遺伝学的検査：臨床データの表現型シグネチャーは遺伝学的検査を受ける患者の体系的識別を可能にする

人口の約5％がまれな遺伝性疾患に罹患するが、ほとんどの人は遺伝学的検査を受ける前に、何年にもわたって不確実さに耐えている。遺伝性疾患に共通する特徴の1つは、複数のまれな表現型が（しばしば複数の器官系にわたって）存在することである。今回我々は、染色体マイクロアレイ検査を受けた2286人の患者と、それにマッチする9144人の対照群について、電子健康記録（EHR）中の経時的な臨床データからの診断請求書情報を用いて、遺伝学的検査を受けるべき人を予測するモデルを構築した。このモデルは高い予測精度を達成し、ホールドアウト検査検体では受信者操作特性曲線下面積（AUROC）が0.97、精度–再現率曲線下面積（AUPRC）が0.92、独立した病院システムではAUROCが0.95、AUPRCが0.62だった。また、遺伝子提供者と相互作用があると広く定義された症例の17万2265人の患者の独立したセットでは、AUROCが0.9、AUPRCが0.63だった。このモデルはまた、病因と考えられるコピー数多型を保有する患者も正確に識別した。我々のモデルは、遺伝学的検査を決定するための現在の方法と比較して、検査を受けるべき患者をもっと多く識別でき、同時に、遺伝性疾患を持つ人が検査を受けた割合も増やすことができた。我々の研究は、広範な遺伝性疾患を代表する表現型パターンをEHRから把握して、遺伝学的検査のための意思決定を体系化することが可能であり、診断の迅速化、ケアの改善、コスト削減につながる可能性を実証している。