メンデルのランダム化研究における最近の開発

レビューの目的：メンデル無作為化（MR）は、観察疫学研究の因果関係を評価するための戦略です。氏は、遺伝子型が一般的に逆因果関係と交絡の影響を受けないという事実を利用しています。これは、その固定された性質とメンデルの第1および第2の継承法則のためです。MRは、ランダム化比較試験が不可能な多くの状況で因果関係に関する情報を提供する可能性がありますが、MR研究の結果は、誤った結論を導きないように慎重に解釈する必要があります。 最近の調査結果：このレビューでは、MRの背後にある原則と、メソッドの仮定と制限の概要を説明します。2サンプルMR、双方向MR、2段階MR、多変数MR、および要因MRを含む、基本的なアプローチへの拡張について説明します。また、医薬品開発、MRベースなどのツールを使用した方法の自動化、フェノーム全体および仮説のないMRを使用した方法の自動化など、いくつかの新しいアプリケーションと最近の方法論における最近の開発を検討します。 概要：大規模なゲノムデータベースの利用可能性、自動レベルの高レベル、および方法の堅牢性の向上に関連して、MRは、複雑な生物学的/OMICSネットワークの因果関係を調べ、医薬品開発を通知し、将来の疾病予防の介入目標を優先する貴重な戦略であることを約束します。

PURPOSE OF REVIEW: Mendelian randomization (MR) is a strategy for evaluating causality in observational epidemiological studies. MR exploits the fact that genotypes are not generally susceptible to reverse causation and confounding, due to their fixed nature and Mendel's First and Second Laws of Inheritance. MR has the potential to provide information on causality in many situations where randomized controlled trials are not possible, but the results of MR studies must be interpreted carefully to avoid drawing erroneous conclusions. RECENT FINDINGS: In this review, we outline the principles behind MR, as well as assumptions and limitations of the method. Extensions to the basic approach are discussed, including two-sample MR, bidirectional MR, two-step MR, multivariable MR, and factorial MR. We also consider some new applications and recent developments in the methodology, including its ability to inform drug development, automation of the method using tools such as MR-Base, and phenome-wide and hypothesis-free MR. SUMMARY: In conjunction with the growing availability of large-scale genomic databases, higher level of automation and increased robustness of the methods, MR promises to be a valuable strategy to examine causality in complex biological/omics networks, inform drug development and prioritize intervention targets for disease prevention in the future.