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特開2023-168188不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法及びリスク判定システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023168188
(43)【公開日】2023-11-24
(54)【発明の名称】不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法及びリスク判定システム
(51)【国際特許分類】
C12Q 1/6883 20180101AFI20231116BHJP
【ＦＩ】
C12Q1/6883 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022130225
(22)【出願日】2022-08-17
(31)【優先権主張番号】P 2022079513
(32)【優先日】2022-05-13
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
【新規性喪失の例外の表示】新規性喪失の例外適用申請有り
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成３０年度、国立研究開発法人日本医療研究開発機構、ゲノム医療実現推進プラットフォーム事業（先端ゲノム研究開発）、「マルチオミックス連関による循環器疾患における次世代型精密医療の実現」、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】503359821
【氏名又は名称】国立研究開発法人理化学研究所
(74)【代理人】
【識別番号】110002860
【氏名又は名称】弁理士法人秀和特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 薫
(72)【発明者】
【氏名】宮澤 一雄
【テーマコード（参考）】
4B063
【Ｆターム（参考）】
4B063QA13
4B063QA19
4B063QQ02
4B063QQ42
4B063QS24
4B063QS34
4B063QX01
(57)【要約】
【課題】幅広い人種にわたって適用可能な、心房細動等の不整脈または不整脈関連障害のリスクを高精度で判定することのできる方法およびシステムを提供すること。
【解決手段】対象者の不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するための方法であって、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程、対象者の遺伝情報を入手する工程、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程、および
前記リスクスコアに基づき不整脈のリスクを判定する工程、
を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、
方法。
【選択図】図１
【解決手段】対象者の不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するための方法であって、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程、対象者の遺伝情報を入手する工程、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程、および
前記リスクスコアに基づき不整脈のリスクを判定する工程、
を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、
方法。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象者の不整脈または不整脈関連障害の発症リスクを判定するための方法であって、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程、対象者の遺伝情報を入手する工程、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程、
を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、
方法。
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程、対象者の遺伝情報を入手する工程、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程、
を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、
方法。
【請求項2】
前記欧米人以外の集団がアジア人の集団である、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記リスクスコアの算出はpruning and thresholding法を用いて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記メタ解析は変量効果モデルを用いて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
不整脈が心房細動である、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
不整脈関連障害が脳梗塞、脳卒中および脳出血から選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記データリストに含まれる遺伝的変異は、rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、rs10845620、rs2629755、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095（なお、ｒｓ番号はNational Center for Biotechnology InformationのdbSNPデータベースの登録番号を示す）から選択される１種以上の一塩基多型を含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項8】
対象者の不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するためのシステムであって、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを含むデータを格納する手段、
対象者の遺伝情報を受信する手段、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関するデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する手段、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを提示する手段、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、
システム。
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを含むデータを格納する手段、
対象者の遺伝情報を受信する手段、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関するデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する手段、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを提示する手段、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、
システム。
【請求項9】
前記データリストに含まれる遺伝的変異は、rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、
rs10845620、rs2629755、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095（なお、ｒｓ番号はNational Center for Biotechnology InformationのdbSNPデータベースの登録番号を示す）から選択される１種以上の一塩基多型を含む、請求項８に記載のシステム。
rs10845620、rs2629755、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095（なお、ｒｓ番号はNational Center for Biotechnology InformationのdbSNPデータベースの登録番号を示す）から選択される１種以上の一塩基多型を含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項10】
不整脈が心房細動である、請求項８または９に記載のシステム。
【請求項11】
不整脈関連障害が脳梗塞、脳卒中および脳出血から選択される、請求項８または９に記載のシステム。
【請求項12】
不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法であって、
rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、rs10845620、rs2629755、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095（なお、ｒｓ番号はNational Center for Biotechnology InformationのdbSNPデータベースの登録番号を示す）から選択される1種以上の
一塩基多型を解析する工程を含む、方法。
rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、rs10845620、rs2629755、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095（なお、ｒｓ番号はNational Center for Biotechnology InformationのdbSNPデータベースの登録番号を示す）から選択される1種以上の
一塩基多型を解析する工程を含む、方法。
【請求項13】
不整脈が心房細動である、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
不整脈関連障害が脳梗塞、脳卒中および脳出血から選択される、請求項１２または１３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は遺伝子配列解析を利用した心房細動などの不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法及びリスク判定システムに関する。
【背景技術】
【0002】
不整脈は心臓の脈の乱れを指す状態であるが、同期や息切れ、胸痛などの自覚症状が出たり、失神や心不全、なかには突然死に至るものもある。心房細動 (AF)はそのような不整
脈の一種であり、世界中で約 4,630万人が罹患している。心房細動の世界的な有病率は、一般人口の急速な高齢化と不顕性心房細動の検出の強化により増加している。心房細動の診断・治療技術は進歩しているが、脳卒中や心不全などの生命を脅かす合併症で入院する患者も相当数おり、患者や公的医療制度に大きな負担を与えている。心房細動の発症には、加齢、肥満、高血圧、心不全などの従来の臨床的な危険因子のほかに、遺伝的な寄与も広く認識されている。最近のゲノムワイド関連解析（GWAS）により、100以上の心房細動
関連遺伝子座が同定され、そのいくつかは心臓の発生、電気生理、収縮、構造経路に関与していることが分かっている（非特許文献１～４）。しかし、大部分のAF-GWASはヨーロ
ッパ人集団で主に行われてきたため、非ヨーロッパ人集団におけるAFの遺伝的病態は包括的に理解されておらず、このようなGWASから得られた多因子リスクスコア (PRS) を非ヨ
ーロッパ人集団に適用することは困難であった。
脈の一種であり、世界中で約 4,630万人が罹患している。心房細動の世界的な有病率は、一般人口の急速な高齢化と不顕性心房細動の検出の強化により増加している。心房細動の診断・治療技術は進歩しているが、脳卒中や心不全などの生命を脅かす合併症で入院する患者も相当数おり、患者や公的医療制度に大きな負担を与えている。心房細動の発症には、加齢、肥満、高血圧、心不全などの従来の臨床的な危険因子のほかに、遺伝的な寄与も広く認識されている。最近のゲノムワイド関連解析（GWAS）により、100以上の心房細動
関連遺伝子座が同定され、そのいくつかは心臓の発生、電気生理、収縮、構造経路に関与していることが分かっている（非特許文献１～４）。しかし、大部分のAF-GWASはヨーロ
ッパ人集団で主に行われてきたため、非ヨーロッパ人集団におけるAFの遺伝的病態は包括的に理解されておらず、このようなGWASから得られた多因子リスクスコア (PRS) を非ヨ
ーロッパ人集団に適用することは困難であった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0003】
【非特許文献1】Christophersen, I.E. et al. Large-scale analyses of common and rare variants identify 12 new loci associated with atrial fibrillation. Nat. Genet. 49, 946-952 (2017).
【非特許文献2】Low, S.K. et al. Identification of six new genetic loci associated with atrial fibrillation in the Japanese population. Nat. Genet. 49, 953-958 (2017).
【非特許文献3】Nielsen, J.B. et al. Biobank-driven genomic discovery yields new insight into atrial fibrillation biology. Nat. Genet. 50, 1234-1239 (2018).
【非特許文献4】Roselli, C. et al. Multi-ethnic genome-wide association study for atrial fibrillation. Nat. Genet. 50, 1225-1233 (2018).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
遺伝情報に基づいて心房細動の発症リスクや予後を予測することは、今後、心房細動の医学・医療を進歩させるために重要な役割を果たすと期待される。しかし、これまでの心房細動の遺伝的解析は特定の民族を対象とした結果であり、人種を越えた普遍的なリスク予測は困難であった。すなわち、遺伝的変異の分布には民族差が大きいことが知られており、例えば、ヨーロッパ人集団を用いた研究成果が、非欧米人、例えば日本人を含む東アジア人集団にも適応可能かどうかについては明らかではなかった。
【0005】
そこで、本発明は、幅広い人種にわたって適用可能な、心房細動等の不整脈または不整脈関連障害のリスクを高精度で判定することのできる方法およびシステムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
まず、本発明者らの研究グループは、バイオバンク・ジャパンに登録されている約9800人
