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Enregistrement W2755166087 · doi:10.1371/journal.pmed.1002383

Impact of common genetic determinants of Hemoglobin A1c on type 2 diabetes risk and diagnosis in ancestrally diverse populations: A transethnic genome-wide meta-analysis

2017· review· en· W2755166087 sur OpenAlexaff
Eleanor Wheeler, Aaron Leong, Ching‐Ti Liu, Marie‐France Hivert, Rona J. Strawbridge, Clara Podmore, Man Li, Jie Yao, Xueling Sim, Jaeyoung Hong, Audrey Y. Chu, Weihua Zhang, Xu Wang, Peng Chen, Nisa M. Maruthur, Bianca Porneala, Stephen J. Sharp, Yucheng Jia, Edmond K. Kabagambe, Li-Ching Chang, Wei‐Min Chen, Cathy E. Elks, Daniel S. Evans, Qiao Fan, Franco Giulianini, Min Jin Go, Jouke‐Jan Hottenga, Yao Hu, Anne Jackson, Stavroula Kanoni, Young Jin Kim, Marcus E. Kleber, Claes Ladenvall, Cécile Lecœur, Sing-Hui Lim, Yingchang Lu, Anubha Mahajan, Carola Marzi, Mike A. Nalls, Pau Navarro, Ilja M. Nolte, Lynda M. Rose, Denis Rybin, Serena Sanna, Yuan Shi, Daniel O. Stram, Fumihiko Takeuchi, Peter J. van der Most, Jana V. van Vliet‐Ostaptchouk, Andrew Wong, Loïc Yengo, Wanting Zhao, Anuj Goel, Maria Teresa Martínez Larrad, Dörte Radke, Perttu Salo, Toshiko Tanaka, Erik P.A. van Iperen, Gonçalo R. Abecasis, Saima Afaq, Behrooz Z. Alizadeh, Alain G. Bertoni, Amélie Bonnefond, Yvonne Böttcher, Erwin P. Böttinger, Harry Campbell, Olga D. Carlson, Chien-Hsiun Chen, Yoon Shin Cho, W. Timothy Garvey, Christian Gieger, Mark O. Goodarzi, Harald Grallert, Anders Hamsten, Catharina A. Hartman, Christian Herder, Chao A. Hsiung, Jie Huang, Michiya Igase, Masato Isono, Tomohiro Katsuya, Chiea Chuen Khor, Wieland Kieß, Katsuhiko Kohara, Péter Kovács, Juyoung Lee, Wen‐Jane Lee, Benjamin Lehne, Huaixing Li, Jianjun Liu, Stéphane Lobbens, Jian’an Luan, Valeriya Lyssenko, Thomas Meitinger, Tetsuro Miki, Iva Miljkovic, Sanghoon Moon, Antonella Mulas, Gabriele Müller, Martina Müller‐Nurasyid, Ramaiah Nagaraja, Matthias Nauck, James S. Pankow, Ozren Polašek, Inga Prokopenko, Paula S. Ramos, Laura J. Rasmussen‐Torvik, Wolfgang Rathmann, Stephen S. Rich, Neil R. Robertson, Michael Roden, Ronan Roussel, Igor Rudan, Robert A. Scott, William R. Scott, Bengt Sennblad, David S. Siscovick, Konstantin Strauch, Liang Sun, Morris A. Swertz, Salman M. Tajuddin, Kent D. Taylor, Yik‐Ying Teo, Yih Chung Tham, Anke Tönjes, Nicholas J. Wareham, Gonneke Willemsen, Tom Wilsgaard, Aroon D. Hingorani, Josephine Egan, Luigi Ferrucci, G. Kees Hovingh, Antti Jula, Mika Kivimäki, Meena Kumari, Inger Njølstad, Manuel Serrano‐Ríos, Michael Stümvoll, Hugh Watkins, Tin Aung, Matthias Blüher, Michael Boehnke, Dorret I. Boomsma, Stefan R. Bornstein, John C. Chambers, Daniel I. Chasman, Yii‐Der Ida Chen, Yduan-Tsong Chen, Ching‐Yu Cheng, Francesco Cucca, Eco J. C. de Geus, Panos Deloukas, Michele K. Evans, Myriam Fornage, Yechiel Friedlander, Philippe Froguel, Leif Groop, Myron D. Gross, Tamara B. Harris, Caroline Hayward, Chew‐Kiat Heng, Erik Ingelsson, Norihiro Kato, Bong-Jo Kim, Woon-Puay Koh, Jaspal S. Kooner, Antje Körner, Diana Kuh, Johanna Kuusisto, Markku Laakso, Lin Xu, Ruth J. F. Loos, Patrik K. E. Magnusson, Winfried März, Mark I. McCarthy, Albertine J. Oldehinkel, Ken K. Ong, Nancy L. Pedersen, Mark A. Pereira, Annette Peters, Paul M. Ridker, Charumathi Sabanayagam, Michèle M. Sale, Danish Saleheen, Juha Saltevo, Peter E. H. Schwarz, Wayne H.-H. Sheu, Harold Snieder, Timothy D. Spector, Yasuharu Tabara, Jaakko Tuomilehto, Rob M. van Dam, James G. Wilson, James F. Wilson, Bruce H. R. Wolffenbuttel, Tien Yin Wong, Jer‐Yuarn Wu, Jian‐Min Yuan, Alan B. Zonderman, Nicole Soranzo, Xiuqing Guo, David J. Roberts, José C. Florez, Robert Sladek, Josée Dupuis, Andrew P. Morris, E Shyong Tai, Elizabeth Selvin, Jerome I. Rotter, Claudia Langenberg, Inês Barroso, James B. Meigs

