面向多基因多癌种孟德尔模型的统计方法

风险评估用于识别因遗传性致病变异而癌症风险较高的个体，是个体化临床管理的重要组成部分。孟德尔模型利用孟德尔遗传学原理、贝叶斯概率论和变异特异性知识，基于家族史推导携带致病变异及未来罹患癌症的概率。现有孟德尔模型应用广泛，但通常局限于特定基因和综合征。然而，多基因组合种系检测的增长催生了许多现有模型尚未纳入的新基因-癌症关联的发现。我们开发了 PanelPRO，一个灵活、高效的孟德尔风险预测框架，可纳入任意数量的基因和癌症，克服了因模型复杂度增加而产生的计算挑战。基于该框架，我们实现了一个十一基因、十一癌种的模型，是迄今创建的最大孟德尔模型。利用模拟数据和具有种系组合检测数据的临床队列，我们评估了模型性能，验证了我们的方法与现有孟德尔模型的反向兼容性，并说明了其用法。我们的实现在 PanelPRO R 包中可免费用于研究。