の心房細動患者群と140000人の対照群のゲノム配列を比較し、心房細動の患者に特徴的に見られる遺伝的変異を網羅的に検出するゲノムワイド関連解析（GWAS）を行った。その結果、表２に示すような心房細動に関わる疾患感受性座位および遺伝子変異を同定した。
の心房細動患者群と140000人の対照群のゲノム配列を比較し、心房細動の患者に特徴的に見られる遺伝的変異を網羅的に検出するゲノムワイド関連解析（GWAS）を行った。その結果、表２に示すような心房細動に関わる疾患感受性座位および遺伝子変異を同定した。
【0007】
次に、日本人のGWASの結果（約15万人）をヨーロッパ人集団のGWASの結果（欧州の大規模解析の約103万人、フィンランドバイオバンク（FinnGen）の約６万人）とメタ解析により統合し、計120万人を超える世界最大規模の心房細動における民族横断的GWASを行った。
その結果、表３に示すような心房細動と関連を示すさらなる疾患感受性座位および遺伝子変異を同定した。
その結果、表３に示すような心房細動と関連を示すさらなる疾患感受性座位および遺伝子変異を同定した。
【0008】
続いて、今回得られた遺伝的変異と心房細動の関連解析結果を用いてポリジェニックリスクスコア（PRS）を作成し、その予測性能を評価したところ、民族横断的GWASの結果を用
いて作成されたPRSの性能は、日本人データに基づくPRSやヨーロッパ人集団データに基づくPRSを顕著に上回ることが分かった。そして、民族横断的GWASの結果を用いて作成され
たPRSを用いて日本人のデータ（BBJ）を解析したところ、心房細動の発症年齢や予後、さらには脳卒中や脳梗塞などの関連障害リスクを効率よく予測できることが明らかとなった。
以上のような知見に基づき、本発明を完成させた。
いて作成されたPRSの性能は、日本人データに基づくPRSやヨーロッパ人集団データに基づくPRSを顕著に上回ることが分かった。そして、民族横断的GWASの結果を用いて作成され
たPRSを用いて日本人のデータ（BBJ）を解析したところ、心房細動の発症年齢や予後、さらには脳卒中や脳梗塞などの関連障害リスクを効率よく予測できることが明らかとなった。
以上のような知見に基づき、本発明を完成させた。
【0009】
本発明の一態様は、対象者の不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するための方法であって、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程、対象者の遺伝情報を入手する工程、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団（非欧米人集団）のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、方法、に関する。
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程、対象者の遺伝情報を入手する工程、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団（非欧米人集団）のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、方法、に関する。
【0010】
本発明の他の態様は、対象者の不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するためのシステムであって、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを含むデータを格納する手段、
対象者の遺伝情報を受信する手段、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関するデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する手段、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを提示する手段、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、システム、に関する。
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを含むデータを格納する手段、
対象者の遺伝情報を受信する手段、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関するデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する手段、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを提示する手段、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする、システム、に関する。
【0011】
本発明の他の態様は、不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法であって、
rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、
rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634
、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、rs10845620、rs2629755
、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095、から選択される1種以上の
一塩基多型を解析する工程を含む、方法、に関する。
rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、
rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634
、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、rs10845620、rs2629755
、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095、から選択される1種以上の
一塩基多型を解析する工程を含む、方法、に関する。
【発明の効果】
【0012】
本発明の方法およびシステムによれば、複数民族のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストを用いてリスクスコアを算出することで、心房細動などの不整脈または不整脈関連障害のリスクを精度よく判定することができる。これにより、心房細動などの不整脈やその関連疾患を予防することができ、不整脈の予防や治療の指針を得ることができ、不整脈における精密医療の実現に向けた基盤を築くことができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】研究デザインの概要。上段、9,826人のAF症例と140,446人のコントロールからなる日本人コホートの概要とリファレンスパネル。中段、各研究のGWAS概要とtrans-ancestryメタ解析の症例数、対照群数。下段、Trans-ancestryメタ解析における心房細動関連変異の下流解析の概要。GWAS, ゲノムワイド関連解析; JENGER, Japanese ENcyclopedia GEnetic associations by Riken; MR, メンデルランダム化; PRS, ポリジェニックリスクスコア; TWAS, トランスクリプトームワイド関連解析
【図2】トランス祖先メタ分析のマンハッタンプロット。トランス祖先メタ分析の結果を示す（７７，６９０人の心房細動ケースと１，１６７，０４０人のコントロール）。Ｘ軸のゲノム位置（ｈｇ１９）に対して、ｙ軸にｌｏｇ１０ＢＦを示した。ゲノムワイドな有意水準（ｌｏｇ１０ＢＦ＞６）に達した関連シグナルは、既報の遺伝子座については青で、新規の遺伝子座は赤で示されている。ＡＦは心房細動、ＢＦはベイズ係数。
【図3】トランス祖先メタ分析から得られた多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）の性能。各点は、（２，９５３ケース、２１，１９４コントロール）における多遺伝子リスクスコアのナゲルケルケの疑似Ｒ２の中央値を示す。エラーバーは９５％ＣＩを示す。疑似Ｒ２の中央値とＣＩは、５×１０４回のブートストラップ法から推定した。各点の色は、発見母集団に含まれる祖先を示す。各点の大きさは、発見母集団に含まれる症例数を示す。ＣＩ：信頼区間。
【図4】心房細動－多遺伝子リスクスコアの予測性能の評価。ａ、ｂ：心房細動－多遺伝子リスクスコア（ＡＦ－ＰＲＳ）と心房細動発症年齢との関連性分析。ａ：各ポイントは、多遺伝子リスクスコア分位値による発症年齢の中央値を示す。ｂ：各点とエラーバーは、線形回帰モデルから得られた推定βと９５％ＣＩを表す。ｃ：心房細動と脳卒中のサブタイプの関係。データはＡＦ－ＰＲＳの１ｓ．ｄ．増加に対する推定ＯＲと９５％ＣＩとして示した。ｄ：心血管系死（ａ）及び脳卒中死（ｂ）の累積イベントのカプランーマイヤー推定値と９５％ＣＩ。個体は、高ＰＲＳ（上位１０％、赤）、低ＰＲＳ（下位１０％、青）、中間（その他、緑）に分類される。ｅ：長期死亡率に対するＡＦ－ＰＲＳの影響。データは、ＡＦ－ＰＲＳが１ｓ．ｄ．増加した場合の推定ＨＲｓと９５％ＣＩで示した。ＡＦ：心房細動、ＰＲＳ：多遺伝子リスクスコア、ＣＩ：信頼区間、ＯＲ：オッズ比、ＨＲ：ハザード比、ｓ．ｄ．：標準偏差、ＣＶ：心血管死、ＨＦ：鬱血性心不全死、ＩＨＤ：虚血性心疾患死。
【発明を実施するための形態】
【0014】
＜本発明の不整脈のリスク判定方法＞
本発明の不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法は、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程（データリスト準備工程）、
対象者の遺伝情報を入手する工程（遺伝情報入手工程）、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異のデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程（リスクスコア算出工程）、及び
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程（判定工程）、
を含む方法である。
本発明の不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法は、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを準備する工程（データリスト準備工程）、
対象者の遺伝情報を入手する工程（遺伝情報入手工程）、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異のデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する工程（リスクスコア算出工程）、及び
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程（判定工程）、
を含む方法である。
【0015】
不整脈としては、頻脈性不整脈、徐脈性不整脈、期外収縮が挙げられる。頻脈性不整脈としては、洞性頻脈、心室性頻拍、心房細動、心房粗動、多源性心房頻拍、心室細動、心室粗動、上室性頻拍が挙げられる。徐脈性不整脈としては、洞房ブロック、房室ブロック、接合部性調律、洞不全症候群、呼吸性不整脈、脚ブロックが挙げられる。期外収縮としては、心房性期外収縮、心室性期外収縮が挙げられる。これらの中では、心房細動が好ましい。
不整脈は心電図検査等で診断される。
不整脈関連障害としては、不整脈によって血流に異常が生じ、それによって引き起こされる脳梗塞、脳卒中および脳出血等が挙げられる。
不整脈は心電図検査等で診断される。
不整脈関連障害としては、不整脈によって血流に異常が生じ、それによって引き起こされる脳梗塞、脳卒中および脳出血等が挙げられる。
【0016】
不整脈のリスクには不整脈の発症リスク、不整脈の予後の増悪リスク（死亡リスクや不整脈関連障害発症リスクを含む）が含まれる。
【0017】
以下、各工程について説明する。
【0018】
＜データリスト準備工程＞
データリストとは、不整脈に関連する多数のバリアント（遺伝的変異）について、効果アレル（リスクアレル）とその効果量（疾患との関連度）のデータをリスト化したものである。
ここで、遺伝的変異は、一塩基多型（SNP）、塩基の欠失、塩基の挿入など、野生型配列
と異なる変異であればその種類は特に制限されない。
データリストに含まれる不整脈関連バリアントの種類は合計で１０００種類以上であることが好ましく、５０００種類以上であることがより好ましく、１００００種類以上であることがさらに好ましい。
不整脈に関連する遺伝子変異の効果量は、各アレルの不整脈への関連度、例えば、不整脈患者における出現頻度等に応じて設定される。
データリストとは、不整脈に関連する多数のバリアント（遺伝的変異）について、効果アレル（リスクアレル）とその効果量（疾患との関連度）のデータをリスト化したものである。
ここで、遺伝的変異は、一塩基多型（SNP）、塩基の欠失、塩基の挿入など、野生型配列
と異なる変異であればその種類は特に制限されない。
データリストに含まれる不整脈関連バリアントの種類は合計で１０００種類以上であることが好ましく、５０００種類以上であることがより好ましく、１００００種類以上であることがさらに好ましい。
不整脈に関連する遺伝子変異の効果量は、各アレルの不整脈への関連度、例えば、不整脈患者における出現頻度等に応じて設定される。
【0019】
不整脈関連バリアントはマイナーアレル頻度が１％以上のバリアントであることが好ましい。
また、不整脈関連バリアントは、P<0.05の確率で不整脈と関連するバリアントであることが好ましい。
また、不整脈関連バリアントは、P<0.05の確率で不整脈と関連するバリアントであることが好ましい。
【0020】
本発明の方法においては、データリストは、欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団（非欧米人集団）のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする。ここで欧米人としては、例えば、白色人種（Caucasian）が挙げられ、
例えば、欧州人が挙げられる。また、非欧米人集団としてはアジア人の集団が挙げられ、アジア人の集団としては、例えば、日本人の集団が挙げられる。ゲノム解析結果としては、大規模、例えば、１万人以上の被検者から得られた結果であることが好ましい。また、ゲノムワイド関連解析（GWAS）の結果であることが好ましい。欧米人集団のゲノム解析結果および欧米人以外の集団のゲノム解析結果は、既にゲノム解析が行われ、一般に公開されているゲノム解析結果でもよいし、新たに行われるゲノム解析の結果であってもよい。一般に公開されているゲノム解析結果としては、例えば、日本人の場合、バイオバンク・ジャパンが挙げられ、欧州人の場合、欧州の心房細動データソース（Ｔｈｅ Ｎｏｒｄ－ｔｒφｎｄｅｌａｇ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔｕｄｙ、ｄｅＣＯＤＥ、ｔｈｅ Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ、及び ｔｈｅ ＡＦＧｅｎ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）やＦｉｎｎＧｅｎプロジェクトにおける解析結果が挙げられるが特にこれらには限定されない。European AF GWASs (EUR and FIN)
