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Enregistrement W2905137810 · doi:10.1016/s2213-2600(18)30389-8

Moderate-to-severe asthma in individuals of European ancestry: a genome-wide association study

2018· article· en· W2905137810 sur OpenAlexaff
Nick Shrine, Michael A. Portelli, Catherine John, María Soler Artigas, Neil Bennett, Robert J. Hall, Jon Lewis, Amanda P. Henry, Charlotte K. Billington, Azaz Ahmad, Richard Packer, Dominick Shaw, Zara Pogson, Andrew Fogarty, Tricia M. McKeever, Amisha Singapuri, Liam G. Heaney, Adel Mansur, Rekha Chaudhuri, Neil C. Thomson, John W. Holloway, Gabrielle A. Lockett, Peter Howarth, Ratko Djukanović, Jenny Hankinson, Robert Niven, Angela Simpson, Kian Fan Chung, Peter J. Sterk, John Blakey, Ian M. Adcock, Sile Hu, Yike Guo, Ma’en Obeidat, Don D. Sin, Maarten van den Berge, David C. Nickle, Yohan Bossé, Martin D. Tobin, Ian P. Hall, Christopher E. Brightling, Louise V. Wain, Ian Sayers

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité LavalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilGlaxoSmithKlineAsthma and Lung UKVirginia Commonwealth UniversityTeva Pharmaceutical IndustriesNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Chemical Engineering and Biotechnology, University of CambridgeRegeneron PharmaceuticalsPfizerBritish Lung FoundationRosetrees TrustSanofiAstraZenecaAmgen
Mots-clésAsthmaMedicineBiobankGenome-wide association studyCohortGenetic associationStage (stratigraphy)Internal medicineSingle-nucleotide polymorphismBioinformaticsGeneticsGenotypeGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Few genetic studies that focus on moderate-to-severe asthma exist. We aimed to identity novel genetic variants associated with moderate-to-severe asthma, see whether previously identified genetic variants for all types of asthma contribute to moderate-to-severe asthma, and provide novel mechanistic insights using expression analyses in patients with asthma. Methods In this genome-wide association study, we used a two-stage case-control design. In stage 1, we genotyped patient-level data from two UK cohorts (the Genetics of Asthma Severity and Phenotypes [GASP] initiative and the Unbiased BIOmarkers in PREDiction of respiratory disease outcomes [U-BIOPRED] project) and used data from the UK Biobank to collect patient-level genomic data for cases and controls of European ancestry in a 1:5 ratio. Cases were defined as having moderate-to-severe asthma if they were taking appropriate medication or had been diagnosed by a doctor. Controls were defined as not having asthma, rhinitis, eczema, allergy, emphysema, or chronic bronchitis as diagnosed by a doctor. For stage 2, an independent cohort of cases and controls (1:5) was selected from the UK Biobank only, with no overlap with stage 1 samples. In stage 1 we undertook a genome-wide association study of moderate-to-severe asthma, and in stage 2 we followed up independent variants that reached the significance threshold of p less than 1 × 10 −6 in stage 1. We set genome-wide significance at p less than 5 × 10 −8 . For novel signals, we investigated their effect on all types of asthma (mild, moderate, and severe). For all signals meeting genome-wide significance, we investigated their effect on gene expression in patients with asthma and controls. Findings We included 5135 cases and 25 675 controls for stage 1, and 5414 cases and 21 471 controls for stage 2. We identified 24 genome-wide significant signals of association with moderate-to-severe asthma, including several signals in innate or adaptive immune-response genes. Three novel signals were identified: rs10905284 in GATA3 (coded allele A, odds ratio [OR] 0·90, 95% CI 0·88–0·93; p=1·76 × 10 −10 ), rs11603634 in the MUC5AC region (coded allele G, OR 1·09, 1·06–1·12; p=2·32 × 10 −8 ), and rs560026225 near KIAA1109 (coded allele GATT, OR 1·12, 1·08–1·16; p=3·06 × 10 −9 ). The MUC5AC signal was not associated with asthma when analyses included mild asthma. The rs11603634 G allele was associated with increased expression of MUC5AC mRNA in bronchial epithelial brush samples via proxy SNP rs11602802; (p=2·50 × 10 −5 ) and MUC5AC mRNA was increased in bronchial epithelial samples from patients with severe asthma (in two independent analyses, p=0·039 and p=0·022). Interpretation We found substantial shared genetic architecture between mild and moderate-to-severe asthma. We also report for the first time genetic variants associated with the risk of developing moderate-to-severe asthma that regulate mucin production. Finally, we identify candidate causal genes in these loci and provide increased insight into this difficult to treat population. Funding Asthma UK, AirPROM, U-BIOPRED, UK Medical Research Council, and Rosetrees Trust.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations257
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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