SCN9A Variants May be Implicated in Neuropathic Pain Associated With Diabetic Peripheral Neuropathy and Pain Severity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous studies have established the role of SCN9A in various pain conditions, including idiopathic small fiber neuropathy. In the present study, we interrogate the relationship between common and rare variants in SCN9A gene and chronic neuropathic pain associated with diabetic peripheral neuropathy. DESIGN: Using a cohort of 938 patients of European ancestry with chronic neuropathic pain associated with diabetic peripheral neuropathy enrolled in 6 clinical studies and 2 controls (POPRES, n=2624 and Coriell, n=1029), we examined the relationship between SCN9A variants and neuropathic pain in a case-control study using a 2-stage design. The exonic regions of SCN9A were sequenced in a subset of 244 patients with neuropathic pain, and the variants discovered were compared with POPRES control (stage 1). The top associated variants were followed up by genotyping in the entire case collection and Coriell controls restricting the analysis to the matching patients from the United States and Canada only (stage 2). RESULTS: Seven variants were found to be associated with neuropathic pain at the sequencing stage. Four variants (Asp1908Gly, Val991Leu/Met932Leu, and an intronic variant rs74449889) were confirmed by genotyping to occur at a higher frequency in cases than controls (odds ratios ∼2.1 to 2.6, P=0.05 to 0.009). Val991Leu/Met932Leu was also associated with the severity of pain as measured by pain score Numeric Rating Scale (NRS-11, P=0.047). Val991Leu/Met932Leu variants were in complete linkage disequilibrium and previously shown to cause hyperexcitability in dorsal root ganglia neurons. CONCLUSIONS: The association of SCN9A variants with neuropathic pain and pain severity suggests a role of SCN9A in the disease etiology of neuropathic pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».