例えば、欧州人が挙げられる。また、非欧米人集団としてはアジア人の集団が挙げられ、アジア人の集団としては、例えば、日本人の集団が挙げられる。ゲノム解析結果としては、大規模、例えば、１万人以上の被検者から得られた結果であることが好ましい。また、ゲノムワイド関連解析（GWAS）の結果であることが好ましい。欧米人集団のゲノム解析結果および欧米人以外の集団のゲノム解析結果は、既にゲノム解析が行われ、一般に公開されているゲノム解析結果でもよいし、新たに行われるゲノム解析の結果であってもよい。一般に公開されているゲノム解析結果としては、例えば、日本人の場合、バイオバンク・ジャパンが挙げられ、欧州人の場合、欧州の心房細動データソース（Ｔｈｅ Ｎｏｒｄ－ｔｒφｎｄｅｌａｇ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔｕｄｙ、ｄｅＣＯＤＥ、ｔｈｅ Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ、及び ｔｈｅ ＡＦＧｅｎ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）やＦｉｎｎＧｅｎプロジェクトにおける解析結果が挙げられるが特にこれらには限定されない。European AF GWASs (EUR and FIN)
【0021】
メタ解析の手法は特に制限されず、一般的なメタ解析手法を用いることができ、各研究間の異質性を考慮しない固定効果モデルを使用してもよいが、好ましくは各研究間の異質性を考慮する変量効果モデル（random effects model）が使用される。メタ解析は、例えば、ＭＥＴＡＳＯＦＴ ｖ．２（ｈｔｔｐ：／／ｇｅｎｅｔｉｃｓ．ｃｓ．ｕｃｌａ．ｅｄｕ／ｍｅｔａ）などの解析ソフトを用いて行うことができる。
【0022】
なお、本発明の方法に使用されるデータリストは、以下に記載される新規不整脈関連バリアントのうちの１種類以上、５種類以上、１０種類以上、２０種類以上、または３０種以上を含むことが好ましい。
rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、rs10845620、rs2629755、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095
これらのバリアントについては後述する。
rs202030113、rs2930856、rs1055894680、rs73205368、rs778479352、rs4970418、rs9782984、rs75414548、rs1933723、rs12512502、rs6841049、rs17118812、rs7766436、rs12209223、rs4896104、rs2727757、rs17430357、rs17303101、rs11527634、rs76460895、rs1769758、rs7126870、rs10500790、rs517938、rs10845620、rs2629755、rs1344543、rs11614295、rs11841562、rs1886512、rs9284324、rs8096658、rs11881441、rs3746471、rs5754508、rs139557、rs73205368、rs1891095
これらのバリアントについては後述する。
【0023】
また、不整脈との関連が知られている下記表１（表１－１、１－２、１－３に分けて示す）に記載のバリアントも含むことが好ましい。これらの不整脈関連バリアントのうちの１０種類以上、５０種類以上または１００種以上を含むことが好ましい。表１において、各欄は左から、バリアントが存在する染色体（CHR）、参照配列hg19（GRCh37）における染
色体上の位置（POS）、参照アレル（REF）、変異アレル（ALT）、dbSNPデータベースの登録番号（rsID）、近傍遺伝子、遺伝子上の位置、関連性（log10BF）を示す。バリアント
が変異アレルである場合に不整脈のリスクが高い。
色体上の位置（POS）、参照アレル（REF）、変異アレル（ALT）、dbSNPデータベースの登録番号（rsID）、近傍遺伝子、遺伝子上の位置、関連性（log10BF）を示す。バリアント
が変異アレルである場合に不整脈のリスクが高い。
【0024】
【表1-1】
【0025】
【表1-2】
【0026】
【表1-3】
【0027】
＜遺伝情報入手工程＞
本工程では、対象者の遺伝情報、すなわち、ゲノム配列の情報を入手する。ゲノム配列の情報としては、データリストに含まれる解析対象の各バリアントに対応する配列情報が得られる情報であればよいが、全ゲノム配列情報であることが好ましい。
本工程では、対象者の遺伝情報、すなわち、ゲノム配列の情報を入手する。ゲノム配列の情報としては、データリストに含まれる解析対象の各バリアントに対応する配列情報が得られる情報であればよいが、全ゲノム配列情報であることが好ましい。
【0028】
対象者の遺伝情報は、通常の遺伝子配列解析によって行うことができる。例えば、次世代シークエンサーなどを用いて対象者の遺伝情報を得ることができる。なお、本発明の方法においては、遺伝子配列解析を行うことは必須ではなく、既に解析されたデータを入手すれば足りる。
【0029】
本発明において、解析の対象はヒトであり、例えば、心房細動のリスクが疑われるヒトである。人種は特に制限されないが、例えば、日本人を含むアジア人や欧州人を含む白色人種（Caucasian）である。なお、遺伝情報解析に用いる試料は、対象由来の染色体DNAを含む試料であれば特に制限されない。例えば、血液、尿、髄液等の体液、子宮頸部や口腔粘膜などの細胞、毛髪等の体毛などが挙げられる。これらの試料を直接使用することもできるが、これらの試料から染色体DNAを常法により単離し、解析することが好ましい。
【0030】
＜リスクスコア算出工程＞
本工程では、データリストの不整脈関連バリアントのリスクアレルと効果量のデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する。ここで、リスクスコアとは、遺伝情報から算出される疾患リスクを示すスコア（値）を意味し、例えば、疾患と関連する複数の遺伝的変異の重み付きの和を個人ごとに計算したスコアのことを意味する。例えば、対象者の遺伝情報をデータリストのバリアント情報に照合し、各バリアント、例えば、効果量（疾患関連度）と、対象者におけるリスクアレル保持数とを乗じた値を算出し、これの総和を算出することで、対象者におけるリスクスコアを決定することができる。
本工程では、データリストの不整脈関連バリアントのリスクアレルと効果量のデータに基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する。ここで、リスクスコアとは、遺伝情報から算出される疾患リスクを示すスコア（値）を意味し、例えば、疾患と関連する複数の遺伝的変異の重み付きの和を個人ごとに計算したスコアのことを意味する。例えば、対象者の遺伝情報をデータリストのバリアント情報に照合し、各バリアント、例えば、効果量（疾患関連度）と、対象者におけるリスクアレル保持数とを乗じた値を算出し、これの総和を算出することで、対象者におけるリスクスコアを決定することができる。
【0031】
リスクスコア（ＰＲＳ：ポリジェニックリスクスコア）としては、例えば、以下の式が例示される。
ＰＲＳ＝β１ｘ１＋β２ｘ２＋．．．βｋｘｋ＋βｎｘｎ
ここで、βｋは、ＳＮＰｋについてのリスクアレルの冠動脈疾患に対するｌｏｇオッズ比（ＯＲ）であり、ｘｋはＳＮＰｋについてのリスクアレルの保持数（０、１または２）であり、ｎは解析ＳＮＰの総数である。
あるいは、下記のように対数で計算することもできる。
log（ＰＲＳ）＝ｘ１＊logβ１＋ｘ２＊logβ２＋．．．ｘｋ＊logβｋ＋ｘｎ＊logβｎ
ＰＲＳ＝β１ｘ１＋β２ｘ２＋．．．βｋｘｋ＋βｎｘｎ
ここで、βｋは、ＳＮＰｋについてのリスクアレルの冠動脈疾患に対するｌｏｇオッズ比（ＯＲ）であり、ｘｋはＳＮＰｋについてのリスクアレルの保持数（０、１または２）であり、ｎは解析ＳＮＰの総数である。
あるいは、下記のように対数で計算することもできる。
log（ＰＲＳ）＝ｘ１＊logβ１＋ｘ２＊logβ２＋．．．ｘｋ＊logβｋ＋ｘｎ＊logβｎ
【0032】
好ましくは、リスクスコアの算出はpruning and thresholding法を用いて行われる。
すなわち、上記データリストにおいて、疾患に関連性の高いバリアント、例えば、P<0.05、好ましくはＰ<0.01の確率で不整脈と関連するバリアントを選択し、さらに、それらの
バリアントを連鎖不平衡に基づいて分類し、各群を代表するP値の低いインデックスバリ
アントを選択し、各インデックスバリアントについて、リスクアレルの効果量とリスクアレル保持数から値を算出し、その値からリスクスコアを算出することができる。ここで、インデックスバリアントは、例えば、連鎖不均衡係数r2<0.5、好ましくはr2<0.8の条件でバリアントを群分けして、その群から選択することができる。
すなわち、上記データリストにおいて、疾患に関連性の高いバリアント、例えば、P<0.05、好ましくはＰ<0.01の確率で不整脈と関連するバリアントを選択し、さらに、それらの
バリアントを連鎖不平衡に基づいて分類し、各群を代表するP値の低いインデックスバリ
アントを選択し、各インデックスバリアントについて、リスクアレルの効果量とリスクアレル保持数から値を算出し、その値からリスクスコアを算出することができる。ここで、インデックスバリアントは、例えば、連鎖不均衡係数r2<0.5、好ましくはr2<0.8の条件でバリアントを群分けして、その群から選択することができる。
【0033】
＜判定工程＞
本工程では、算出されたリスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する。すなわち、本工程は、リスクスコアという客観的指標に基づく、医師の判断によらない、判定工程である。
例えば、リスクスコアが一定の基準値を超えた場合に、不整脈リスクが高いと判定することができる。基準値としては、例えば、健常人の群と不整脈患者の群であらかじめリスクスコアを算出し、カットオフ値を定めておくことができる。
また、リスクスコアの大きさに従って、例えば、５段階や１０段階などの疾患リスクのランク付けを行うこともできる。さらに、不整脈の重篤度や予後と関連付けたランク付けを行うこともできる。
本工程では、算出されたリスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する。すなわち、本工程は、リスクスコアという客観的指標に基づく、医師の判断によらない、判定工程である。
例えば、リスクスコアが一定の基準値を超えた場合に、不整脈リスクが高いと判定することができる。基準値としては、例えば、健常人の群と不整脈患者の群であらかじめリスクスコアを算出し、カットオフ値を定めておくことができる。
また、リスクスコアの大きさに従って、例えば、５段階や１０段階などの疾患リスクのランク付けを行うこともできる。さらに、不整脈の重篤度や予後と関連付けたランク付けを行うこともできる。
【0034】
本発明の方法は、コンピューターを用いて実行することができる。
すなわち、本発明の方法の一態様は、不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するためのコンピューターによって実行される方法であって、プロセッサーおよびメモリーを含むコンピューターシステムにおいて操作可能であり：
対象者の遺伝情報を受信すること、
受信した遺伝情報を処理して、不整脈リスクスコアを決定すること；
リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定し、提示すること；
を含む、方法に関する。
ここで、処理は、受信した遺伝情報を、欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合して得られた不整脈関連遺伝的変異のデータリストの各バリアントの効果アレルと効果量に関する情報と照合することを含む。
すなわち、本発明の方法の一態様は、不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するためのコンピューターによって実行される方法であって、プロセッサーおよびメモリーを含むコンピューターシステムにおいて操作可能であり：
対象者の遺伝情報を受信すること、
受信した遺伝情報を処理して、不整脈リスクスコアを決定すること；
リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定し、提示すること；
を含む、方法に関する。
ここで、処理は、受信した遺伝情報を、欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合して得られた不整脈関連遺伝的変異のデータリストの各バリアントの効果アレルと効果量に関する情報と照合することを含む。
【0035】
本発明の方法は、コンピューターにより実行される方法として、システム化されていてもよい。すなわち、本発明の一態様は対象者の不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定するためのコンピューターシステムを提供する。
【0036】
＜不整脈発症リスク判定システム＞
本発明の不整脈または不整脈関連障害のリスク判定システムは、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを含むデータ格納手段、
対象者の遺伝情報を受信する手段、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する手段、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを提示する手段、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする。
本発明の不整脈または不整脈関連障害のリスク判定システムは、
不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを含むデータ格納手段、
対象者の遺伝情報を受信する手段、
前記データリストの不整脈関連遺伝的変異の効果アレルと効果量に関する情報に基づき、対象者の遺伝情報から不整脈リスクスコアを算出する手段、および
前記リスクスコアに基づき不整脈または不整脈関連障害のリスクを提示する手段、を含み、
前記データリストが欧米人集団のゲノム解析結果と欧米人以外の集団のゲノム解析結果をメタ解析により統合したデータリストであることを特徴とする。
【0037】
一実施形態において、不整脈に関連する遺伝的変異の効果アレルと効果量を含むデータリストを含むデータ格納手段は、コンピューター内部の記憶領域に置かれる。他の実施形態では、該データ格納手段は外部サーバーなどのコンピューター外に置かれ、使用時にコンピューターから接続して使用されるような手段でもよい。
【0038】
対象者の遺伝情報は、コンピューターに直接入力されて受信されてもよいし、コンピューターと連結しているユーザーインターフェースから受信されてもよい。また、対象者の遺伝情報は無線通信ネットワークを介して遠隔デバイスから受信されてもよい。
【0039】
リスクスコア算出手段は、受信された遺伝情報を、データ格納手段内のデータリストと照合し、その照合結果に基づき、リスクスコアを算出する。
例えば、リスクアレルに関する照合結果を、あらかじめ格納されたリスクスコア算出のための数式に代入することでリスクスコアを算出する。
提示手段はリスクスコアに基づき、あらかじめ記憶された基準を参照し、リスクの判定結果を提示する。ここで、判定結果を提示することは、コンピューターシステムと連結しているユーザーインターフェースに情報を出力すること、および、無線通信ネットワークを介する遠隔デバイスに情報を伝達することを含む。