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversität LeipzigCentre National de la Recherche ScientifiqueInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Institutes of HealthKidney Research UKNational Cancer InstituteBritish Heart FoundationIncyteNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchRegeneron PharmaceuticalsSanofiGlaxoSmithKlineMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchAmgenNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésGenome-wide association studyGlycemicType 2 diabetesBiologyGeneticsGenetic associationGlycated hemoglobinDiabetes mellitusMedicineInternal medicineGenotypeSingle-nucleotide polymorphismEndocrinologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glycated hemoglobin (HbA1c) is used to diagnose type 2 diabetes (T2D) and assess glycemic control in patients with diabetes. Previous genome-wide association studies (GWAS) have identified 18 HbA1c-associated genetic variants. These variants proved to be classifiable by their likely biological action as erythrocytic (also associated with erythrocyte traits) or glycemic (associated with other glucose-related traits). In this study, we tested the hypotheses that, in a very large scale GWAS, we would identify more genetic variants associated with HbA1c and that HbA1c variants implicated in erythrocytic biology would affect the diagnostic accuracy of HbA1c. We therefore expanded the number of HbA1c-associated loci and tested the effect of genetic risk-scores comprised of erythrocytic or glycemic variants on incident diabetes prediction and on prevalent diabetes screening performance. Throughout this multiancestry study, we kept a focus on interancestry differences in HbA1c genetics performance that might influence race-ancestry differences in health outcomes. METHODS & FINDINGS: Using genome-wide association meta-analyses in up to 159,940 individuals from 82 cohorts of European, African, East Asian, and South Asian ancestry, we identified 60 common genetic variants associated with HbA1c. We classified variants as implicated in glycemic, erythrocytic, or unclassified biology and tested whether additive genetic scores of erythrocytic variants (GS-E) or glycemic variants (GS-G) were associated with higher T2D incidence in multiethnic longitudinal cohorts (N = 33,241). Nineteen glycemic and 22 erythrocytic variants were associated with HbA1c at genome-wide significance. GS-G was associated with higher T2D risk (incidence OR = 1.05, 95% CI 1.04-1.06, per HbA1c-raising allele, p = 3 × 10-29); whereas GS-E was not (OR = 1.00, 95% CI 0.99-1.01, p = 0.60). In Europeans and Asians, erythrocytic variants in aggregate had only modest effects on the diagnostic accuracy of HbA1c. Yet, in African Americans, the X-linked G6PD G202A variant (T-allele frequency 11%) was associated with an absolute decrease in HbA1c of 0.81%-units (95% CI 0.66-0.96) per allele in hemizygous men, and 0.68%-units (95% CI 0.38-0.97) in homozygous women. The G6PD variant may cause approximately 2% (N = 0.65 million, 95% CI 0.55-0.74) of African American adults with T2D to remain undiagnosed when screened with HbA1c. Limitations include the smaller sample sizes for non-European ancestries and the inability to classify approximately one-third of the variants. Further studies in large multiethnic cohorts with HbA1c, glycemic, and erythrocytic traits are required to better determine the biological action of the unclassified variants. CONCLUSIONS: As G6PD deficiency can be clinically silent until illness strikes, we recommend investigation of the possible benefits of screening for the G6PD genotype along with using HbA1c to diagnose T2D in populations of African ancestry or groups where G6PD deficiency is common. Screening with direct glucose measurements, or genetically-informed HbA1c diagnostic thresholds in people with G6PD deficiency, may be required to avoid missed or delayed diagnoses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations441
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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