Multiple Sclerosis Susceptibility Genes: Associations with Relapse Severity and Recovery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with early multiple sclerosis (MS) have stereotyped attack severity and recovery. We sought to determine if polymorphisms in MS susceptibility genes are associated with these attack features or with the risk of a second attack. METHODS: 503 white subjects evaluated within a year of MS onset were included in the study. The severity of and recovery from the first two attacks were determined based on published definitions. Seventeen MS susceptibility genes were genotyped at the UCSF MS Genetics laboratory. Each polymorphism was evaluated in multivariate ordinal models, adjusted for the other polymorphisms, for its association with attack severity and recovery. We also assessed if these polymorphisms were associated with increased risk of a second attack. RESULTS: The MPHOSPH9 polymorphism was associated with greater attack severity (odds ratios [OR] = 1.47, 95% CI [1.11, 1.94], p = 0.008), while the RGS1 and TNFRSF1A polymorphisms tended to be associated with reduced attack severity. The CD6 polymorphism tended to be associated with increased odds of worse attack recovery (OR = 1.25, 95% CI [0.93, 1.68], p = 0.13). In those who were HLA-DRB1-negative, the EVI5 polymorphism was associated with attacks of less severity; in HLA-DRB1 positive patients, EVI5 was associated with attacks of greater severity and worse recovery. The IL7R, TNFRSF1A, and GPC5 polymorphisms tended to be associated with having a second event within a year. CONCLUSIONS: Some MS susceptibility polymorphisms may be associated with attack severity, recovery, or frequency. Further characterization of these genes may lead to a better understanding of MS pathogenesis and to a more individualized treatment approach.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».