これらの手段はプログラム化され、ソフトウェアまたはアプリケーションとして、コンピューターに搭載され、受信した遺伝情報の処理（データの照合、リスクスコアの算出等）、結果の提示などの機能を該コンピューターシステムに実施させ得る。
例えば、リスクアレルに関する照合結果を、あらかじめ格納されたリスクスコア算出のための数式に代入することでリスクスコアを算出する。
提示手段はリスクスコアに基づき、あらかじめ記憶された基準を参照し、リスクの判定結果を提示する。ここで、判定結果を提示することは、コンピューターシステムと連結しているユーザーインターフェースに情報を出力すること、および、無線通信ネットワークを介する遠隔デバイスに情報を伝達することを含む。
これらの手段はプログラム化され、ソフトウェアまたはアプリケーションとして、コンピューターに搭載され、受信した遺伝情報の処理（データの照合、リスクスコアの算出等）、結果の提示などの機能を該コンピューターシステムに実施させ得る。
【0040】
＜新規不整脈関連SNPを利用した不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法＞
本発明の不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法の他の態様は、下記から選択される1以上のSNPを解析する工程、および解析結果に基づいて不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程を含む。
本発明の不整脈または不整脈関連障害のリスク判定方法の他の態様は、下記から選択される1以上のSNPを解析する工程、および解析結果に基づいて不整脈または不整脈関連障害のリスクを判定する工程を含む。
【0041】
ここで、上記同様、不整脈としては、頻脈性不整脈、徐脈性不整脈、期外収縮が挙げられる。頻脈性不整脈としては、洞性頻脈、心室性頻拍、心房細動、心房粗動、多源性心房頻拍、心室細動、心室粗動、上室性頻拍が挙げられる。徐脈性不整脈としては、洞房ブロック、房室ブロック、接合部性調律、洞不全症候群、呼吸性不整脈、脚ブロックが挙げられる。期外収縮としては、心房性期外収縮、心室性期外収縮が挙げられる。これらの中では、心房細動を検査するのが好ましい。不整脈関連障害としては、不整脈によって血流に異常が生じ、それによって引き起こされる脳梗塞、脳卒中および脳出血等が挙げられる。
また、不整脈のリスクには不整脈の発症リスク、不整脈の予後の増悪リスク（死亡リスクや不整脈関連障害発症リスクを含む）が含まれる。
また、不整脈のリスクには不整脈の発症リスク、不整脈の予後の増悪リスク（死亡リスクや不整脈関連障害発症リスクを含む）が含まれる。
【0042】
なお、rs番号はNational Center for Biotechnology InformationのdbSNPデータベース（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/）の登録番号を示す。
【0043】
rs202030113は第6染色体上のＳＹＮＥ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照
配列 hg19（GRCh37）の第6染色体１５２４６６６１９番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
配列 hg19（GRCh37）の第6染色体１５２４６６６１９番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0044】
rs2930856は第12染色体上のＨＣＦＣ２遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第12染色体１０４４７１６６３番目の塩基におけるチミン（Ｔ）／
シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＣＴ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い
。
シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＣＴ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い
。
【0045】
rs1055894680は第16染色体上のＺＮＦ６８９遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、
参照配列 hg19（GRCh37）の第16染色体３０６１９７４５番目の塩基におけるチミン（Ｔ
）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＣＴ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
参照配列 hg19（GRCh37）の第16染色体３０６１９７４５番目の塩基におけるチミン（Ｔ
）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＣＴ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0046】
rs73205368はX染色体上のＰＴＣＨＤ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）のX染色体２３３９９５０１番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0047】
rs778479352はX染色体上のＦＧＦ１３遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配
列 hg19（GRCh37）のX染色体１３７７９０５８０番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
列 hg19（GRCh37）のX染色体１３７７９０５８０番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0048】
rs4970418は第1染色体上のＰＥＲＭ１；ＨＥＳ４遺伝子間に位置するSNPであり、参照配
列 hg19（GRCh37）の第１染色体９１８６１７番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／グア
ニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
列 hg19（GRCh37）の第１染色体９１８６１７番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／グア
ニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0049】
rs9782984は第1染色体上のＭＩＲ５０９６遺伝子のｎｃＲＮＡイントロンに位置するSNP
であり、参照配列 hg19（GRCh37）の第１染色体１６１９９０５１番目の塩基におけるシ
トシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
であり、参照配列 hg19（GRCh37）の第１染色体１６１９９０５１番目の塩基におけるシ
トシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0050】
rs75414548は第1染色体上のＲＨＢＤＬ２遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第１染色体３９３８５７１４番目の塩基におけるアデニン（Ａ）
／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0051】
rs1933723は第１染色体上のＰＡＬＭＤ遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第１染色体１００１４９３０８番目の塩基におけるアデニン（Ａ）
／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0052】
rs12512502は第4染色体上のＭＯＢ１Ｂ遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第4染色体７１７７６９３５番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／アデニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＣＡ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
【0053】
rs6841049は第4染色体上のＬＩＮ５４遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配
列 hg19（GRCh37）の第4染色体８３９１０７１２番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＴ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
列 hg19（GRCh37）の第4染色体８３９１０７１２番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＴ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0054】
rs17118812は第5染色体上のＰＦＤＮ１；ＨＢＥＧＦ遺伝子間に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第5染色体１３９７０３２８６番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0055】
rs7766436は第6染色体上のＨＤＧＦＨＬ１；ＬＯＣ１０５３７４９７２遺伝子間に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第6染色体２２５９８２５９番目の塩基におけ
るチミン（Ｔ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
るチミン（Ｔ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0056】
rs12209223は第6染色体上のＦＩＬＩＰ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第6染色体７６１６４５８９番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0057】
rs4896104は第6染色体上のＬＯＣ１０１９２８３０４；ＡＬＤＨ８Ａ１遺伝子間に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第6染色体１３５１１９０８９番目の塩基にお
けるチミン（Ｔ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
けるチミン（Ｔ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0058】
rs2727757は第7染色体上のＣＤＨＲ３遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配
列 hg19（GRCh37）の第7染色体１０５６１２７３６番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）／アデニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＡ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
列 hg19（GRCh37）の第7染色体１０５６１２７３６番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）／アデニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＡ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
【0059】
rs17430357は第8染色体上のＥＸＴ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列hg19（GRCh37）の第8染色体１１８８６３４１２番目の塩基におけるチミン（Ｔ）／アデ
ニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＡ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
ニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＡ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
【0060】
rs17303101は第9染色体上のＰＡＰＰＡ；ＡＳＴＮ２遺伝子間に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第9染色体１１９１８１７９４番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0061】
rs11527634は第10染色体上のＣＣＤＣ７遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照
配列 hg19（GRCh37）の第10染色体３２７７２７３４番目の塩基におけるチミン（Ｔ）／
シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
配列 hg19（GRCh37）の第10染色体３２７７２７３４番目の塩基におけるチミン（Ｔ）／
シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0062】
rs76460895は第10染色体上のＣ１０ｏｒｆ１２８；Ｃ１０ａｒｆ７１－ＡＳ１遺伝子間に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第10染色体５０４８５４３４番目の塩基
におけるアデニン（Ａ）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
におけるアデニン（Ａ）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0063】
rs1769758は第10染色体上のＺＭＩＺ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第10染色体８０８９８９６９番目の塩基におけるチミン（Ｔ）／グ
アニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
アニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0064】
rs7126870は第11染色体上のＳＴＩＭ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第11染色体３８９００５９番目の塩基におけるチミン（Ｔ）／シト
シン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
シン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0065】
