癌症风险外显率的贝叶斯荟萃分析

多基因组合检测使得许多癌症易感基因能够以更低成本被快速检测，从而使此类检测惠及更广泛的人群。因此，越来越多携带各种癌症易感基因致病种系突变的患者被识别出来。这既带来了重大机遇，也产生了迫切需求，即对这些患者关于适当的风险降低管理策略进行咨询。咨询的关键在于准确估计与特定基因突变相关的各类癌症的年龄特异性发病风险，即外显率估计。我们提出一种基于贝叶斯分层随机效应模型的荟萃分析方法，通过整合报告不同类型风险度量（如外显率、相对风险、比值比）的研究来估计外显率，同时考虑相关不确定性。在通过马尔可夫链蒙特卡洛算法估计参数后验分布后，我们估计外显率与可信区间。我们基于报告 ATM 和 PALB2 两个中度风险乳腺癌易感基因风险的研究，通过仿真考察所提方法并与现有方法比较。所提方法在可信区间覆盖概率与估计均方误差方面远优于现有方法。最后，我们将方法应用于估计 ATM 基因致病突变携带者的乳腺癌外显率。