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Enregistrement W2803189008 · doi:10.1101/329052

Phenome-wide association analysis of LDL-cholesterol lowering genetic variants in <i>PCSK9</i>

2018· preprint· en· W2803189008 sur OpenAlexaff
Amand F. Schmidt, Michael V. Holmes, David Preiss, Daniel I. Swerdlow, Spiros Denaxas, Ghazaleh Fatemifar, Rupert Faraway, Chris Finan, Tom Lumbers, Albert Henry, Dennis Valentine, Zammy Fairhurst-Hunter, Fernando Pires Hartwig, Bernardo Lessa Horta, Elina Hyppönen, Christine Power, Max Moldovan, Erik Van Iperen, Kees Hovingh, Ilja Demuth, Kristina Norman, Elisabeth Steinhagen‐Thiessen, Juri Demuth, Lars Bertram, Christina M. Lill, Stefan Coassin, Johann Willeit, Stefan Kiechl, Karin Willeit, Dan Mason, John Wright, Richard Morris, Goya Wanamethee, Peter H. Whincup, Yoav Ben‐Shlomo, Stela McLachlan, Jackie F. Price, Mika Kivimäki, Catherine Welch, Adelaida Sánchez-Gálvez, Pedro Marques‐Vidal, Andrew Nicolaides, Andrie G. Panayiotou, N. Charlotte Onland‐Moret, Yvonne T. van der Schouw, Giuseppe Matullo, Giovanni Fiorito, Simonetta Guarrera, Carlotta Sacerdote, Nicholas J. Wareham, Claudia Langenberg, Robert A. Scott, Jian’an Luan, Martin Bobák, Sofia Malyutina, Andrzej Pająk, Růžena Kubínová, Abdonas Tamošiūnas, Hynek Pikhart, Niels Grarup, Oluf Pedersen, Torben Hansen, Allan Linneberg, Tine Jess, Jackie A. Cooper, Steve E. Humphries, Murray H. Brilliant, Terrie Kitchner, Håkon Håkonarson, David Carrell, Catherine A. McCarty, Kirchner H. Lester, Eric B. Larson, David R. Crosslin, Mariza de Andrade, Dan M. Roden, Joshua C. Denny, Cara L. Carty, Stephen Hancock, John Attia, Elizabeth Holliday, Rodney J. Scott, Peter W. Schofield, Martin O’Donnell, Salim Yusuf, Michael Chong, Guillaume Paré, Pim van der Harst, M. Abdullah Said, Ruben N. Eppinga, Niek Verweij, Harold Snieder, Tim Christen, Dennis O. Mook‐Kanamori, Stefan Gustafsson, Lars Lind, Erik Ingelsson, Raha Pazoki, Oscar H. Franco, Albert Hofman, André G. Uitterlinden, Abbas Dehghan, Alexander Teumer, Sebastian E. Baumeister, Marcus Dörr, Markus M. Lerch, Uwe Völker, Henry Völzke, Joey Ward, Jill P. Pell, Tom Meade, Ingrid E. Christophersen, Anke H. Maitland‐van der Zee, E.V. Baranova, Robin Young, Ian Ford, Archie Campbell, Sandosh Padmanabhan, Michiel L. Bots, Diederick E. Grobbee, Philippe Froguel, Dorothée Thuillier, Ronan Roussel, Amélie Bonnefond, Bertrand Cariou, Melissa Smart, Yanchun Bao, Meena Kumari, Anubha Mahajan, Jemma C. Hopewell, Sudha Seshadri, Caroline Dale, Rui Providencia E. Costa, Paul M. Ridker, Daniel I. Chasman, Alex P. Reiner, Marylyn D. Ritchie, Leslie A. Lange, Alex J. Cornish, Sara E. Dobbins, Kari Hemminki, Ben Kinnersley, Marc Sanson, Karim Labrèche, Matthias Simon, Melissa L. Bondy, Philip Law, Helen E. Speedy, James M. Allan, Li Ni, Molly Went, Niels Weinhold, Gareth J. Morgan, Pieter Sonneveld, Björn Nilsson, Hartmut Goldschmidt, Amit Sud, Andreas Engert, Markus Hansson, Harry Hemingway, Folkert W. Asselbergs, Riyaz Patel, Brendan J. Keating, Naveed Sattar, Richard S. Houlston, Juan P. Casas, Aroon D. Hingorani

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBlood Cancer UKRosetrees TrustNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationWellcome Trust
Mots-clésPCSK9Internal medicineMedicineMendelian randomizationOdds ratioSingle-nucleotide polymorphismPlaceboDiabetes mellitusType 2 diabetesOncologyCholesterolEndocrinologyGenotypeGeneticsBiologyLipoproteinGenetic variantsLDL receptorPathologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We characterised the phenotypic consequence of genetic variation at the PCSK9 locus and compared findings with recent trials of pharmacological inhibitors of PCSK9. Methods Published and individual participant level data (300,000+ participants) were combined to construct a weighted PCSK9 gene-centric score (GS). Fourteen randomized placebo controlled PCSK9 inhibitor trials were included, providing data on 79,578 participants. Results were scaled to a one mmol/L lower LDL-C concentration Results The PCSK9 GS (comprising 4 SNPs) associations with plasma lipid and apolipoprotein levels were consistent in direction with treatment effects. The GS odds ratio (OR) for myocardial infarction (MI) was 0.53 (95%CI 0.42; 0.68), compared to a PCSK9 inhibitor effect of 0.90 (95%CI 0.86; 0.93). For ischemic stroke ORs were 0.84 (95%CI 0.57; 1.22) for the GS, compared to 0.85 (95%CI 0.78; 0.93) in the drug trials. ORs with type 2 diabetes mellitus (T2DM) were 1.29 (95% CI 1.11; 1.50) for the GS, as compared to 1.00 (95%CI 0.96; 1.04) for incident T2DM in PCSK9 inhibitor trials. No genetic associations were observed for cancer, heart failure, atrial fibrillation, chronic obstructive pulmonary disease, or Alzheimer’s disease – outcomes for which large-scale trial data were unavailable. Conclusions Genetic variation at the PCSK9 locus recapitulates the effects of therapeutic inhibition of PCSK9 on major blood lipid fractions and MI. Apparent discordance between genetic associations and trial outcome for T2DM might be explained lack by a of statistical precision, or differences in the nature and duration of genetic versus pharmacological perturbation of PCSK9. Funding This research was funded by the British Heart Foundation (SP/13/6/30554, RG/10/12/28456, FS/18/23/33512), UCL Hospitals NIHR Biomedical Research Centre, by the Rosetrees and Stoneygate Trusts. Condensed abstract Evidence on the long-term efficacy and safety of therapeutic inhibition of PCSK9 is lacking. To explore potential long-term effects of PCSK9 inhibition, we characterised the phenotypic consequence of LDL-cholesterol lowering variants at the PCSK9 locus. A PCSK9 gene score comprising 4 SNPs recapitulated the effects of therapeutic inhibition of PCSK9 on major blood lipid fractions and risk of myocardial infarction, and was associated with an increased risk of type 2 diabetes. No associations with safety outcomes such as cancer, COPD, Alzheimer’s disease or atrial fibrillation were identified. Our findings suggest PCSK9 inhibition may be safe and effective during prolonged use.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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