一项新的研究质疑了一种旨在根据15个基因变异预测阿片类药物使用障碍（OUD）风险的算法的临床效用。宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院的Henry Kranzler博士及其同事在一项超过45万名成年人的病例对照分析中发现，这15个基因变异共同仅占OUD风险变异的0.40%。相比之下，年龄和性别本身可以解释3.27%的变异。
Kranzler及其同事在《JAMA Network Open》上报告说，使用这15个基因变异作为预测因子的机器学习模型正确识别病例和对照状态的比例仅为52.83%（95%置信区间为52.07%-53.59%）。这些变异用于FDA于2023年12月批准的AvertD测试中，该测试用于预测阿片类药物成瘾风险。
“这些发现强调了需要更强大和完整的数据，特别是考虑到精神疾病（包括OUD）的复杂性。”Kranzler在一份声明中表示。“由有缺陷的基因测试带来的潜在危害包括假阴性和假阳性。”
马萨诸塞州布兰代斯大学的阿片政策专家Andrew Kolodny博士同意这一观点。“这项研究进一步提供了强有力的证据，表明FDA在批准AvertD时犯了一个严重错误。”他说道。“证据清楚地表明，这种测试不起作用，它不能比抛硬币更好地预测OUD。”
Kolodny告诉《MedPage Today》：“请记住，这种虚假的OUD基因测试并非无害。阴性结果会让处方医生和患者对阿片类药物的使用产生虚假的安全感，而阳性结果可能会使人们害怕使用阿片类药物，即使在阿片类药物有益的情况下也是如此。”
阿片类药物成瘾的基因测试历史复杂，与其他复杂性状的测试一样，混淆因素是问题的一部分。去年，包括Kranzler和Kolodny在内的31名医生和研究人员呼吁FDA撤销对AvertD的批准。最近，《柳叶刀·精神病学》上的专家也表达了对在临床环境中使用AvertD的担忧。
AvertD通过检测15个单核苷酸变异（SNVs）来帮助识别可能有较高OUD风险的人群。它旨在与临床评估和患者评估结合使用，当考虑使用口服处方阿片类药物治疗急性疼痛时。制造商报告该测试的整体敏感性为82.8%，特异性为79.2%。
在他们的病例对照研究中，Kranzler及其同事使用了来自退伍军人事务部百万退伍军人计划（VA Million Veteran Program）的电子健康记录数据，涵盖了1992年至2022年间452,664名参与者的数据。他们还试图确定这15个SNVs是否与遗传相似性相关，而不是与OUD风险相关。
所有参与者都曾接触过阿片类药物。病例通过诊断代码确定；对照组既没有OUD诊断代码，也没有常用治疗OUD的药物处方。样本包括33,669例OUD病例，平均年龄为61岁，其中90.46%为男性。遗传推断的祖先背景为67.46%欧洲裔、20.90%非洲裔、9.50%美洲混血、0.81%东亚裔和0.07%南亚裔。虽然论文未定义美洲混血类别，但它可以指由于各大陆人群混合而具有复杂祖先背景的群体。
在未考虑遗传相似性的单SNV模型中，经过Bonferroni校正后，15个SNVs中有13个与OUD风险相关。在包括全球遗传相似性测量后，这一数字降至3个。
在测试数据中，使用15个变异的机器学习模型正确识别了50.72%的OUD病例（敏感性）和54.95%的对照组（特异性）。在模型识别的病例中，52.96%为真实病例（阳性预测值）。在识别的对照组中，52.72%为真实对照（阴性预测值）。
Kranzler及其同事承认，研究存在若干局限性。模型使用了电子健康记录诊断代码进行评估，可能存在偏差。尽管百万退伍军人计划样本主要为男性，但分析中包括了超过40,000名女性，其中包括超过2,500名患有OUD的女性。
百万退伍军人计划样本的OUD和疼痛发生率高于一般人群，且年龄较大。“我们鼓励在其他数据集中评估这15个基因变异。”Kranzler及其同事表示。
此外，研究人员使用了遗传推断的祖先群体作为人口描述符。百万退伍军人计划使用的是阵列基因分型，其准确性低于质谱分析，大约一半的SNVs需要推算。
提供AvertD的公司SOLVD Health的高级副总裁Ron McCullough博士表示：“我们对AvertD的临床有效性和严谨性充满信心。”“《JAMA》最近出版物的研究人员无法访问我们的技术；因此，文章中对AvertD的任何比较或结论都是无效的。”他在一封电子邮件中告诉《MedPage Today》。
“该研究依赖于未经验证的数据、有偏差的研究人群和不符合既定研究和临床标准的方法，限制了其适用性。”McCullough继续说道。“这些局限性削弱了他们研究的结论，这些结论与AvertD背后的稳健验证和监管审查形成鲜明对比。”
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