240-LB: Angiotensin-Converting Enzyme and Type 2 Diabetes Risk: A Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
The causal relationship between angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibition and protection from type 2 diabetes (T2D) remains uncertain. While three large randomized control trials (RCTs) suggested a protective effect of ACE inhibitors compared to placebo, three other RCTs failed to observe an effect, including the only trial dedicated to this question. We hypothesized that ACE concentration-lowering genetic variants could be used to infer the pharmacological effect of ACE inhibitors on T2D risk using a Mendelian Randomization (MR) approach. We first assessed the association between T2D prevalence and ACE serum level in the Outcome Reduction with Initial Glargine Intervention (ORIGIN) trial (N=8,197). We next investigated whether genetically lowered ACE level was causally linked to the risk of T2D using (i) a two-sample MR analysis applied to the DIAbetes Genetics Replication And Meta-analysis consortium (n=26,676 T2D cases; 132,532 controls), and (ii) an ACE concentration-lowering genetic risk score in the UK Biobank cohort (N=341,872). We then compared the genetically determined effect of lower ACE level on T2D risk to the pharmacological inhibition of ACE vs. placebo, which was evaluated through a meta-analysis of six RCTs (N=31,200). Lower ACE serum level was associated with reduced T2D prevalence (OR, 0.89; 95% CI, 0.82-0.96; P=3.50x10-3) in the ORIGIN trial. Through MR analyses, a 1 SD lower genetically determined ACE level predicted a lower risk of T2D (OR, 0.92; 95% CI, 0.89-0.95; P=1.79x10-7). This result was replicated in the UK Biobank (OR, 0.97; 95% CI, 0.96-0.99, P=8.73x10-4). RCT meta-analysis showed a reduction in T2D incidence on ACE inhibitors vs. placebo (OR, 0.76; 95% CI, 0.60-0.97; P=2.59x10-2), which was consistent with the findings from MR analyses (P for comparison=0.95). Our results support a protective effect of long-term ACE inhibition on T2D risk and suggest to consider patient's risk for T2D when prescribing blood-pressure lowering drugs. Disclosure M. Pigeyre: None. J. Sjaarda: None. M. Chong: None. S. Hess: None. J. Bosch: Advisory Panel; Self; Bayer AG. S. Yusuf: None. H. Gerstein: Advisory Panel; Self; Abbott, AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Janssen Pharmaceuticals, Inc., Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi. Research Support; Self; AstraZeneca, Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc., Novo Nordisk A/S, Sanofi. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim International GmbH, Eli Lilly and Company, Sanofi. G. Pare: Consultant; Self; Amgen Inc., Bristol-Myers Squibb Company, Lexicomp, Sanofi. Research Support; Self; Canada Research Chair in Genetic and Molecular Epidemiology, CISCO Professorship in Integrated Health Biosystems, Sanofi. Funding Sanofi; Canadian Institutes of Health Research
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».