rs10500790は第11染色体上のＳＰＯＮ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照
配列 hg19（GRCh37）の第11染色体１４０３６１８９番目の塩基におけるアデニン（Ａ）
／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
配列 hg19（GRCh37）の第11染色体１４０３６１８９番目の塩基におけるアデニン（Ａ）
／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0066】
rs517938は第11染色体上のＬＯＣ１００１２９２０３；ＦＡＭ７６Ｂ遺伝子間に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第11染色体９５０８９８８２番目の塩基におけるチミン（Ｔ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＴＴ＞ＴＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0067】
rs10845620は第12染色体上のＡＰＯＬＤ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参
照配列 hg19（GRCh37）の第12染色体１２８８６０２７番目の塩基におけるアデニン（Ａ
）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＧＡ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
照配列 hg19（GRCh37）の第12染色体１２８８６０２７番目の塩基におけるアデニン（Ａ
）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＧＡ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0068】
rs2629755は第12染色体上のＨＣＦＣ２遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第12染色体１０４４９２００３番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）
／アデニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＡ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
／アデニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＡ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
【0069】
rs1344543は第12染色体上のＭＶＫ；ＦＡＭ２２２Ａ遺伝子間に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第12染色体１１００８２１１５番目の塩基におけるシトシン（Ｃ
）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0070】
rs11614295は第12染色体上のＲＰＨ３Ａ遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照
配列 hg19（GRCh37）の第12染色体１１３１９６７３３番目の塩基におけるアデニン（Ａ
）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＧＡ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
配列 hg19（GRCh37）の第12染色体１１３１９６７３３番目の塩基におけるアデニン（Ａ
）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＧＡ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0071】
rs11841562は第13染色体上のＭＩＣＵ２遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照
配列 hg19（GRCh37）の第13染色体２２１１１５２１番目の塩基におけるアデニン（Ａ）
／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
配列 hg19（GRCh37）の第13染色体２２１１１５２１番目の塩基におけるアデニン（Ａ）
／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0072】
rs1886512は第13染色体上のＫＬＦ１２遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第13染色体７４５２０１８６番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／
チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＴ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＴ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0073】
rs9284324は第16染色体上のＭＹＨ１１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第16染色体１５９０２７１５番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／
グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＧＡ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＧＡ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0074】
rs8096658は第18染色体上のＮＦＡＴＣ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第18染色体７７１５６５３７番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）
／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0075】
rs11881441は第19染色体上のＢＩＣＲＡ遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照
配列 hg19（GRCh37）の第19染色体４３１４２７４６番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）
／アデニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＡＣ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
配列 hg19（GRCh37）の第19染色体４３１４２７４６番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）
／アデニン（Ａ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＣである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＡＣ＞ＡＡの順で不整脈のリスクが高い。
【0076】
rs3746471は第20染色体上のＫＩＡＡ１７５５遺伝子のエクソンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第20染色体３６８４１９１４番目の塩基におけるアデニン（Ａ
）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
）／グアニン（Ｇ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＧ＞ＧＧの順で不整脈のリスクが高い。
【0077】
rs5754508は第22染色体上のＳＤＦ２Ｌ１遺伝子の下流に位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第22染色体２１９９９２２９番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）／シト
シン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
シン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0078】
rs139557は第22染色体上のＭＥＩ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）の第22染色体４２１８９４０７番目の塩基におけるグアニン（Ｇ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＧである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＧＧ＞ＧＴ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0079】
rs73205368はX染色体上のＰＴＣＨＤ１遺伝子のイントロンに位置するSNPであり、参照配列 hg19（GRCh37）のX染色体２３３９９５０１番目の塩基におけるシトシン（Ｃ）／チミン（Ｔ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＴである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＣＣ＞ＴＣ＞ＴＴの順で不整脈のリスクが高い。
【0080】
rs1891095はX染色体上のＺＩＣ３；ＵＮＣＯＯ８８９遺伝子間に位置するSNPであり、参
照配列 hg19（GRCh37）のX染色体１３７４１８９６７番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
照配列 hg19（GRCh37）のX染色体１３７４１８９６７番目の塩基におけるアデニン（Ａ）／シトシン（Ｃ）のＳＮＰを意味し、この塩基がＡである場合は不整脈のリスクが高い。また、遺伝子型を考慮して解析した場合は、ＡＡ＞ＡＣ＞ＣＣの順で不整脈のリスクが高い。
【0081】
また、本発明において解析するＳＮＰは上記のものに限定されず、上記のＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰを分析してもよい。ここで「上記のＳＮＰと連鎖不平衡にあるＳＮＰ」とは、上記のＳＮＰとｒ2＞０．５、好ましくはｒ2＞０．８、さらに好ましくはｒ2＞０
．９の関係を満たすＳＮＰをいう。ｒ2は連鎖不平衡係数である。連鎖不平衡にあるＳＮ
Ｐは、例えば、HapMapデータベース(http://www.hapmap.org/index.html.ja)等を用いて
同定することができる。
．９の関係を満たすＳＮＰをいう。ｒ2は連鎖不平衡係数である。連鎖不平衡にあるＳＮ
Ｐは、例えば、HapMapデータベース(http://www.hapmap.org/index.html.ja)等を用いて
同定することができる。
【0082】
上記ＳＮＰは単独で解析されてもよいが、複数のＳＮＰ、例えば、5種以上、10種以上、20種以上、または30種以上組み合わせて解析することが好ましい。上記SNPを、例えば、上記表１－１、１－２および１－３に記載されたような公知の不整脈関連SNPと組み合わせ
て解析してもよい。複数のSNPを組み合わせて解析することにより、不整脈のリスク判定
の精度を向上させることができる。複数のＳＮＰを解析し、それぞれがリスクアレルであるかを確認し、リスクアレルの総数により、不整脈リスクの指標（例えば、リスクアレルを１個以上、２個以上、または３個以上有する場合に不整脈リスクが高いと判定する）としてもよいが、複数のＳＮＰの解析結果からリスクスコアを算出し、得られたリスクスコアを不整脈リスクの指標とすることもできる。例えば、リスクスコアが一定の基準値を超えた場合に、不整脈リスクが高いと判定することができる。
て解析してもよい。複数のSNPを組み合わせて解析することにより、不整脈のリスク判定
の精度を向上させることができる。複数のＳＮＰを解析し、それぞれがリスクアレルであるかを確認し、リスクアレルの総数により、不整脈リスクの指標（例えば、リスクアレルを１個以上、２個以上、または３個以上有する場合に不整脈リスクが高いと判定する）としてもよいが、複数のＳＮＰの解析結果からリスクスコアを算出し、得られたリスクスコアを不整脈リスクの指標とすることもできる。例えば、リスクスコアが一定の基準値を超えた場合に、不整脈リスクが高いと判定することができる。
【0083】
上記のようにして１または複数のSNPの塩基の種類を調べ、得られた結果またはそれに基
づくリスクスコアなどの指標を用いて不整脈との関連付けを行うことにより、不整脈のリスクを判定することができる。すなわち、本発明の方法は、不整脈診断のためのデータを提供することができる。
づくリスクスコアなどの指標を用いて不整脈との関連付けを行うことにより、不整脈のリスクを判定することができる。すなわち、本発明の方法は、不整脈診断のためのデータを提供することができる。
【0084】
本発明の方法により判定された結果は、必要に応じて医師等に提供される。結果を提供された医師等は、心電図測定、血液検査、超音波検査等の必要な検査を行った上で、不整脈を診断することができる。医師等が不整脈のリスクが高いと診断した場合には、薬剤投与など適当な予防措置を取ることができ、発症していると診断したときは、薬剤投与、手術等の治療を施すことができる。
【0085】
なお、SNPの解析は、通常の遺伝子多型解析方法によって行うことができる。例えば、シ
ークエンス解析、PCR、ハイブリダイゼーション、インベーダー法などが挙げられるが、
これらに限定されない。
ークエンス解析、PCR、ハイブリダイゼーション、インベーダー法などが挙げられるが、
これらに限定されない。
【0086】
本発明はまた、不整脈または不整脈関連障害を検査するためのプライマーやプローブなどの検査試薬を提供する。このようなプローブとしては、上記SNP部位を含み、ハイブリダ
イズの有無によってSNP部位の塩基の種類を判定できるプローブが挙げられる。具体的に
は、各SNPの多型部位を含む塩基配列又はその相補配列を有する１５塩基以上の長さのプ
ローブや、当該塩基と連鎖不平衡の関係にある塩基を含む配列又はその相補配列を有する１５塩基以上の長さのプローブが挙げられる。プローブの長さは好ましくは、１５～３５塩基であり、より好ましくは２０～３５塩基である。
イズの有無によってSNP部位の塩基の種類を判定できるプローブが挙げられる。具体的に
は、各SNPの多型部位を含む塩基配列又はその相補配列を有する１５塩基以上の長さのプ
ローブや、当該塩基と連鎖不平衡の関係にある塩基を含む配列又はその相補配列を有する１５塩基以上の長さのプローブが挙げられる。プローブの長さは好ましくは、１５～３５塩基であり、より好ましくは２０～３５塩基である。
【0087】
また、プライマーとしては、上記SNP部位を増幅するためのPCRに用いることのできるプライマー、又は上記SNP部位を配列解析（シークエンシング）するために用いることのでき
