Я не думаю, що показники EAS PRS, показані на рисунку 5, ще виправдовують це твердження, яке, здається, свідчить про те, що найкращі доступні моделі EAS PRS зараз відповідають або перевищують найкращі доступні моделі в євро. Оскільки ці PRSmix+ EAS PRS були навчені та налаштовані лише на 363 тис + 80 тис тайванських зразках TPMI, все ще залишається так, що EUR PRS, навчені порівнянними методами, але з набагато більшими даними GWAS дають (набагато) кращу продуктивність у аналогічно добре фенотипованих тестових наборах EUR. Наприклад, цей новий PRSmix+, навчений TPMI EAS T2D PRS досягає шкали відповідальності R^2 = 8,5% (Таблиця.S14) у TPMI, використовуючи дані з 89 тисяч випадків T2D EAS та 325 тисяч контролів T2D EAS (Таблиця.S1), тоді як Herasight EUR T2D PRS, навчений з використанням асоціацій GWAS, опублікованих Suzuki et al. [1] та отриманих з 254 тисяч випадків T2D EUR + 1,49 млн ER T2D контролів, досягає шкали відповідальності R^2 = 20,7% (16,8, 24.8) у Біобанку Великої Британії [2]. (Інші групи аналогічно тренували високо прогностичні EUR T2D PRS [3], що перевищують встановлений тут поріг R^2 = 8,5%). Але це не означає, що значно вдосконалені EAS PRS не можуть бути навчені шляхом комбінування цього нового EAS GWAS з іншими доступними EAS GWAS! Наприклад, 20% ефективного розміру вибірки масивного мультипредкового T2D GWAS Suzuki et al. вноситься джерелами, що не належать до TPMI EAS. Нові результати з цього приводу не забаром!