<i>IL1RN</i> Variation Influences Both Disease Susceptibility and Response to Recombinant Human Interleukin‐1 Receptor Antagonist Therapy in Systemic Juvenile Idiopathic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether systemic juvenile idiopathic arthritis (JIA) susceptibility loci that were identified by candidate gene studies demonstrate association with systemic JIA in the largest study population assembled to date. METHODS: Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) from 11 previously reported systemic JIA risk loci were examined for association in 9 populations, including 770 patients with systemic JIA and 6,947 controls. The effect of systemic JIA-associated SNPs on gene expression was evaluated in silico in paired whole genome and RNA sequencing data from the lymphoblastoid cell lines (LCLs) of 373 European subjects from the 1000 Genomes Project. Responses of systemic JIA-associated SNPs to anakinra treatment were evaluated in 38 US patients for whom treatment response data were available. RESULTS: ). Systemic JIA-associated SNPs correlated with IL1RN expression in LCLs, with an inverse correlation between systemic JIA risk and IL1RN expression. The presence of homozygous IL1RN high expression alleles correlated strongly with a lack of response to anakinra therapy (odds ratio 28.7 [95% confidence interval 3.2-255.8]). CONCLUSION: In our study, IL1RN was the only candidate locus associated with systemic JIA. The implicated SNPs are among the strongest known determinants of IL1RN and interleukin-1 receptor antagonist levels, linking low expression with increased systemic JIA risk. Homozygous high expression alleles predicted nonresponsiveness to anakinra therapy, making them ideal candidate biomarkers to guide systemic JIA treatment. This study is an important first step toward the personalized treatment of systemic JIA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».