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大数据揭示疾病重大联系:新的常见病分类方法借此创建

【数据猿导读】 据《医学报刊》近日消息称,美国芝加哥大学药物与人类遗传学研究中心教授安德烈·柴斯基及其团队,研究了来自近13万个家庭的48万人的医保大数据,结合4000万家庭的某大型数据库的患者子数据库信息

大数据揭示疾病重大联系:新的常见病分类方法借此创建

据《医学报刊》近日消息称,美国芝加哥大学药物与人类遗传学研究中心教授安德烈·柴斯基及其团队,研究了来自近13万个家庭的48万人的医保大数据,结合4000万家庭的某大型数据库的患者子数据库信息,并根据遗传相关和环境相关的标准,创建了新的常见病分类方法。

传统疾病分类多基于症状或解剖学,可能会对潜在的相似病理关注不够,如偏头痛常被划入中枢神经系统疾病,新分类表明,它在遗传学上可能最类似于肠道炎症性疾病的肠易激综合征。

柴斯基团队通过父母及子女在同样的医保、时间范围和生活环境下平均患某病所需的时长,并根据两个指标创建了疾病分类:一个指标是遗传相关的,如发生在父母子女间;第二个指标是家庭环境及部分遗传相关的,如配偶间和兄弟姐妹间。这项研究涵盖了29种在父母和子女间都比较常见的疾病,新分类的病种间与上述指标彼此高度关联。

研究人员还将结果与广泛使用的国际疾病分类9(ICD-9)进行比较,发现了意想不到的疾病间联系。例如Ⅰ型糖尿病与高血压之间,哮喘、过敏性鼻炎、骨性关节炎和皮炎之间都具有很高的遗传相关性。此外,对大多数精神疾病如精神分裂症、双相情感障碍而言,环境的作用几乎与遗传作用相当。


来源:科技日报

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