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Enregistrement W2966411388 · doi:10.1182/blood.2018890764

Inherited genetic susceptibility to acute lymphoblastic leukemia in Down syndrome

2019· review· en· W2966411388 sur OpenAlexaff
Austin L. Brown, Adam J. de Smith, Vincent U. Gant, Wenjian Yang, Michael E. Scheurer, Kyle M. Walsh, Jonathan M. Chernus, Noah A. Kallsen, Stephen Peyton, Gareth E. Davies, Erik A. Ehli, Naomi Winick, Nyla A. Heerema, Andrew J. Carroll, Michael J. Borowitz, Brent L. Wood, William L. Carroll, Elizabeth A. Raetz, Eleanor Feingold, Meenakshi Devidas, Lisa F. Barcellos, Helen M. Hansen, Libby M. Morimoto, Alice Y. Kang, I. Smirnov, Jasmine Healy, Caroline Laverdière, Daniel Sinnett, Jeffrey W. Taub, Jillian M. Birch, Pamela Thompson, Logan G. Spector, Maria S. Pombo‐de‐Oliveira, Andrew T. DeWan, Charles G. Mullighan, Stephen P. Hunger, Ching‐Hon Pui, Mignon L. Loh, Michael E. Zwick, Catherine Metayer, Xiaomei Ma, Beth A. Mueller, Stephanie L. Sherman, Joseph L. Wiemels, Mary V. Relling, Jun J. Yang, Philip J. Lupo, Karen R. Rabin

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Institute of General Medical SciencesUniversity of California, San DiegoUniversity of California, DavisCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthNational Institute of Environmental Health SciencesUniversity of California, Los AngelesAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesUniversity of WashingtonCalifornia Department of Public HealthPediatric Cancer Research FoundationWashington State UniversityPride FoundationChildren's Hospital Los AngelesNational Cancer InstituteKaiser PermanenteCancer Prevention and Research Institute of TexasUniversity of Southern CaliforniaCedars-Sinai Medical CenterAlex's Lemonade Stand Foundation for Childhood CancerUniversity of California, San FranciscoChildren's Hospital of Philadelphia
Mots-clésAllelePenetranceBiologyCDKN2AGeneticsGenome-wide association studyLocus (genetics)ImmunologySingle-nucleotide polymorphismGeneGenotypePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with Down syndrome (DS) have a 20-fold increased risk of acute lymphoblastic leukemia (ALL) and distinct somatic features, including CRLF2 rearrangement in ∼50% of cases; however, the role of inherited genetic variation in DS-ALL susceptibility is unknown. We report the first genome-wide association study of DS-ALL, comprising a meta-analysis of 4 independent studies, with 542 DS-ALL cases and 1192 DS controls. We identified 4 susceptibility loci at genome-wide significance: rs58923657 near IKZF1 (odds ratio [OR], 2.02; Pmeta = 5.32 × 10-15), rs3731249 in CDKN2A (OR, 3.63; Pmeta = 3.91 × 10-10), rs7090445 in ARID5B (OR, 1.60; Pmeta = 8.44 × 10-9), and rs3781093 in GATA3 (OR, 1.73; Pmeta = 2.89 × 10-8). We performed DS-ALL vs non-DS ALL case-case analyses, comparing risk allele frequencies at these and other established susceptibility loci (BMI1, PIP4K2A, and CEBPE) and found significant association with DS status for CDKN2A (OR, 1.58; Pmeta = 4.1 × 10-4). This association was maintained in separate regression models, both adjusting for and stratifying on CRLF2 overexpression and other molecular subgroups, indicating an increased penetrance of CDKN2A risk alleles in children with DS. Finally, we investigated functional significance of the IKZF1 risk locus, and demonstrated mapping to a B-cell super-enhancer, and risk allele association with decreased enhancer activity and differential protein binding. IKZF1 knockdown resulted in significantly higher proliferation in DS than non-DS lymphoblastoid cell lines. Our findings demonstrate a higher penetrance of the CDKN2A risk locus in DS and serve as a basis for further biological insights into DS-ALL etiology.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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