nguy cơ cuối cùng thay đổi theo thông tin phả hệ, tần suất người mang gen và độ nhạy của các xét nghiệm di truyền có sẵn.

History

Lý luận Bayes đã đi vào tư vấn di truyền vào giữa thế kỷ XX, với Edmond Murphy và Gary Chase là những người đã hệ thống hóa việc sử dụng nó cho các vấn đề nguy cơ người mang gen. Các văn bản ví dụ thực hành của Bridge và Young sau đó đã biến bảng tiên nghiệm-điều kiện-hậu nghiệm thành một công cụ tiêu chuẩn, và sự ra đời của xét nghiệm phân tử đã bổ sung các thuật ngữ điều kiện mới mạnh mẽ vào tính toán.

Key figures

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

Seminal works

• young-2007
• bridge-1997

Frequently asked questions

Tại sao nguy cơ tái phát của đứa trẻ không đơn giản là tỷ lệ Mendel?

Tỷ lệ Mendel chỉ là xác suất tiên nghiệm; phân tích Bayes điều chỉnh nó bằng cách sử dụng thông tin bổ sung như người thân không bị ảnh hưởng hoặc kết quả xét nghiệm bình thường, điều này có thể làm tăng hoặc giảm đáng kể nguy cơ cuối cùng.

Bảng nguy cơ Bayes chứa những gì?

Nó liệt kê các giả thuyết cạnh tranh (ví dụ, người mang gen so với người không mang gen), xác suất tiên nghiệm của chúng, xác suất điều kiện của bằng chứng quan sát được dưới mỗi giả thuyết, xác suất chung thu được và xác suất hậu nghiệm đã được chuẩn hóa.