Polygenic Contribution to Low-Density Lipoprotein Cholesterol Levels and Cardiovascular Risk in Monogenic Familial Hypercholesterolemia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Familial hypercholesterolemia (FH) is a common autosomal codominant genetic disorder, which causes elevated levels of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and increased risk of premature atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). Even among individuals with monogenic FH, there is substantial interindividual variability in LDL-C levels and risk of ASCVD. We assessed the influence of an LDL-C polygenic score on levels of LDL-C and risk of ASCVD for individuals with monogenic FH. Methods: We constructed a weighted LDL-C polygenic score, composed of 28 single-nucleotide variants, for individuals with monogenic FH from the British Columbia FH (n=262); Nutrition, Metabolism and Atherosclerosis Clinic (n=552); and UK Biobank cohorts (n=306). We assessed the association between LDL-C polygenic score with LDL-C levels and ASCVD risk using linear regression and Cox-proportional hazard models, respectively. ASCVD was defined as myocardial infarction, coronary or carotid revascularization, transient ischemic attack, or stroke. The results from individual cohorts were combined in fixed-effect meta-analyses. Results: Levels of LDL-C were significantly associated with LDL-C polygenic score in the Nutrition, Metabolism and Atherosclerosis Clinic cohort, UK Biobank cohort, and in the meta-analysis (β [95% CI]=0.13 [0.072–0.19] per a 20% increase in LDL-C polygenic score percentile, P <0.0001). Additionally, an elevated LDL-C polygenic score (≥80th percentile) was associated with a trend towards increased ASCVD risk in all 3 cohorts individually. This association was statistically significant in the meta-analysis (hazard ratio [95% CI]=1.48 [1.02–2.14], P =0.04). Conclusions: Polygenic contributions to LDL-C explain some of the heterogeneity in clinical presentation and ASCVD risk for individuals with FH.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».