るプライマーが挙げられる。具体的には、各SNP部位の塩基を含む領域を増幅したりシー
クエンシングしたりすることのできるプライマーや、当該塩基と連鎖不平衡の関係にある塩基を含む領域を増幅したりシークエンシングしたりすることのできるプライマーが挙げられる。このようなプライマーの長さは１５～５０塩基が好ましく、１５～３５塩基がより好ましく、２０～３５塩基がさらに好ましい。SNP部位をシークエンシングするための
プライマーとしては、上記塩基の５’側領域、好ましくは３０～１００塩基上流の配列を有するプライマーや、上記塩基の３’側領域、好ましくは３０～１００塩基下流の領域に相補的な配列を有するプライマーが例示される。ＰＣＲによる増幅の有無で多型を判定するために用いるプライマーとしては、上記塩基を含む配列を有し、上記塩基を３’側に含むプライマーや、上記塩基を含む配列の相補配列を有し、上記塩基の相補塩基を３’側に含むプライマーなどが例示される。
るプライマーが挙げられる。具体的には、各SNP部位の塩基を含む領域を増幅したりシー
クエンシングしたりすることのできるプライマーや、当該塩基と連鎖不平衡の関係にある塩基を含む領域を増幅したりシークエンシングしたりすることのできるプライマーが挙げられる。このようなプライマーの長さは１５～５０塩基が好ましく、１５～３５塩基がより好ましく、２０～３５塩基がさらに好ましい。SNP部位をシークエンシングするための
プライマーとしては、上記塩基の５’側領域、好ましくは３０～１００塩基上流の配列を有するプライマーや、上記塩基の３’側領域、好ましくは３０～１００塩基下流の領域に相補的な配列を有するプライマーが例示される。ＰＣＲによる増幅の有無で多型を判定するために用いるプライマーとしては、上記塩基を含む配列を有し、上記塩基を３’側に含むプライマーや、上記塩基を含む配列の相補配列を有し、上記塩基の相補塩基を３’側に含むプライマーなどが例示される。
【実施例0088】
以下、実施例を挙げて本発明を具体的に説明するが、本発明は以下の態様には限定されない。
【0089】
方法
検体
日本人GWASの対象者はすべてバイオバンク・ジャパン（ＢＢＪ）プロジェクト（ｈｔｔｐｓ：／／ｂｉｏｂａｎｋｊｐ．ｏｒｇ／）に登録されている日本人である。ＢＢＪは、全国１２の協力医療機関（大阪府立成人病センター、財団法人日本癌研究振興会がん研有明病院、順天堂大学、東京都健康長寿医療センター、日本医科大学、日本大学医学部、岩手医科大学、徳州会病院、滋賀医科大学、福寿園、国立病院機構大阪病院、飯塚病院）からＤＮＡ、血清試料と臨床情報を収集する病院ベースの全国バイオバンクプロジェクトである。２００３年から２００７年にかけて、４７の対象疾患のいずれかを有する約２０万人の患者が登録した。サンプルはすべて１８歳以上であった。すべての参加者からインフォームドコンセントを取得し、本研究は各施設の関連する倫理委員会の承認を得ている。
ＧＷＡＳの品質管理のため、コール・レート＜０．９８のサンプルと、ＰＬＩＮＫ ２．０（２０１８年８月２０日バージョン：https://www.cog-genomics.org/plink/2.0/）に
て実行されたペアワイズ家系同一性に基づく血縁関係の指標であるＰＩ＿ＨＡＴ＞０．２の血縁者については除外した。そして、ヘテロ接合性レート＞＋４ｓ．ｄ．のサンプルを除外した。集団の層別を明らかにするために、ＰＬＩＮＫ ２．０．を用いて主成分分析を行い、日本人クラスタ－の異常値を除外した。ＧＷＡＳにおける症例サンプルとして、一般的な医療行為に基づいて医師が診断した心房細動又は心房粗動、あるいは１２－誘導心電図に記録された人を選択した。
検体
日本人GWASの対象者はすべてバイオバンク・ジャパン（ＢＢＪ）プロジェクト（ｈｔｔｐｓ：／／ｂｉｏｂａｎｋｊｐ．ｏｒｇ／）に登録されている日本人である。ＢＢＪは、全国１２の協力医療機関（大阪府立成人病センター、財団法人日本癌研究振興会がん研有明病院、順天堂大学、東京都健康長寿医療センター、日本医科大学、日本大学医学部、岩手医科大学、徳州会病院、滋賀医科大学、福寿園、国立病院機構大阪病院、飯塚病院）からＤＮＡ、血清試料と臨床情報を収集する病院ベースの全国バイオバンクプロジェクトである。２００３年から２００７年にかけて、４７の対象疾患のいずれかを有する約２０万人の患者が登録した。サンプルはすべて１８歳以上であった。すべての参加者からインフォームドコンセントを取得し、本研究は各施設の関連する倫理委員会の承認を得ている。
ＧＷＡＳの品質管理のため、コール・レート＜０．９８のサンプルと、ＰＬＩＮＫ ２．０（２０１８年８月２０日バージョン：https://www.cog-genomics.org/plink/2.0/）に
て実行されたペアワイズ家系同一性に基づく血縁関係の指標であるＰＩ＿ＨＡＴ＞０．２の血縁者については除外した。そして、ヘテロ接合性レート＞＋４ｓ．ｄ．のサンプルを除外した。集団の層別を明らかにするために、ＰＬＩＮＫ ２．０．を用いて主成分分析を行い、日本人クラスタ－の異常値を除外した。ＧＷＡＳにおける症例サンプルとして、一般的な医療行為に基づいて医師が診断した心房細動又は心房粗動、あるいは１２－誘導心電図に記録された人を選択した。
【0090】
遺伝子型判定、インピュテーション、品質管理
Ｉｌｌｕｍｉｎａ Ｈｕｍａｎ ＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓ Ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ ＢｅａｄＣｈｉｐｓ又はＩｌｌｕｍｉｎａ ＨｕｍａｎＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓ及びＨｕｍａｎＥｘｏｍｅ ＢｅａｄＣｈｉｐｓの組み合わせ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ社製、カリフォルニア州サンディエゴ）を用いてＧＷＡＳ対象者の遺伝子型（genotype）を決定した。遺伝子型の品質管理として、（ｉ）ＳＮＰコール・レート＜０．９９、（ｉｉ）ＭＡＦ＜０．０１、（ｉｉｉ）ハーディー・ワインベルグ平衡Ｐ値≦１．０×１０－６のバリアントを除外した。また、ＥＡＧＬＥを用いて遺伝子型をプリフェーズし、ｍｉｎｉｍａｃ３（https://genome.sph.umich.edu/wiki/Minimac3）を使ったＢＢＪからの日本人１，０３７人の自製リファレンスパネルを含む、１，０００ Ｇｅｎｏｍｅ Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｐｈａｓｅ ３（１ＫＧ Ｐｈａｓｅ ３；２０１２年５月）リファレンスパネル（Nature 467, 1061-1073 (2010).）を使ってバリアント頻度のインピュテーションを行った。Ｘ染色体
については、男女ともにプリフェーズを行い、インピュテーションは男女別に行った。Ｘ染色体中のバリアントの頻度は、男性では０～２の間で割り当てられた。
Ｉｌｌｕｍｉｎａ Ｈｕｍａｎ ＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓ Ｇｅｎｏｔｙｐｉｎｇ ＢｅａｄＣｈｉｐｓ又はＩｌｌｕｍｉｎａ ＨｕｍａｎＯｍｎｉＥｘｐｒｅｓｓ及びＨｕｍａｎＥｘｏｍｅ ＢｅａｄＣｈｉｐｓの組み合わせ（Ｉｌｌｕｍｉｎａ社製、カリフォルニア州サンディエゴ）を用いてＧＷＡＳ対象者の遺伝子型（genotype）を決定した。遺伝子型の品質管理として、（ｉ）ＳＮＰコール・レート＜０．９９、（ｉｉ）ＭＡＦ＜０．０１、（ｉｉｉ）ハーディー・ワインベルグ平衡Ｐ値≦１．０×１０－６のバリアントを除外した。また、ＥＡＧＬＥを用いて遺伝子型をプリフェーズし、ｍｉｎｉｍａｃ３（https://genome.sph.umich.edu/wiki/Minimac3）を使ったＢＢＪからの日本人１，０３７人の自製リファレンスパネルを含む、１，０００ Ｇｅｎｏｍｅ Ｐｒｏｊｅｃｔ Ｐｈａｓｅ ３（１ＫＧ Ｐｈａｓｅ ３；２０１２年５月）リファレンスパネル（Nature 467, 1061-1073 (2010).）を使ってバリアント頻度のインピュテーションを行った。Ｘ染色体
については、男女ともにプリフェーズを行い、インピュテーションは男女別に行った。Ｘ染色体中のバリアントの頻度は、男性では０～２の間で割り当てられた。
【0091】
ＧＷＡＳ
日本のＧＷＡＳにおいては、ＰＬＩＮＫ ２．０（２０１８年８月２０日バージョン）を用いて、年齢、年齢２、性、上位２０主成分を調整した加法モデルを仮定し、ロジスティック回帰分析により関連付けを行った。ｍｉｎｉｍａｃ３のインピュテーション品質スコアが０．３以上、ＭＡＦが０．００１以上のバリアントを選択した。Ｘ染色体については、男性と女性で別々に関連解析を行い、ＭＥＴＡＳＯＦＴ（ｖ２．０．１）により実行した逆分散重み付け固定効果モデルを使って結果を統合した。研究間の不均一性はコクランのＱ検定を用いて算出した。強い不均一性（Ｐｈｅｔ＜１．０×１０－４）を持つバリアントをフィルターにかけた。ゲノムワイドの有意性閾値は、ＭＡＦ≧１％のバリアントについてはＰ＜５．０×１０－８、ＭＡＦ＜１％のバリアントについてはＰ＜５．７１×１０－９とした（０．０５／８，７５３，０３８のバリアント）。ゲノムインフレーションファクター（λＧＣ）は１．１２であったが、ＬＤスコア回帰により、インフレーションは主に多遺伝子効果によることが示された（ＬＤスコア回帰切片＝１．０２）。隣接するゲノムワイドに有意なＳＮＰは、互いに１Ｍｂ以内であれば１つの遺伝子座にグループ化した。我々は遺伝子座を、ゲノムワイドで有意なバリアントの上流と下流に５００Ｍｂ以内に位置する候補領域と定義した。遺伝子座が報告されている遺伝子座とＬＤ（ｒ２＜０．１０）内にない場合、我々はそれを新規遺伝子座と定義した。遺伝子判定又はインピュテーションされたバリアントは、ＡＮＮＯＶＡＲ（ビルド２０１７年７月７日）（ｈｔｔｐ：／／ａｎｎｏｖａｒ．ｏｐｅｎｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．ｏｒｇ）を用いてアノテーションを行った。
日本のＧＷＡＳにおいては、ＰＬＩＮＫ ２．０（２０１８年８月２０日バージョン）を用いて、年齢、年齢２、性、上位２０主成分を調整した加法モデルを仮定し、ロジスティック回帰分析により関連付けを行った。ｍｉｎｉｍａｃ３のインピュテーション品質スコアが０．３以上、ＭＡＦが０．００１以上のバリアントを選択した。Ｘ染色体については、男性と女性で別々に関連解析を行い、ＭＥＴＡＳＯＦＴ（ｖ２．０．１）により実行した逆分散重み付け固定効果モデルを使って結果を統合した。研究間の不均一性はコクランのＱ検定を用いて算出した。強い不均一性（Ｐｈｅｔ＜１．０×１０－４）を持つバリアントをフィルターにかけた。ゲノムワイドの有意性閾値は、ＭＡＦ≧１％のバリアントについてはＰ＜５．０×１０－８、ＭＡＦ＜１％のバリアントについてはＰ＜５．７１×１０－９とした（０．０５／８，７５３，０３８のバリアント）。ゲノムインフレーションファクター（λＧＣ）は１．１２であったが、ＬＤスコア回帰により、インフレーションは主に多遺伝子効果によることが示された（ＬＤスコア回帰切片＝１．０２）。隣接するゲノムワイドに有意なＳＮＰは、互いに１Ｍｂ以内であれば１つの遺伝子座にグループ化した。我々は遺伝子座を、ゲノムワイドで有意なバリアントの上流と下流に５００Ｍｂ以内に位置する候補領域と定義した。遺伝子座が報告されている遺伝子座とＬＤ（ｒ２＜０．１０）内にない場合、我々はそれを新規遺伝子座と定義した。遺伝子判定又はインピュテーションされたバリアントは、ＡＮＮＯＶＡＲ（ビルド２０１７年７月７日）（ｈｔｔｐ：／／ａｎｎｏｖａｒ．ｏｐｅｎｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ．ｏｒｇ）を用いてアノテーションを行った。
【0092】
ＬＤスコア回帰と遺伝率
不可解な相関性や集団の層別化などの交絡バイアスを推定するために、ＬＤ－スコア回帰（バージョン１．０．０）を行った。ＭＡＦ≧０．０１のＳＮＰを選択し、主要組織適合性複合体領域内のバリアントは除外した。回帰には、東アジアのＬＤスコアを用いた（ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｂｕｌｉｋ／ｌｄｓｃ／）。
不可解な相関性や集団の層別化などの交絡バイアスを推定するために、ＬＤ－スコア回帰（バージョン１．０．０）を行った。ＭＡＦ≧０．０１のＳＮＰを選択し、主要組織適合性複合体領域内のバリアントは除外した。回帰には、東アジアのＬＤスコアを用いた（ｈｔｔｐｓ：／／ｇｉｔｈｕｂ．ｃｏｍ／ｂｕｌｉｋ／ｌｄｓｃ／）。
【0093】
トランス祖先メタ分析
ヨーロッパの２つの心房細動ＧＷＡＳ（ＥＵＲとＦＩＮ）の要約結果は、それぞれ既報のウェブサイト（ｈｔｔｐ：／／ｃｓｇ．ｓｐｈ．ｕｍｉｃｈ．ｅｄｕ／ｗｉｌｌｅｒ／ｐｕｂｌｉｃ／ａｆｉｂ２０１８）（Nat. Genet. 50, 1234-1239 (2018).）とＦｉｎｎＧ
ｅｎ研究プロジェクトのウェブサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｆｉｎｎｇｅｎ．ｆｉ／ｅｎ）から入手した。ＥＵＲは、６つの寄与する心房細動データソース（Ｔｈｅ Ｎｏｒｄ－ｔｒφｎｄｅｌａｇ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔｕｄｙ、ｄｅＣＯＤＥ、ｔｈｅ Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ、及び ｔｈｅ ＡＦＧｅｎ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）のメタ分析である。ＦＩＮは１０２，７３９人のフィンランド人参加者からなり、表現型はＦｉｎｎＧｅｎプロジェクトの一環として、フィンランドの国立病院登録と死因登録のＩＣＤコードから導き出されたものである。これらのＧＷＡＳの偏りを調べるために、各研究のＬＤスコア回帰切片を計算し、これら２つの研究がよく較正されていることを確認した（ＥＵＲ＝１．０５２（標準誤差＝０．０１２）とＦＩＮ＝１．０３３（標準誤差＝０．０１０）のＬＤスコア回帰切片）。また、遺伝的相関を計算したところ、ＥＵＲとＦＩＮの間に有意な遺伝的相関が見られた（ｒｇ＝０．９１８、標準誤差＝０．０３５、Ｐ＝３．９×１０－１５５）。
３つの研究間の祖先の不均一性を考慮するために、多様な祖先グループ間の不均一性を許容し、固定効果メタ分析やランダム効果メタ分析と比較してパフォーマンスを向上させるＭＡＮＴＲＡアルゴリズムを、トランス祖先メタ分析において適用した（Genet. Epidemiol.35, 809-822 (2011).）。日本人集団とヨーロッパ人集団の両方でＭＡＦ≧１％のバリアントを選択し、相関性を検討した。ｌｏｇ１０ＢＦ＞６のＳＮＰをゲノムワイドに有意であるとみなした。
ヨーロッパの２つの心房細動ＧＷＡＳ（ＥＵＲとＦＩＮ）の要約結果は、それぞれ既報のウェブサイト（ｈｔｔｐ：／／ｃｓｇ．ｓｐｈ．ｕｍｉｃｈ．ｅｄｕ／ｗｉｌｌｅｒ／ｐｕｂｌｉｃ／ａｆｉｂ２０１８）（Nat. Genet. 50, 1234-1239 (2018).）とＦｉｎｎＧ
ｅｎ研究プロジェクトのウェブサイト（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｆｉｎｎｇｅｎ．ｆｉ／ｅｎ）から入手した。ＥＵＲは、６つの寄与する心房細動データソース（Ｔｈｅ Ｎｏｒｄ－ｔｒφｎｄｅｌａｇ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｔｕｄｙ、ｄｅＣＯＤＥ、ｔｈｅ Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｇｅｎｏｍｉｃｓ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ、ＤｉｓｃｏｖＥＨＲ、ＵＫ Ｂｉｏｂａｎｋ、及び ｔｈｅ ＡＦＧｅｎ Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ）のメタ分析である。ＦＩＮは１０２，７３９人のフィンランド人参加者からなり、表現型はＦｉｎｎＧｅｎプロジェクトの一環として、フィンランドの国立病院登録と死因登録のＩＣＤコードから導き出されたものである。これらのＧＷＡＳの偏りを調べるために、各研究のＬＤスコア回帰切片を計算し、これら２つの研究がよく較正されていることを確認した（ＥＵＲ＝１．０５２（標準誤差＝０．０１２）とＦＩＮ＝１．０３３（標準誤差＝０．０１０）のＬＤスコア回帰切片）。また、遺伝的相関を計算したところ、ＥＵＲとＦＩＮの間に有意な遺伝的相関が見られた（ｒｇ＝０．９１８、標準誤差＝０．０３５、Ｐ＝３．９×１０－１５５）。
