Genetic predisposition to myeloproliferative neoplasms implicates hematopoietic stem cell biology
Notice bibliographique
Résumé
Myeloproliferative neoplasms (MPNs) are blood cancers characterized by excessive production of mature myeloid cells that result from the acquisition of somatic driver mutations in hematopoietic stem cells (HSCs) 1 . While substantial progress has been made to define the causal somatic mutation profile for MPNs 2 , epidemiologic studies indicate a significant heritable component for the disease that is among the highest known for all cancers 3 . However, only a limited set of genetic risk loci have been identified, and the underlying biological mechanisms leading to MPN acquisition remain unexplained. Here, to define the inherited risk profile, we conducted the largest genome-wide association study of MPNs to date (978,913 individuals with 3,224 cases) and identified 14 genome-wide significant loci, as well as a polygenic signature that increases the odds for disease acquisition by nearly 3-fold between the top and median deciles. Interestingly, we find a shared genetic architecture between MPN risk and several hematopoietic traits spanning distinct lineages, as well as an association between increased MPN risk and longer leukocyte telomere length, collectively implicating HSC function and self-renewal. Strikingly, we find a significant enrichment for risk variants mapping to accessible chromatin in HSCs compared with other hematopoietic populations. Finally, gene mapping identifies modulators of HSC biology and targeted variant-to-function analyses suggest likely roles for CHEK2 and GFI1B in altering HSC function to confer disease risk. Overall, we demonstrate the power of human genetic studies to illuminate a previously unappreciated mechanism for MPN risk through modulation of HSC function.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».