Non-alcoholic fatty liver disease: a narrative review of genetics
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is now the most common cause of chronic liver diseases worldwide. It encompasses a spectrum of disorders ranging from isolated hepatic steatosis to nonalcoholic steatohepatitis (NASH), fibrosis, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma. One of the key challenges in NAFLD is identifying which patients will progress. Epidemiological and genetic studies indicate a strong pattern of heritability that may explain some of the variability in NAFLD phenotype and risk of progression. To date, at least three common genetic variants in the PNPLA3, TM6SF2, and GCKR genes have been robustly linked to NAFLD in the population. The function of these genes revealed novel pathways implicated in both the development and progression of NAFLD. In addition, candidate genes previously implicated in NAFLD pathogenesis have also been identified as determinants or modulators of NAFLD phenotype including genes involved in hepatocellular lipid handling, insulin resistance, inflammation, and fibrogenesis. This article will review the current understanding of the genetics underpinning the development of hepatic steatosis and the progression of NASH. These newly acquired insights may transform our strategy to risk-stratify patients with NAFLD and to identify new potential therapeutic targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».