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Enregistrement W2969625623 · doi:10.1101/738351

Genetic modifiers of risk and age at onset in <i>GBA</i> associated Parkinson’s disease and Lewy body dementia

2019· preprint· en· W2969625623 sur OpenAlexafffund
Cornelis Blauwendraat, Xylena Reed, Lynne Krohn, Karl Heilbron, Sara Bandrés‐Ciga, Manuela Tan, J. Raphael Gibbs, Dena G. Hernandez, Ravindran Kumaran, Rebekah G. Langston, Luis Bonet Ponce, Roy N. Alcalay, Sharon Hassin‐Baer, Lior Greenbaum, Hirotaka Iwaki, Hampton L. Leonard, Francis P. Grenn, Jennifer A. Ruskey, Marya S. Sabir, Sarah Ahmed, Mary B. Makarious, Lasse Pihlstrøm, Mathias Toft, Jacobus J. van Hilten, Johan Marinus, Claudia Schulte, Kathrin Brockmann, Manu Sharma, Ari Siitonen, Kari Majamaa, Johanna Eerola‐Rautio, Pentti J. Tienari, Alexander Pantelyat, Argye E. Hillis-Trupe, Ted M. Dawson, Liana S. Rosenthal, Marilyn S. Albert, Susan M. Resnick, Luigi Ferrucci, Christopher M. Morris, Olga Pletniková, Juan C. Troncoso, Donald G. Grosset, Suzanne Lesage, Jean‐Christophe Corvol, Alexis Brice, Alastair J. Noyce, Eliezer Masliah, John Hardy, Lisa M. Shulman, Joseph Jankovic, Joshua Shulman, Peter Heutink, Thomas Gasser, Paul Cannon, Sonja W. Scholz, Huw R. Morris, Mark Cookson, Mike A. Nalls, Ziv Gan‐Or, Andrew Singleton

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on AgingCanada First Research Excellence FundConsortium canadien en neurodégénérescence associée au vieillissementMcGill UniversityMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésGlucocerebrosidaseLewy bodyDementiaParkinson's diseaseDiseaseGenetic associationLRRK2Single-nucleotide polymorphismGeneticsGenome-wide association studyAlleleCase-control studyBiologyMedicineGeneInternal medicineGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Parkinson’s disease (PD) is a genetically complex disorder. Multiple genes have been shown to contribute to the risk of PD, and currently 90 independent risk variants have been identified by genome-wide association studies. Thus far, a number of genes (including SNCA , LRRK2 , and GBA ) have been shown to contain variability across a spectrum of frequency and effect, from rare, highly penetrant variants to common risk alleles with small effect sizes. Variants in GBA , encoding the enzyme glucocerebrosidase, are associated with Lewy body diseases such as PD and Lewy body dementia (LBD). These variants, which reduce or abolish enzymatic activity, confer a spectrum of disease risk, from 1.4- to >10-fold. An outstanding question in the field is what other genetic factors that influence GBA -associated risk for disease, and whether these overlap with known PD risk variants. Using multiple, large case-control datasets, totalling 217,165 individuals (22,757 PD cases, 13,431 PD proxy cases, 622 LBD cases and 180,355 controls), we identified 1,772 PD cases, 711 proxy cases and 7,624 controls with a GBA variant (p.E326K, p.T369M or p.N370S). We performed a genome-wide association study and analysed the most recent PD-associated genetic risk score to detect genetic influences on GBA risk and age at onset. We attempted to replicate our findings in two independent datasets, including the personal genetics company 23andMe, Inc. and whole-genome sequencing data. Our analysis showed that the overall PD genetic risk score modifies risk for disease and decreases age at onset in carriers of GBA variants. Notably, this effect was consistent across all tested GBA risk variants. Dissecting this signal demonstrated that variants in close proximity to SNCA and CTSB (encoding cathepsin B) are the most significant contributors. Risk variants in the CTSB locus were identified to decrease mRNA expression of CTSB . Additional analyses suggest a possible genetic interaction between GBA and CTSB and GBA p.N370S neurons were shown to have decreased Cathepsin B expression compared to controls. These data provide a genetic basis for modification of GBA -associated PD risk and age at onset and demonstrate that variability at genes implicated in lysosomal function exerts the largest effect on GBA associated risk for disease. Further, these results have important implications for selection of GBA carriers for therapeutic interventions.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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