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Enregistrement W2555499891 · doi:10.1182/blood.v112.11.1688.1688

HLA Specificities and Predisposition to the Development of Multiple Myeloma (MM).

2008· article· en· W2555499891 sur OpenAlexaff
Meral Beksaç, Martin Maiers, Loren Gragert, Stephen R. Spellman, Smriti Shrestha, Mei‐Jie Zhang, Angela Dispenzieri, Donna Reece, David H. Vesole, Parameswaran Hari

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman leukocyte antigenHaplotypeImmunologyAllelePopulationMedicineAllele frequencyLinkage disequilibriumTypingBiologyGeneticsAntigenGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: HLA associations for the risk of developing MM have been described in various non-Caucasian ethnic groups but have not revealed consistent results. Racial and genetic differences in cytokine polymorphisms linked to extended haplotypes; association of autoimmune disorders with HLA types; the proximity of the HLA Class I and II genes to TNF and other Class III genes responsible for complement and cytokines suggest that HLA polymorphisms may be associated with the risk of developing MM. Aim: We compared HLA-A,-B and -DRB1 2-digit allele and haplotype frequencies in patients with MM to the normal population in order to define HLA specificities associated with the risk of developing MM. Methods: A cohort of 1803 US Caucasian patients with MM were identified based on availability of HLA-A, B, DRB1 DNA-based typing or serologic typing converted to 2-digit alleles. These patients had either received a matched sibling allogeneic transplant for MM reported to the CIBMTR (N=174) or had HLA typing performed for an unrelated donor search conducted through the US National Marrow Donor Program (NMDP) (N=1629). HLA-A, B and DRB1 allele frequencies among patients were compared to A-B-DRB1 frequencies in HLA typed healthy US Caucasian controls (N= 433838) from the NMDP database. The most frequent alleles among patients and controls as well as HLA haplotype frequencies generated using the EM (expectation-maximization) algorithm were compared using Chi-Square analysis with Bonferroni correction for the number of comparisons. Results: Patients with MM had a median age of 49 (range 3–78) years and M/F ratio of 1.86 (1172/631). The controls had a median age of 44 (range 18–60) years and M/F ratio of 0.735 (183785/250053). Comparison of HLA-A, -B and –DRB1 single-locus allele frequencies between the myeloma patients and controls (those in the top 10 in either group) revealed similarity except for HLA-B*07 and B*44. B*44 was observed less frequently among the patients (a protective effect) frequency (f): 0.126 vs 0.145 (p= 0.005, Odds Ratio (OR): 0.848). On the contrary, HLA-B*07 was more common (a predisposing effect) among patients (OR: 1.135, p=0.047). Among the top 20 two locus (HLA-A-B and HLA-B-DRB1) haplotype frequencies in either group, B*44-DRB1*13 and B*07-DRB1*13 were significant: OR: 0.506 and 1.714 (p=0.003 and 0.007) respectively. A-B-DRB1 haplotype comparisons showed significance for: A*02-B*44-DRB1*04 (OR: 0.686, p=0.021), A*02-B*44-DRB1*13 (OR: 0.445, p=0.065) and A*02-B*07-DRB1*04 (OR: 1.968, p=0.029) confirming the single and B-DRB1 combination comparison results. Significantly different HLA-A, -B and -DRB1 single-locus allele or haplotype frequencies between patients and controls are shown in table 1. Conclusion: This is the largest epidemiologic study of HLA allele frequencies and the first study on HLA haplotype frequencies in MM. We observed a protective effect on the risk of developing MM with B*44 and a predisposing effect with B*07. Similar predisposing and protective haplotype associations were observed with A*02-B*07-DRB1*04 and A*02-B*44-DRB1*04 respectively. A revised analysis using a gender-matched control group is in progress. Further study including major histocompatibility region SNP mapping and candidate gene testing will help elucidate the genetic basis underlying this observation. Table 1. Allele/Haplotype Frequency Controls Frequency MM Odds Ratio (OR) P value (corrected) OR = odds of observing the allele/haplotype in patients compared to controls A*02-B*44-DRB1*13 0.00620 0.00277 0.445 0.065 B*44-DRB1*13 0.01359 0.00686 0.507 0.003 A*02-B*44-DRB1*04 0.02605 0.01813 0.686 0.021 B*44 0.14552 0.12618 0.848 0.005 B*07 0.13313 0.14836 1.134 0.047 B*07-DRB1*13 0.00814 0.01397 1.714 0.007 A*02-B*07-DRB1*04 0.00367 0.00721 1.968 0.029

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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