関連解析：公開されている全てのヒトGWAS形質関連座位で原因となるバリアントおよび遺伝子を系統的に優先順位付けするためのオープン手法

ゲノムワイド関連解析（GWAS）では、複雑形質に関連する多くのバリアントが明らかにされてきたが、その中から原因遺伝子（群）はどれかを突き止めるのは、依然として大きな課題である。本論文では、公開されている13万3441のヒトGWAS座位について、系統的な精細マッピングと遺伝子の優先順位付けを行うオープンリソースを紹介する。我々は、遺伝学的データ（GWASカタログおよび英国バイオバンク）と、トランスクリプトーム、プロテオーム、エピゲノムのデータを統合した。それには、92の細胞タイプや組織についての系統的な疾患–疾患形質および疾患–分子的形質の共局在解析の結果が含まれる。その結果、729座位が、一コード領域の原因バリアントに精細にマッピングされ、単一の遺伝子と共局在することが突き止められた。精細マッピングされた遺伝学的データおよび機能ゲノミクスデータと、キュレーションを行った代表的な445のGWAS座位を用いた機械学習モデルの訓練により、原因遺伝子を近傍の遺伝子と識別できるようにすると、単純な距離に基づくモデルよりも優れた結果が得られた。我々が優先順位付けした遺伝子は、既知の承認薬の標的に豊富に見られた（オッズ比 = 8.1、95％信頼区間 = 5.7, 11.5）。これらの結果は、ウェブポータルで公開されており（http://genetics.opentargets.org）、ユーザーは疾患関連座位の遺伝子の優先順位付けや、それらの薬剤標的としての可能性の評価を簡単に行うことができるようになる。