Polygenic risk and hazard scores for Alzheimer's disease prediction - Sorbonne Université
Article Dans Une Revue Annals of Clinical and Translational Neurology Année : 2019

Polygenic risk and hazard scores for Alzheimer's disease prediction

Ganna Leonenko (1) , Rebecca Sims (1) , Maryam Shoai (2) , Aura Frizzati (1) , Paola Bossù (3) , Gianfranco Spalletta (3) , Nick C Fox (2) , Julie Williams (1) , John Hardy (2) , Valentina Escott-Price (1) , Magda Tsolaki , David Craig , Despoina Avramidou , Antonia Germanou , Maria Koutroumani , Olymbia Gkatzima , Harald Hampel (4) , Patrick G Kehoe , Seth Love , David C Rubinsztein , Lutz Frölich , Bernadette Mcguinness , Janet A Johnston , Peter Passmore , Dmitriy Drichel , Martin Rossor , Jonathan M Schott , Jason D Warren , Jose Bras , Rita Guerreiro , Amit Kawalia Joseph T Hughes , Yogen Patel , Michelle K Lupton , Petra Proitsi , John Powell , John S K Kauwe , Michelangelo Mancuso , Ubaldo Bonuccelli , James Uphill , Elizabeth Fisher , Carlo Masullo , Hilkka Soininen , Gina Bisceglio , Li Ma , Dennis W Dickson , Neill R Graff-Radford , Minerva M Carrasquillo , Steven G Younkin , Sandro Sorbi , Makrina Daniilidou , Angela Hodges , Daniela Galimberti , Elio Scarpini , Martin Scherer , Oliver Peters , Alfredo Ramirez , Markus Leber , Sabrina Pichler , Manuel Mayhaus , Wei Gu , Matthias Riemenschneider , Jens Wiltfang , Reinhard Heun , Heike Kölsch , Johannes Kornhuber , Isabella Heuser , Dan Rujescu , Annette M Hartmann , Ina Giegling , Michael Hüll , Simon Lovestone , Carlos Cruchaga , John Morris , Kevin Mayo , Thomas Feulner , Rebecca Sussams , Clive Holmes , David Mann , Stuart Pickering-Brown , Nigel M Hooper , Andrew Mcquillin , Gill Livingston , Nicholas J Bass , Maria Vronskaya , Taniesha Morgan , Nicola Denning , Thomas D Cushion , Lesley Jones , Rachel Marshall , Alun Meggy , Georgina Menzies , Detelina Grozeva , Michael C O'Donovan , Michael J Owen , Peter A Holmans , Francesca Salani , Giancarlo Russo , Wolfgang Maier , Frank Jessen , H-Erich Wichmann , Kevin Morgan , Alison M Goate , Bruno Vellas , Emma Vardy , Susanne Moebus , Karl-Heinz Jöckel , Martin Dichgans , Norman Klopp , James Turton , Jenny Lord , Kristelle Brown , Christopher Medway , Markus M Nöthen , Per Hoffmann , Antonio Daniele , Anthony Bayer , John Gallacher , Hendrik van Den Bussche , Carol Brayne , Steffi Riedel-Heller , John F Powell , Ammar Al-Chalabi , Christopher E Shaw , Iwona Kloszewska , Pau Pastor , Monica Diez-Fairen , Aoibhinn Lynch , Brian Lawlor , Michael Gill , Eliecer Coto , Victoria Alvarez , Andrew B Singleton , John Collinge , Simon Mead , Natalie Ryan , Benedetta Nacmias , Sara Ortega-Cubero , Eloy Rodriguez-Rodriguez , Pascual Sanchez-Juan , Jacob Shofany , Nerisa Banaj , Valentina Ciullo , Eleonora Sacchinelli , Robert Clarke , a David Smith , Donald Warden , Yoav Ben-Shlomo , Chiara Cupidi , Raffaele Giovanni Maletta , Amalia Cecilia Bruni , Maura Gallo , Denise Harold , Roberta Cecchetti , Patrizia Mecocci , Virginia Boccardi , Nick Warner , Gordon Wilcock , Panagiotis Deloukas , Rhian Gwilliam , Chris Corcoran , Joann Tschanz , Ron Munger
Ganna Leonenko
Rebecca Sims
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Aura Frizzati
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Magda Tsolaki
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David Craig
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Despoina Avramidou
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Antonia Germanou
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Maria Koutroumani
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Olymbia Gkatzima
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Harald Hampel
Patrick G Kehoe
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Seth Love
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David C Rubinsztein
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Lutz Frölich
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Bernadette Mcguinness
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Janet A Johnston
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Peter Passmore
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Dmitriy Drichel
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Martin Rossor
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Jonathan M Schott
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Jason D Warren
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Jose Bras
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Rita Guerreiro
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Amit Kawalia Joseph T Hughes
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Michelle K Lupton
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John Powell
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John S K Kauwe
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Michelangelo Mancuso
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Ubaldo Bonuccelli
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James Uphill
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Elizabeth Fisher
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Carlo Masullo
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Minerva M Carrasquillo
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Joann Tschanz
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Résumé

Abstract Objective Genome‐wide association studies ( GWAS ) have identified over 30 susceptibility loci associated with Alzheimer's disease ( AD ). Using AD GWAS data from the International Genomics of Alzheimer's Project ( IGAP ), Polygenic Risk Score ( PRS ) was successfully applied to predict life time risk of AD development. A recently introduced Polygenic Hazard Score ( PHS ) is able to quantify individuals with age‐specific genetic risk for AD . The aim of this study was to quantify the age‐specific genetic risk for AD with PRS and compare the results generated by PRS with those from PHS . Methods Quantification of individual differences in age‐specific genetic risk for AD identified by the PRS , was performed with Cox Regression on 9903 (2626 cases and 7277 controls) individuals from the Genetic and Environmental Risk in Alzheimer's Disease consortium ( GERAD ). Polygenic Hazard Scores were generated for the same individuals. The age‐specific genetic risk for AD identified by the PRS was compared with that generated by the PHS . This was repeated using varying SNP s P ‐value thresholds for disease association. Results Polygenic Risk Score significantly predicted the risk associated with age at AD onset when SNP s were preselected for association to AD at P ≤ 0.001. The strongest effect ( B = 0.28, SE = 0.04, P = 2.5 × 10 −12 ) was observed for PRS based upon genome‐wide significant SNP s ( P ≤ 5 × 10 −8 ). The strength of association was weaker with less stringent SNP selection thresholds. Interpretation Both PRS and PHS can be used to predict an age‐specific risk for developing AD . The PHS approach uses SNP effect sizes derived with the Cox Proportional Hazard Regression model. When SNP s were selected based upon AD GWAS case/control P ≤ 10 −3 , we found no advantage of using SNP effects sizes calculated with the Cox Proportional Hazard Regression model in our study. When SNP s are selected for association with AD risk at P > 10 −3 , the age‐specific risk prediction results are not significant for either PRS or PHS . However PHS could be more advantageous than PRS of age specific AD risk predictions when SNP s are prioritized for association with AD age at onset (i.e., powerful Cox Regression GWAS study).
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Ganna Leonenko, Rebecca Sims, Maryam Shoai, Aura Frizzati, Paola Bossù, et al.. Polygenic risk and hazard scores for Alzheimer's disease prediction. Annals of Clinical and Translational Neurology, 2019, 6 (3), pp.456-465. ⟨10.1002/acn3.716⟩. ⟨hal-04444983⟩
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