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Enregistrement W3087825238 · doi:10.1101/2020.09.24.20200048

Genetic mechanisms of critical illness in Covid-19

2020· preprint· en· W3087825238 sur OpenAlexaff
Erola Pairo‐Castineira, Sara Clohisey, Lucija Klarić, Andrew D. Bretherick, Konrad Rawlik, Nick Parkinson, Dorota Pasko, Susan Walker, Anne Richmond, Max Head Fourman, Clark D Russell, Andrew Law, James Furniss, Nicola Wrobel, Loukas Moutsianas, Bo Wang, Alison Meynert, Zhijian Yang, Ranran Zhai, Chenqing Zheng, Fiona Griffiths, Wilna Oosthuyzen, Graeme R. Grimes, Barbara Shih, Seán Keating, Marie Zechner, Chris Haley, David J. Porteous, Caroline Hayward, Julian C. Knight, Charlotte Summers, Manu Shankar‐Hari, Paul Klenerman, Lance Turtle, Antonia Ho, Charles Hinds, Peter Horby, Alistair Nichol, David M. Maslove, Lowell Ling, Hugh Montgomery, Timothy Walsh, Xia Shen, Kathy Rowan, Angie Fawkes, Lee Murphy, Chris P. Ponting, Albert Tenesa, Mark J. Caulfield, Richard H. Scott, Peter Openshaw, Malcolm G. Semple, Véronique Vitart, James F. Wilson, J. Kenneth Baillie

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilIntensive Care SocietyWellcome Trust
Mots-clésGenome-wide association studyPopulationMedicineGeneticsBiologySingle-nucleotide polymorphismGeneBioinformaticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The subset of patients who develop critical illness in Covid-19 have extensive inflammation affecting the lungs 1 and are strikingly different from other patients: immunosuppressive therapy benefits critically-ill patients, but may harm some non-critical cases. 2 Since susceptibility to life-threatening infections and immune-mediated diseases are both strongly heritable traits, we reasoned that host genetic variation may identify mechanistic targets for therapeutic development in Covid-19. 3 GenOMICC (Genetics Of Mortality In Critical Care, genomicc.org ) is a global collaborative study to understand the genetic basis of critical illness. Here we report the results of a genome-wide association study (GWAS) in 2244 critically-ill Covid-19 patients from 208 UK intensive care units (ICUs), representing >95% of all ICU beds. Ancestry-matched controls were drawn from the UK Biobank population study and results were confirmed in GWAS comparisons with two other population control groups: the 100,000 genomes project and Generation Scotland. We identify and replicate three novel genome-wide significant associations, at chr19p13.3 (rs2109069, p = 3.98 × 10 −12 ), within the gene encoding dipeptidyl peptidase 9 ( DPP9 ), at chr12q24.13 (rs10735079, p =1.65 × 10 −8 ) in a gene cluster encoding antiviral restriction enzyme activators ( OAS1, OAS2, OAS3 ), and at chr21q22.1 (rs2236757, p = 4.99 × 10 −8 ) in the interferon receptor gene IFNAR2 . Consistent with our focus on extreme disease in younger patients with less comorbidity, we detect a stronger signal at the known 3p21.31 locus than previous studies (rs73064425, p = 4.77 × 10 −30 ). We identify potential targets for repurposing of licensed medications. Using Mendelian randomisation we found evidence in support of a causal link from low expression of IFNAR2 , and high expression of TYK2 , to life-threatening disease. Transcriptome-wide association in lung tissue revealed that high expression of the monocyte/macrophage chemotactic receptor CCR2 is associated with severe Covid-19. Our results identify robust genetic signals relating to key host antiviral defence mechanisms, and mediators of inflammatory organ damage in Covid-19. Both mechanisms may be amenable to targeted treatment with existing drugs. Large-scale randomised clinical trials will be essential before any change to clinical practice.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations255
Publié2020
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Résumé présentoui

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