MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2974525672 · doi:10.1681/asn.2019030218

Genome-Wide Association Study of Diabetic Kidney Disease Highlights Biology Involved in Glomerular Basement Membrane Collagen

2019· article· en· W2974525672 sur OpenAlexaff
Rany M. Salem, Jennifer N. Todd, Niina Sandholm, Joanne B. Cole, Wei‐Min Chen, Darrell Andrews, Marcus G. Pezzolesi, Paul McKeigue, Linda T. Hiraki, Chengxiang Qiu, Viji Nair, Chen Di Liao, Jing Cao, Erkka Valo, Suna Önengüt-Gümüşcü, Adam M. Smiles, Stuart J. McGurnaghan, Jani K. Haukka, Valma Harjutsalo, Eoin Brennan, Natalie R. van Zuydam, Emma Ahlqvist, Ross Doyle, Tarunveer S. Ahluwalia, Maria Lajer, Maria Hughes, Jihwan Park, Jan Skupień, Athina Spiliopoulou, Andy Liu, Rajasree Menon, Carine M. Boustany‐Kari, Hyun Mi Kang, Robert G. Nelson, Ronald Klein, Kristine E. Lee, Xiaoyu Gao, Michael Mauer, Silvia Maestroni, Maria Luiza Caramori, Ian H. de Boer, Rachel G. Miller, Jingchuan Guo, Andrew P. Boright, David‐Alexandre Trégouët, Beata Gyorgy, Janet K. Snell‐Bergeon, David M. Maahs, Shelley B. Bull, Angelo J. Canty, Lars Stechemesser, Bernhard Paulweber, Raimund Weitgasser, Jeļizaveta Sokolovska, Vita Rovīte, Valdis Pīrāgs, Edita Prakapienė, Lina Radzevičienė, Rasa Verkauskienė, Nicolae Mircea Panduru, Mark I. McCarthy, Harvest F. Gu, Anna Möllsten, Henrik Falhammar, Kerstin Brismar, Finian Martin, Peter Rossing, Tina Costacou, Gianpaolo Zerbini, Michel Marre, Samy Hadjadj, Amy Jayne McKnight, Carol Forsblom, Gareth J. McKay, Catherine Godson, Alexander P. Maxwell, Matthias Kretzler, Katalin Suszták, Helen M. Colhoun, Andrzej S. Królewski, Andrew D. Paterson, Per‐Henrik Groop, Stephen S. Rich, Joel N. Hirschhorn, José C. Florez

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteHospital for Sick ChildrenMcMaster UniversityUniversity of TorontoInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institutes of HealthServierNational Eye InstituteAcademy of FinlandSamfundet FolkhälsanNovo Nordisk FondenPublic Health AgencyNovo NordiskNational Institute for Health and Care ResearchSteno Diabetes Center CopenhagenWellcome TrustEuropean Foundation for the Study of DiabetesScience Foundation IrelandBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaFolkhälsanin TutkimussäätiöVetenskapsrådetAstellas PharmaLietuvos Sveikatos Mokslų UniversitetasWilhelm och Else Stockmanns StiftelseNational Heart, Lung, and Blood InstituteHelsingin ja Uudenmaan SairaanhoitopiiriUniversity of DundeeNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesWellcomeSanofiPfizer
Mots-clésGlomerular basement membraneBasement membraneKidney diseaseDiseaseMedicineGenome-wide association studyInternal medicineKidneyBiologyPathologyEndocrinologyGeneticsGlomerulonephritisGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Statement Although studies show that diabetic kidney disease has a heritable component, searches for the genetic determinants of this complication of diabetes have had limited success. In this study, a new international genomics consortium, the JDRF funded Diabetic Nephropathy Collaborative Research Initiative, assembled nearly 20,000 samples from participants with type 1 diabetes, with and without kidney disease. The authors found 16 new diabetic kidney disease–associated loci at genome-wide significance. The strongest signal centers on a protective missense coding variant at COL4A3 , a gene that encodes a component of the glomerular basement membrane that, when mutated, causes the progressive inherited nephropathy Alport syndrome. These GWAS-identified risk loci may provide insights into the pathogenesis of diabetic kidney disease and help identify potential biologic targets for prevention and treatment. Background Although diabetic kidney disease demonstrates both familial clustering and single nucleotide polymorphism heritability, the specific genetic factors influencing risk remain largely unknown. Methods To identify genetic variants predisposing to diabetic kidney disease, we performed genome-wide association study (GWAS) analyses. Through collaboration with the Diabetes Nephropathy Collaborative Research Initiative, we assembled a large collection of type 1 diabetes cohorts with harmonized diabetic kidney disease phenotypes. We used a spectrum of ten diabetic kidney disease definitions based on albuminuria and renal function. Results Our GWAS meta-analysis included association results for up to 19,406 individuals of European descent with type 1 diabetes. We identified 16 genome-wide significant risk loci. The variant with the strongest association (rs55703767) is a common missense mutation in the collagen type IV alpha 3 chain ( COL4A3) gene, which encodes a major structural component of the glomerular basement membrane (GBM). Mutations in COL4A3 are implicated in heritable nephropathies, including the progressive inherited nephropathy Alport syndrome. The rs55703767 minor allele (Asp326Tyr) is protective against several definitions of diabetic kidney disease, including albuminuria and ESKD, and demonstrated a significant association with GBM width; protective allele carriers had thinner GBM before any signs of kidney disease, and its effect was dependent on glycemia. Three other loci are in or near genes with known or suggestive involvement in this condition ( BMP7) or renal biology ( COLEC11 and DDR1 ). Conclusions The 16 diabetic kidney disease–associated loci may provide novel insights into the pathogenesis of this condition and help identify potential biologic targets for prevention and treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations215
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society of NephrologyMême sujetChronic Kidney Disease and DiabetesTravaux en français237 207