３つの研究間の祖先の不均一性を考慮するために、多様な祖先グループ間の不均一性を許容し、固定効果メタ分析やランダム効果メタ分析と比較してパフォーマンスを向上させるＭＡＮＴＲＡアルゴリズムを、トランス祖先メタ分析において適用した（Genet. Epidemiol.35, 809-822 (2011).）。日本人集団とヨーロッパ人集団の両方でＭＡＦ≧１％のバリアントを選択し、相関性を検討した。ｌｏｇ１０ＢＦ＞６のＳＮＰをゲノムワイドに有意であるとみなした。
【0094】
トランス祖先の遺伝的相関
トランス祖先の遺伝的相関を推定するために、Ｐｏｐｃｏｒｎソフトウェア（ｖ．１．０）を使用した。ＬＤの基準には１ＫＧの東アジア又はヨーロッパのサンプルを用い、ソフトウェアの説明に従って主要組織適合性複合体領域内のバリアントを除外した。易罹病性スケールの遺伝的相関を推定するために、心房細動の有病率は日本人集団で０．５８％、イギリス人集団で１．３８％、フィンランド人集団で０．９７％と仮定した（ｈｔｔｐｓ：／／ｖｉｚｈｕｂ．ｈｅａｌｔｈｄａｔａ．ｏｒｇ／ｇｂｄ－ｃｏｍｐａｒｅ／）。
トランス祖先の遺伝的相関を推定するために、Ｐｏｐｃｏｒｎソフトウェア（ｖ．１．０）を使用した。ＬＤの基準には１ＫＧの東アジア又はヨーロッパのサンプルを用い、ソフトウェアの説明に従って主要組織適合性複合体領域内のバリアントを除外した。易罹病性スケールの遺伝的相関を推定するために、心房細動の有病率は日本人集団で０．５８％、イギリス人集団で１．３８％、フィンランド人集団で０．９７％と仮定した（ｈｔｔｐｓ：／／ｖｉｚｈｕｂ．ｈｅａｌｔｈｄａｔａ．ｏｒｇ／ｇｂｄ－ｃｏｍｐａｒｅ／）。
【0095】
信頼できるセット解析
原因バリアントを含む妥当なバリアントのセットを構築するために、トランス祖先メタ分析でＭＡＮＴＲＡの結果から得られたＢＦを用いて、各ＡＦ関連遺伝子座における９９％信頼できるセットを構築した。各遺伝子座について、ｊ番目のＳＮＰの事後確率（ＰＰ）を以下の式：ＰＰｊ＝ＢＦｊ／ΣｋＢＦｋから算出した。ここで、ＢＦｊはｊ番目のＳＮＰのＢＦ、ＢＦｋはその遺伝子座に含まれるすべてのバリアントを示す。そして、累積ＰＰが０．９９になるまでＰＰが減少する順にバリアントを追加し、９９％信頼できるセットを構築した。トランス祖先メタ分析由来の９９％信頼できるセットにより原因バリアントが絞り込まれているかどうかを評価するために、ＭＡＮＴＲＡアルゴリズムを用いて２つの追加メタ分析（ＥＵＲ＋ＢＢＪ及びＥＵＲ＋ＦＩＮ）を行い、トランス祖先メタ分析で特定された１５０の心房細動関連遺伝子座について９９％信頼できるセットを構築した。そして、各遺伝子座について、９９％信頼できるセットに含まれるバリアントの数を比較した。その中で、すべてのメタ分析で少なくとも１つのバリアントがゲノムワイドな有意性を超えた（ｌｏｇ１０ＢＦ＞６）遺伝子座を検定対象とした。信頼できるセットの大きさの違いは、ペアになったウィルコクソン順位和検定を用いて検定した。
原因バリアントを含む妥当なバリアントのセットを構築するために、トランス祖先メタ分析でＭＡＮＴＲＡの結果から得られたＢＦを用いて、各ＡＦ関連遺伝子座における９９％信頼できるセットを構築した。各遺伝子座について、ｊ番目のＳＮＰの事後確率（ＰＰ）を以下の式：ＰＰｊ＝ＢＦｊ／ΣｋＢＦｋから算出した。ここで、ＢＦｊはｊ番目のＳＮＰのＢＦ、ＢＦｋはその遺伝子座に含まれるすべてのバリアントを示す。そして、累積ＰＰが０．９９になるまでＰＰが減少する順にバリアントを追加し、９９％信頼できるセットを構築した。トランス祖先メタ分析由来の９９％信頼できるセットにより原因バリアントが絞り込まれているかどうかを評価するために、ＭＡＮＴＲＡアルゴリズムを用いて２つの追加メタ分析（ＥＵＲ＋ＢＢＪ及びＥＵＲ＋ＦＩＮ）を行い、トランス祖先メタ分析で特定された１５０の心房細動関連遺伝子座について９９％信頼できるセットを構築した。そして、各遺伝子座について、９９％信頼できるセットに含まれるバリアントの数を比較した。その中で、すべてのメタ分析で少なくとも１つのバリアントがゲノムワイドな有意性を超えた（ｌｏｇ１０ＢＦ＞６）遺伝子座を検定対象とした。信頼できるセットの大きさの違いは、ペアになったウィルコクソン順位和検定を用いて検定した。
【0096】
多遺伝子リスクスコアの導出と性能
pruning and thresholding法を用いて多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）を導出した。多遺伝子リスクスコアは、Ｐ値の閾値（０．５、５．０×１０－２、５．０×１０－４、５．０×１０－６、５．０×１０－８）とｒ２の閾値（０．２、０．５、０．８）の範囲で作成された。生存率解析のために、データセットを３つのグループに分けた：（ｉ）多遺伝子リスクスコアの導出と検証を行う発見群（６，８９０ケース、４９，４５１コントロール）、（ｉｉ）多遺伝子リスクスコアの性能を評価するテスト群（２，９５３ケース、２１，１９４コントロール）、（ｉｉｉ）生存時間解析群（７０，６４５コントロール）である。多遺伝子リスクスコアの導出と検証の独立性を確保するため、１０重クロスバリデーションの手法を用いた。まず、発見グループをランダムに１０のサブグループに分割し、そのうち９つのサブグループを多遺伝子リスクスコアの導出に、残りの１つを多遺伝子リスクスコアの検証用に使用した。多遺伝子リスクスコアの重み付けを決定するために、２つの欧州ＧＷＡＳと組み合わせてＧＷＡＳを行った：（ｉ）日本サブグループＧＷＡＳ、（ｉｉ）２つの欧州ＧＷＡＳ（ＥＵＲ又はＦＩＮ）、（ｉｉｉ）日本サブグループＧＷＡＳ＋ＥＵＲ（固定又はランダム効果モデル）、（ｉｖ）日本サブグループＧＷＡＳ＋ＦＩＮ（固定又はランダム効果モデル）、（ｖ）ＥＵＲ＋ＦＩＮ（固定又はランダム効果モデル）、及び（ｖｉ）日本サブグループＧＷＡＳ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ（固定又はランダム効果モデル）。メタ分析はＭＥＴＡＳＯＦＴソフトウェアを用いて実施した。日本人サブグループＧＷＡＳを用いたメタ分析では、１ＫＧの東アジア又はヨーロッパ人サンプルに基づき、ＬＤを個別に算出した。その後、ＰＬＩＮＫ ２．０を用いて、保留された検証コホートの多遺伝子リスクスコアを算出し、その性能を検証した。検証用コホートを変更し、これらの手順を１０回繰り返し、各組み合わせの性能測定値を得た。なお、検証コホートはＧＷＡＳの導出から除外した。多遺伝子リスクスコアの性能は、（１）年齢、性別、正規化多遺伝子リスクスコアをモデル化して得られるナゲルケルゲの疑似Ｒ２として、（２）ナゲルケルゲの疑似Ｒ２と同じモデルにおける受信者動作曲線の曲線下の面積として
測定された。各組み合わせモデル（ＢＢＪ、ＥＵＲ、ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ、ＢＢＪ＋ＦＩＮ、ＥＵＲ＋ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）の最適モデル／パラメータセットは、ナゲルケルゲの疑似Ｒ２を平均化することで決定した。導出コホートと検証コホートで決定された最適なモデルとパラメータを用いて、多遺伝子リスクスコアを計算し、独立したテストコホートについてその性能を評価した。多遺伝子リスクスコアの性能分布を評価するためにブートストラップ法を適用した。テストコホート中の個体を置換してランダムに抽出し、そのサンプルの性能を計算した。この手順を５．０×１０４回繰り返すことで，性能指標の分布を推定した。
pruning and thresholding法を用いて多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）を導出した。多遺伝子リスクスコアは、Ｐ値の閾値（０．５、５．０×１０－２、５．０×１０－４、５．０×１０－６、５．０×１０－８）とｒ２の閾値（０．２、０．５、０．８）の範囲で作成された。生存率解析のために、データセットを３つのグループに分けた：（ｉ）多遺伝子リスクスコアの導出と検証を行う発見群（６，８９０ケース、４９，４５１コントロール）、（ｉｉ）多遺伝子リスクスコアの性能を評価するテスト群（２，９５３ケース、２１，１９４コントロール）、（ｉｉｉ）生存時間解析群（７０，６４５コントロール）である。多遺伝子リスクスコアの導出と検証の独立性を確保するため、１０重クロスバリデーションの手法を用いた。まず、発見グループをランダムに１０のサブグループに分割し、そのうち９つのサブグループを多遺伝子リスクスコアの導出に、残りの１つを多遺伝子リスクスコアの検証用に使用した。多遺伝子リスクスコアの重み付けを決定するために、２つの欧州ＧＷＡＳと組み合わせてＧＷＡＳを行った：（ｉ）日本サブグループＧＷＡＳ、（ｉｉ）２つの欧州ＧＷＡＳ（ＥＵＲ又はＦＩＮ）、（ｉｉｉ）日本サブグループＧＷＡＳ＋ＥＵＲ（固定又はランダム効果モデル）、（ｉｖ）日本サブグループＧＷＡＳ＋ＦＩＮ（固定又はランダム効果モデル）、（ｖ）ＥＵＲ＋ＦＩＮ（固定又はランダム効果モデル）、及び（ｖｉ）日本サブグループＧＷＡＳ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ（固定又はランダム効果モデル）。メタ分析はＭＥＴＡＳＯＦＴソフトウェアを用いて実施した。日本人サブグループＧＷＡＳを用いたメタ分析では、１ＫＧの東アジア又はヨーロッパ人サンプルに基づき、ＬＤを個別に算出した。その後、ＰＬＩＮＫ ２．０を用いて、保留された検証コホートの多遺伝子リスクスコアを算出し、その性能を検証した。検証用コホートを変更し、これらの手順を１０回繰り返し、各組み合わせの性能測定値を得た。なお、検証コホートはＧＷＡＳの導出から除外した。多遺伝子リスクスコアの性能は、（１）年齢、性別、正規化多遺伝子リスクスコアをモデル化して得られるナゲルケルゲの疑似Ｒ２として、（２）ナゲルケルゲの疑似Ｒ２と同じモデルにおける受信者動作曲線の曲線下の面積として
測定された。各組み合わせモデル（ＢＢＪ、ＥＵＲ、ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ、ＢＢＪ＋ＦＩＮ、ＥＵＲ＋ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）の最適モデル／パラメータセットは、ナゲルケルゲの疑似Ｒ２を平均化することで決定した。導出コホートと検証コホートで決定された最適なモデルとパラメータを用いて、多遺伝子リスクスコアを計算し、独立したテストコホートについてその性能を評価した。多遺伝子リスクスコアの性能分布を評価するためにブートストラップ法を適用した。テストコホート中の個体を置換してランダムに抽出し、そのサンプルの性能を計算した。この手順を５．０×１０４回繰り返すことで，性能指標の分布を推定した。
【0097】
心房細動－多遺伝子リスクスコアと、心房細動発症年齢及び脳卒中サブタイプとの関連性心房細動－多遺伝子リスクスコア（ＡＦ－ＰＲＳ）と、心房細動発症年齢との関連性を評価するために、心房細動症例サンプル（ｎ＝７，４５８、心房細動発症年齢の中央値は６３歳（ＩＱＲ５６～７１））を抽出し、性別と上位１０主因子を調整した線形回帰モデルを用いて、上位多遺伝子リスクスコアを持つ個体と残りの多遺伝子リスクスコアを持つ個体間の心房細動発症年齢の影響の差を推定した。心房細動と脳卒中サブタイプの相関解析では、年齢、性、上位１０主因子を調整したロジスティック回帰モデルを用いてＯＲと関連するＰ値を算出した。我々のデータセットに含まれるコントロールサンプル（ｎ＝１４０，４４７）の中で、１４，１２０例の脳卒中表現型が見出された。脳梗塞９，１７７例、心塞栓症１１１例、アテローム血栓症１，４６５例、ラクナ梗塞１，２６６例、脳出血１，１４３例、クモ膜下出血９６７例であり、脳梗塞が最も多い。
【0098】
生存率分析
生存率分析では、コックス比例ハザードモデルを用いて、ＡＦ－ＰＲＳと長期死亡率との関連を評価した。ＢＢＪデータセットから１３２，７３７人の個人のＩＣＤ－１０コードによる生存追跡データを入手した。死因はＩＣＤ－１０コードに従って分類された。（ｉ）心血管死（Ｉ００－Ｉ９９）、（ｉｉ）心不全死（Ｉ５０）、（ｉｉｉ）虚血性心疾患死（Ｉ２０－Ｉ２５）、及び（ｉｖ）脳卒中死（Ｉ６０、Ｉ６１、Ｉ６３及びＩ６４）である。追跡期間の中央値は８．４年（ＩＱＲ ６．８～９．９）であった。コックス比例ハザードモデルでは，性別、年齢、上位１０主因子、疾患の症状について調整した。解析はＲパッケージｓｕｒｖｉｖａｌ ｖ．２．４４で行い、生存曲線はＲパッケージｓｕｒｖｍｉｎｅｒ ｖ．０．４．６を修正したものを用いて推定した。
生存率分析では、コックス比例ハザードモデルを用いて、ＡＦ－ＰＲＳと長期死亡率との関連を評価した。ＢＢＪデータセットから１３２，７３７人の個人のＩＣＤ－１０コードによる生存追跡データを入手した。死因はＩＣＤ－１０コードに従って分類された。（ｉ）心血管死（Ｉ００－Ｉ９９）、（ｉｉ）心不全死（Ｉ５０）、（ｉｉｉ）虚血性心疾患死（Ｉ２０－Ｉ２５）、及び（ｉｖ）脳卒中死（Ｉ６０、Ｉ６１、Ｉ６３及びＩ６４）である。追跡期間の中央値は８．４年（ＩＱＲ ６．８～９．９）であった。コックス比例ハザードモデルでは，性別、年齢、上位１０主因子、疾患の症状について調整した。解析はＲパッケージｓｕｒｖｉｖａｌ ｖ．２．４４で行い、生存曲線はＲパッケージｓｕｒｖｍｉｎｅｒ ｖ．０．４．６を修正したものを用いて推定した。
【0099】
結果
日本人ゲノムワイド関連解析で同定された心房細動に対する５つの新規遺伝子座
研究デザインの概要を図１に示す。常染色体の１６，３９４，１０５バリアントとＸ染色体のマイナーアレル頻度（ＭＡＦ）＞０．１％の４２３，０３９バリアントを用いて、バイオバンク・ジャパン（ＢＢＪ）のケースコントロールデータセット（心房細動９，８２６ケース、１４０，４４６コントロールを含む）から、ゲノムワイド関連解析を実施した。ゲノムワイド関連解析によりゲノムワイドに有意な３１の心房細動関連遺伝子座を同定したが、そのうち５つはこれまで報告されていない新規な遺伝子座であった（表２）。今回の日本人ゲノムワイド関連解析で検出された全ゲノムワイド遺伝的バリエーションで説明される心房細動（ＡＦ）のバリエーションの割合（一塩基多型（ＳＮＰ）遺伝率：ｈ２）は、推定では、６．１％（標準誤差１．４％）であり、また連鎖不平衡（ＬＤ）－スコア回帰を用いた易罹病性スケールｈ２は１１．７％（標準誤差２．６％）と推定された。
日本人ゲノムワイド関連解析で同定された心房細動に対する５つの新規遺伝子座
研究デザインの概要を図１に示す。常染色体の１６，３９４，１０５バリアントとＸ染色体のマイナーアレル頻度（ＭＡＦ）＞０．１％の４２３，０３９バリアントを用いて、バイオバンク・ジャパン（ＢＢＪ）のケースコントロールデータセット（心房細動９，８２６ケース、１４０，４４６コントロールを含む）から、ゲノムワイド関連解析を実施した。ゲノムワイド関連解析によりゲノムワイドに有意な３１の心房細動関連遺伝子座を同定したが、そのうち５つはこれまで報告されていない新規な遺伝子座であった（表２）。今回の日本人ゲノムワイド関連解析で検出された全ゲノムワイド遺伝的バリエーションで説明される心房細動（ＡＦ）のバリエーションの割合（一塩基多型（ＳＮＰ）遺伝率：ｈ２）は、推定では、６．１％（標準誤差１．４％）であり、また連鎖不平衡（ＬＤ）－スコア回帰を用いた易罹病性スケールｈ２は１１．７％（標準誤差２．６％）と推定された。
