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Enregistrement W2890858012 · doi:10.1186/s12974-018-1307-1

Exome sequencing study in patients with multiple sclerosis reveals variants associated with disease course

2018· article· en· W2890858012 sur OpenAlexafffund
Elia Gil‐Varea, Elena Urcelay, Carles Vilariño‐Güell, Carme Costa, Luciana Midaglia, Fuencisla Matesanz, Alfredo Rodríguez Antigüedad, Jorge R. Oksenberg, Laura Espino‐Paisán, A. Dessa Sadovnick, Albert Saiz, Luisa María Villar, J.A. García-Merino, Lluís Ramió‐Torrentà, Juan Carlos Triviño, Ester Quintana, René Carlos Calderón Robles, Antonio Sánchez, Rafael Arroyo, José C. Álvarez‐Cermeño, Ángela Vidal‐Jordana, Sunny Malhotra, Nicolás Fissolo, Xavier Montalbán, Manuel Comabella

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroinflammation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCRed Española de Esclerosis MúltipleAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaJunta de AndalucíaMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaMultiple Sclerosis Society of Canada
Mots-clésExome sequencingSingle-nucleotide polymorphismMedicineCohortGenotypingSNPNeurologyExomeDiseaseGeneticsInternal medicinePhenotypeBioinformaticsGenotypeBiologyGenePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It remains unclear whether disease course in multiple sclerosis (MS) is influenced by genetic polymorphisms. Here, we aimed to identify genetic variants associated with benign and aggressive disease courses in MS patients. METHODS: MS patients were classified into benign and aggressive phenotypes according to clinical criteria. We performed exome sequencing in a discovery cohort, which included 20 MS patients, 10 with benign and 10 with aggressive disease course, and genotyping in 2 independent validation cohorts. The first validation cohort encompassed 194 MS patients, 107 with benign and 87 with aggressive phenotypes. The second validation cohort comprised 257 patients, of whom 224 patients had benign phenotypes and 33 aggressive disease courses. Brain immunohistochemistries were performed using disease course associated genes antibodies. RESULTS: By means of single-nucleotide polymorphism (SNP) detection and comparison of allele frequencies between patients with benign and aggressive phenotypes, a total of 16 SNPs were selected for validation from the exome sequencing data in the discovery cohort. Meta-analysis of genotyping results in two validation cohorts revealed two polymorphisms, rs28469012 and rs10894768, significantly associated with disease course. SNP rs28469012 is located in CPXM2 (carboxypeptidase X, M14 family, member 2) and was associated with aggressive disease course (uncorrected p value < 0.05). SNP rs10894768, which is positioned in IGSF9B (immunoglobulin superfamily member 9B) was associated with benign phenotype (uncorrected p value < 0.05). In addition, a trend for association with benign phenotype was observed for a third SNP, rs10423927, in NLRP9 (NLR family pyrin domain containing 9). Brain immunohistochemistries in chronic active lesions from MS patients revealed expression of IGSF9B in astrocytes and macrophages/microglial cells, and expression of CPXM2 and NLRP9 restricted to brain macrophages/microglia. CONCLUSIONS: Genetic variants located in CPXM2, IGSF9B, and NLRP9 have the potential to modulate disease course in MS patients and may be used as disease activity biomarkers to identify patients with divergent disease courses. Altogether, the reported results from this study support the influence of genetic factors in MS disease course and may help to better understand the complex molecular mechanisms underlying disease pathogenesis.

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)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,230 · 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
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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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