Shared Genetic Risk Factors Across Carbamazepine‐Induced Hypersensitivity Reactions
Notice bibliographique
Résumé
Carbamazepine (CBZ) causes life‐threating T‐cell‐mediated hypersensitivity reactions, including serious cutaneous adverse reactions (SCARs) and drug‐induced liver injury (CBZ‐DILI). In order to evaluate shared or phenotype‐specific genetic predisposing factors for CBZ hypersensitivity reactions, we performed a meta‐analysis of two genomewide association studies (GWAS) on a total of 43 well‐phenotyped Northern and Southern European CBZ‐SCAR cases and 10,701 population controls and a GWAS on 12 CBZ‐DILI cases and 8,438 ethnically matched population controls. HLA‐A*31:01 was identified as the strongest genetic predisposing factor for both CBZ‐SCAR (odds ratio (OR) = 8.0; 95% CI 4.10–15.80; P = 1.2 × 10−9) and CBZ‐DILI (OR = 7.3; 95% CI 2.47–23.67; P = 0.0004) in European populations. The association with HLA‐A*31:01 in patients with SCAR was mainly driven by hypersensitivity syndrome (OR = 12.9; P = 2.1 × 10−9) rather than by Stevens‐Johnson syndrome/toxic epidermal necrolysis cases, which showed an association with HLA‐B*57:01. We also identified a novel risk locus mapping to ALK only for CBZ‐SCAR cases, which needs replication in additional cohorts and functional evaluation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».