【0100】
【表2】
【0101】
このうち、６ｑ２５．１上のリードバリアントであるｒｓ２０２０３０１１３は、ＳＹＮＥ１のエキソンイントロン境界から３塩基離れたイントロン領域にあり、スプライスＡＩのデルタスコアが０．３３１０から、スプライスドナー損失と予測された。ＳＹＮＥ１はネスプラリン－１（スペクトリンリピート）タンパク質をコーディングし、Ｓａｄ１ｐ／ＵＮＣ８４ドメイン含有タンパク質（ＳＵＮ１／２）とともに核膜タンパク質複合体を構成し、その核膜ドメインを介してラミンＡ／Ｃに結合している。ＬＭＮＡとＳＹＮＥ１遺伝子の変異は、重症筋ジストロフィーや拡張型心筋症の患者において同定されている（Nat. Genet. 21, 285-288 (1999).、Nat. Rev.Genet. 7, 940-952 (2006).）。ＳＹＮＥ１
遺伝子の変異は、核の形態、筋芽細胞の分化、心臓の発達に異常をもたらし、心房性不整脈作用時の構造基質に寄与する核膜タンパク質複合体を変化させる（Hum. Mol. Genet. 26, 2258-2276(2017).）。
遺伝子の変異は、核の形態、筋芽細胞の分化、心臓の発達に異常をもたらし、心房性不整脈作用時の構造基質に寄与する核膜タンパク質複合体を変化させる（Hum. Mol. Genet. 26, 2258-2276(2017).）。
【0102】
ＦＧＦ１３のイントロンに位置するリードバリアントである、ｒｓ７７８４７９３５２によって強いシグナル（心房細動発症に対するオッズ比［ＯＲ］＝２．００、９５％信頼区間［ＣＩ］＝１．７３－２．３１、Ｐ＝１．６×１０－２０）が表示された。ＦＧＦ１３は線維芽細胞成長因子ファミリーの構成種をコードし、幅広い分裂促進作用と細胞生存作用を有する。ＦＧＦ１３は、サルコレマにある主要な心臓ナトリウムチャネル（ＮａＶ１．５）のＣ末端に直接結合する。ラット心筋細胞でＦＧＦ１３をノックダウンすると、ＮａＶ１．５－還元型Ｎａ＋電流密度の機能低下、Ｎａ＋チャネル利用率の低下、ＮａＶ１．５－還元型Ｎａ＋電流の不活性化からの回復速度の低下が認められた（Circ. Res. 109, 775-782 (2011)）。この心筋細胞における伝導障害の証拠は、ＦＧＦ１３が心房細動に関連する重要な標的遺伝子であることを示唆している。
【0103】
トランス祖先メタ分析による心房細動の新規遺伝子座３３個の同定
心房細動とのさらなる遺伝的関連性を検出するための統計的検出力を向上させるために、我々は今回の日本のＧＷＡＳ（ＢＢＪ）とヨーロッパの２つのＧＷＡＳ（ヨーロッパ人集団の大規模メタ分析（ＥＵＲ）（Nat. Genet. 50, 1234-1239 (2018)）とＦｉｎｎＧｅｎデータリリース２（ＦＩＮ）のバイオバンクデータ）を組み合わせて、トランス祖先メタ分析を実施した。３つのデータセットすべてで７７，６９０ケース（ＢＢＪ：９，８２６、ＥＵＲ：６０，６２０；ＦＩＮ：７，２４４）及びコントロール群１，１６７，０４０人（ＢＢＪ：１４０，４４６人；ＥＵＲ：９７０，２１６；ＦＩＮ：５６，３７８）であった。ＭＡＦが１％以上の合計５，１５８，４４９個のバリアントをテストし、ゲノムワイドに有意な１５０個のＡＦ関連遺伝子座を特定した（ｌｏｇ１０ベイズ係数（ＢＦ）＞６；図２）。このトランス祖先メタ分析により、合計３３の新規遺伝子座が同定された（表３）。
心房細動とのさらなる遺伝的関連性を検出するための統計的検出力を向上させるために、我々は今回の日本のＧＷＡＳ（ＢＢＪ）とヨーロッパの２つのＧＷＡＳ（ヨーロッパ人集団の大規模メタ分析（ＥＵＲ）（Nat. Genet. 50, 1234-1239 (2018)）とＦｉｎｎＧｅｎデータリリース２（ＦＩＮ）のバイオバンクデータ）を組み合わせて、トランス祖先メタ分析を実施した。３つのデータセットすべてで７７，６９０ケース（ＢＢＪ：９，８２６、ＥＵＲ：６０，６２０；ＦＩＮ：７，２４４）及びコントロール群１，１６７，０４０人（ＢＢＪ：１４０，４４６人；ＥＵＲ：９７０，２１６；ＦＩＮ：５６，３７８）であった。ＭＡＦが１％以上の合計５，１５８，４４９個のバリアントをテストし、ゲノムワイドに有意な１５０個のＡＦ関連遺伝子座を特定した（ｌｏｇ１０ベイズ係数（ＢＦ）＞６；図２）。このトランス祖先メタ分析により、合計３３の新規遺伝子座が同定された（表３）。
【0104】
【表3】
【0105】
日本人とヨーロッパ人集団の間で共有される対立遺伝子効果と、トランス祖先メタ分析におけるファインマッピング／信頼セット解析
１５０のリードバリアントについて、ＢＢＪ、ＥＵＲ及びＦＩＮ間で、変異アレル頻度と対立遺伝子効果を比較した。ＥＵＲとＦＩＮ間でアレル頻度がかなり一致している（スピアマンのρ＝０．９７４、Ｐ＜２．２×１０－１６）のに比べ、ＢＢＪとＥＵＲ間及び、ＢＢＪとＦＩＮ間のアレル頻度には中程度の相関が見られた（それぞれ、ρ＝０．５９２、Ｐ＝１．５×１０－１５及びρ＝０．６３２、Ｐ＜２．２×１０－１６）。さらに，これらのバリアントの一致対立遺伝子効果間で有意な正の相関を見出した（ＢＢＪ対ＥＵＲに対して、ρ＝０．７６９、Ｐ＜２．２×１０－１６；ＢＢＪ対ＦＩＮに対して、ρ＝０．７６９、Ｐ＜２．２×１０－１６）。集団間の対立遺伝子効果の関係をさらに調べるために，トランス祖先遺伝相関分析を行ったところ，ＢＢＪはＥＵＲ及びＦＩＮと強い相関を示した（ＢＢＪとＥＵＲ：ｒｇ＝０．９９０、標準誤差＝０．０９７、ＢＢＪとＦＩＮ：ｒｇ＝０．９５５、標準誤差＝０．３４４）。
１５０のリードバリアントについて、ＢＢＪ、ＥＵＲ及びＦＩＮ間で、変異アレル頻度と対立遺伝子効果を比較した。ＥＵＲとＦＩＮ間でアレル頻度がかなり一致している（スピアマンのρ＝０．９７４、Ｐ＜２．２×１０－１６）のに比べ、ＢＢＪとＥＵＲ間及び、ＢＢＪとＦＩＮ間のアレル頻度には中程度の相関が見られた（それぞれ、ρ＝０．５９２、Ｐ＝１．５×１０－１５及びρ＝０．６３２、Ｐ＜２．２×１０－１６）。さらに，これらのバリアントの一致対立遺伝子効果間で有意な正の相関を見出した（ＢＢＪ対ＥＵＲに対して、ρ＝０．７６９、Ｐ＜２．２×１０－１６；ＢＢＪ対ＦＩＮに対して、ρ＝０．７６９、Ｐ＜２．２×１０－１６）。集団間の対立遺伝子効果の関係をさらに調べるために，トランス祖先遺伝相関分析を行ったところ，ＢＢＪはＥＵＲ及びＦＩＮと強い相関を示した（ＢＢＪとＥＵＲ：ｒｇ＝０．９９０、標準誤差＝０．０９７、ＢＢＪとＦＩＮ：ｒｇ＝０．９５５、標準誤差＝０．３４４）。
【0106】
トランス祖先メタ分析による推定原因バリアント純化への寄与を評価するため、今回のトランス祖先メタ分析で検出された１５０のＡＦ関連遺伝子座について９９％信頼できるセットを構築し、メタ分析の３つの組み合わせ（ＥＵＲ＋ＢＢＪ、ＥＵＲ＋ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）に由来する９９％信頼できるセットに含まれるバリアントの数を比較検討した。ＥＵＲ＋ＢＢＪ由来の９９％信頼できるセットの大きさはＥＵＲ＋ＦＩＮ由来の大きさよりも有意に縮小した（Ｐ＝０．００４、ペア化ウィルコクソンの順位和検定）。さらに、３つのデータセット（ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）のトランス祖先メタ分析では、すべてのメタ分析の組み合わせの中で最もバリアント数が減少した（バリアント数の中央値＝１２；四分位範囲［ＩＱＲ］５～３６）。特に、３つのデータセットからなるトランス祖先メタ分析においてのみ、ＺＦＨＸ３遺伝子座に単一のバリアント、ｒｓ６７３２９３８６が、０．９９５という高い事後確率で確認された。過去の心房細動－ＧＷＡＳでは、ＺＦＨＸ３遺伝子座（Nat. Genet. 41, 876-878 (2009)）にいくつかのバリアントが見つかり、大型転写因子であるＺＦＨＸ３は、ＰＩＴＸ２とともにＤＮＡ結合と転写活性を促進することがわかっている（J. Biol. Chem. 273, 20066-20072 (1998)）。
【0107】
単一母集団ＧＷＡＳ及びトランス祖先メタＧＷＡＳ由来の多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）の予測能力
多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）は、遺伝データに基づく複雑な体質や疾患のリスクを層別化するポテンシャルを有する。しかし、多様な集団から得られた多遺伝子リスクスコアを別の祖先を持つ集団に移植することは依然として困難である。そこで、我々は日本人集団において、要約統計量の様々な組み合わせから導かれる多遺伝子リスクスコアの性能を検討した。ケース・コントロールサンプルを導出データセット、検証データセット、テストデータセットに分割し、３つのＧＷＡＳ研究（ＢＢＪ、ＥＵＲ、ＦＩＮ）の要約統計量と多遺伝子リスクスコア導出のためのパラメータの組み合わせ２５５通りを構築した。検証コホートにおける多遺伝子リスクスコアの性能に基づいて，各要約統計量の組み合わせ（ＢＢＪ、ＦＩＮ、ＥＵＲ、ＢＢＪ＋ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ、ＥＵＲ＋ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）に対して最高の性能を示すパラメータを決定し、テストコホートにおいて最適モデルの性能を評価した（図３）。母集団特異性と一致するように、ＢＢＪから得られた多遺伝子リスクスコアはヨーロッパの研究から得られた多遺伝子リスクスコアよりも有意に優れた性能を示した（ＢＢＪ対ＥＵＲ及びＢＢＪ対ＦＩＮの両方に対して、Ｐ＜２．２×１０－１６）。さらに，異なる祖先グループ（ＥＵＲ＋ＢＢＪ及びＦＩＮ＋ＢＢＪ）を含むメタ分析から得られた多遺伝子リスクスコアの性能は，単一研究からのもの（全例でＰ＜２．２×１０－１６）だけでなく，ヨーロッパの２つ研究のメタ分析からのもの（ＥＵＲ＋ＢＢＪ対ＥＵＲ＋ＦＩＮ及びＢＢＪ対ＦＩＮ＋ＥＵＲの両方でＰ＜２．２×１０－１６）も有意に上回った。すべてのモデルの中で，多祖先かつ最大のサンプルサイズを持つ３つの研究（ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）から得られた多遺伝子リスクスコアが最も高い性能を示した（疑似Ｒ２＝０．１４４、９５％ＣＩ＝０．１３０－０．１５４、受信者動作特性曲線下の面積＝０．７３７、９５％ＣＩ＝０．７２６－０．７４８）。
多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）は、遺伝データに基づく複雑な体質や疾患のリスクを層別化するポテンシャルを有する。しかし、多様な集団から得られた多遺伝子リスクスコアを別の祖先を持つ集団に移植することは依然として困難である。そこで、我々は日本人集団において、要約統計量の様々な組み合わせから導かれる多遺伝子リスクスコアの性能を検討した。ケース・コントロールサンプルを導出データセット、検証データセット、テストデータセットに分割し、３つのＧＷＡＳ研究（ＢＢＪ、ＥＵＲ、ＦＩＮ）の要約統計量と多遺伝子リスクスコア導出のためのパラメータの組み合わせ２５５通りを構築した。検証コホートにおける多遺伝子リスクスコアの性能に基づいて，各要約統計量の組み合わせ（ＢＢＪ、ＦＩＮ、ＥＵＲ、ＢＢＪ＋ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ、ＥＵＲ＋ＦＩＮ、ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）に対して最高の性能を示すパラメータを決定し、テストコホートにおいて最適モデルの性能を評価した（図３）。母集団特異性と一致するように、ＢＢＪから得られた多遺伝子リスクスコアはヨーロッパの研究から得られた多遺伝子リスクスコアよりも有意に優れた性能を示した（ＢＢＪ対ＥＵＲ及びＢＢＪ対ＦＩＮの両方に対して、Ｐ＜２．２×１０－１６）。さらに，異なる祖先グループ（ＥＵＲ＋ＢＢＪ及びＦＩＮ＋ＢＢＪ）を含むメタ分析から得られた多遺伝子リスクスコアの性能は，単一研究からのもの（全例でＰ＜２．２×１０－１６）だけでなく，ヨーロッパの２つ研究のメタ分析からのもの（ＥＵＲ＋ＢＢＪ対ＥＵＲ＋ＦＩＮ及びＢＢＪ対ＦＩＮ＋ＥＵＲの両方でＰ＜２．２×１０－１６）も有意に上回った。すべてのモデルの中で，多祖先かつ最大のサンプルサイズを持つ３つの研究（ＢＢＪ＋ＥＵＲ＋ＦＩＮ）から得られた多遺伝子リスクスコアが最も高い性能を示した（疑似Ｒ２＝０．１４４、９５％ＣＩ＝０．１３０－０．１５４、受信者動作特性曲線下の面積＝０．７３７、９５％ＣＩ＝０．７２６－０．７４８）。
【0108】
心房細動－多遺伝子リスクスコアがＡＦ関連表現型と心血管系の転帰に与える影響
多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）の臨床応用の可能性を検討するため、ＢＢＪの症例サンプル（ｎ＝７，４５９）を対象に、多遺伝子リスクスコアと心房細動の発症年齢との関連を調べたところ、多遺伝子リスクスコアは心房細動の発症年齢と相関があることがわかった。その結果、多遺伝子リスクスコアが高くなるにつれて発症年齢は低下し、上位１％の多遺伝子リスクスコアを持つ人は、残りの人に比べて心房細動発症年齢が約４歳若いと推定された（図４ａ、４ｂ）。
多遺伝子リスクスコア（ＰＲＳ）の臨床応用の可能性を検討するため、ＢＢＪの症例サンプル（ｎ＝７，４５９）を対象に、多遺伝子リスクスコアと心房細動の発症年齢との関連を調べたところ、多遺伝子リスクスコアは心房細動の発症年齢と相関があることがわかった。その結果、多遺伝子リスクスコアが高くなるにつれて発症年齢は低下し、上位１％の多遺伝子リスクスコアを持つ人は、残りの人に比べて心房細動発症年齢が約４歳若いと推定された（図４ａ、４ｂ）。
【0109】
次に、脳血管障害の表現型を、心房細動－多遺伝子リスクスコア（ＡＦ－ＰＲＳ）で予測できるかどうかを検討した。我々のデータセット中の１４０，４４６人のコントロールサンプルを対象にロジスティック回帰分析を行ったところ、多遺伝子リスクスコアは脳梗塞（ＯＲ［９５％ＣＩ］＝１．０４［１．０２－１．０７］、Ｐ＝４．０×１０－４）、および心塞栓性脳卒中（ＯＲ［９５％ＣＩ］＝１．３５［１．１３－１．６３］、Ｐ＝１．３×１０－３）（図４ｃ）のリスク上昇と有意に関連した。
重要なことは、他の脳卒中の表現型を持つ人の中で多遺伝子リスクスコアが心塞栓性脳卒中に最も大きな影響を与えることが観察され、ＡＦ－ＰＲＳが臨床的に検出できない心房細動（すなわち、不顕性心房細動）、あるいは血栓性又は高凝固性症状のようなＡＦ関連の症状が、心房細動のない人に対しても発症するかもしれないことが示唆される。
重要なことは、他の脳卒中の表現型を持つ人の中で多遺伝子リスクスコアが心塞栓性脳卒中に最も大きな影響を与えることが観察され、ＡＦ－ＰＲＳが臨床的に検出できない心房細動（すなわち、不顕性心房細動）、あるいは血栓性又は高凝固性症状のようなＡＦ関連の症状が、心房細動のない人に対しても発症するかもしれないことが示唆される。
【0110】
心房細動－多遺伝子リスクスコアの臨床的有用性をさらに追求するため、ＢＢＪの長期追跡データを用いて多遺伝子リスクスコアの死亡率への影響を評価した。累積死亡率のカプラン－マイヤー推定値は多遺伝子リスクスコアが高い人ほど高く、特に心血管系と脳卒中関連の死亡率が高かった（図４ｄ）。コックス回帰分析では、多遺伝子リスクスコアは心血管死亡（多遺伝子リスクスコアの１標準偏差［ｓ．ｄ．］あたりのハザード比［ＨＲ］＝１．０６、９５％ＣＩ＝１．０２－１．１１、Ｐ＝５．０×１０－３）及び脳卒中死亡（ＨＲ［９５％ＣＩ］＝１．１４［１．０４－１．２４］、Ｐ＝４．０×１０－３；図４ｅ）のリスクの上昇と有意に関連していることが明らかにされた。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】