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Enregistrement W3138286502 · doi:10.1371/journal.pone.0246157

The nature of genetic and environmental susceptibility to multiple sclerosis

2021· article· en· W3138286502 sur OpenAlexaboutno aff
Douglas S. Goodin, Pouya Khankhanian, Pierre‐Antoine Gourraud, Nicolas Vince

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic predispositionGeneticsHuman leukocyte antigenLocus (genetics)BiologyHaplotypePopulationGenetic epidemiologyMajor histocompatibility complexMultiple sclerosisEpidemiologyDemographyEvolutionary biologyAlleleMedicineEnvironmental healthImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To understand the nature of genetic and environmental susceptibility to multiple sclerosis (MS) and, by extension, susceptibility to other complex genetic diseases. BACKGROUND: Certain basic epidemiological parameters of MS (e.g., population-prevalence of MS, recurrence-risks for MS in siblings and twins, proportion of women among MS patients, and the time-dependent changes in the sex-ratio) are well-established. In addition, more than 233 genetic-loci have now been identified as being unequivocally MS-associated, including 32 loci within the major histocompatibility complex (MHC), and one locus on the X chromosome. Despite this recent explosion in genetic associations, however, the association of MS with the HLA-DRB1*15:01~HLA-DQB1*06:02~a1 (H+) haplotype has been known for decades. DESIGN/METHODS: We define the "genetically-susceptible" subset (G) to include everyone with any non-zero life-time chance of developing MS. Individuals who have no chance of developing MS, regardless of their environmental experiences, belong to the mutually exclusive "non-susceptible" subset (G-). Using these well-established epidemiological parameters, we analyze, mathematically, the implications that these observations have regarding the genetic-susceptibility to MS. In addition, we use the sex-ratio change (observed over a 35-year interval in Canada), to derive the relationship between MS-probability and an increasing likelihood of a sufficient environmental exposure. RESULTS: We demonstrate that genetic-susceptibitly is confined to less than 7.3% of populations throughout Europe and North America. Consequently, more than 92.7% of individuals in these populations have no chance whatsoever of developing MS, regardless of their environmental experiences. Even among carriers of the HLA-DRB1*15:01~HLA-DQB1*06:02~a1 haplotype, far fewer than 32% can possibly be members the (G) subset. Also, despite the current preponderance of women among MS patients, women are less likely to be in the susceptible (G) subset and have a higher environmental threshold for developing MS compared to men. Nevertheless, the penetrance of MS in susceptible women is considerably greater than it is in men. Moreover, the response-curves for MS-probability in susceptible individuals increases with an increasing likelihood of a sufficient environmental exposure, especially among women. However, these environmental response-curves plateau at under 50% for women and at a significantly lower level for men. CONCLUSIONS: The pathogenesis of MS requires both a genetic predisposition and a suitable environmental exposure. Nevertheless, genetic-susceptibility is rare in the population (< 7.3%) and requires specific combinations of non-additive genetic risk-factors. For example, only a minority of carriers of the HLA-DRB1*15:01~HLA-DQB1*06:02~a1 haplotype are even in the (G) subset and, thus, genetic-susceptibility to MS in these carriers must result from the combined effect this haplotype together with the effects of certain other (as yet, unidentified) genetic factors. By itself, this haplotype poses no MS-risk. By contrast, a sufficient environmental exposure (however many events are involved, whenever these events need to act, and whatever these events might be) is common, currently occurring in, at least, 76% of susceptible individuals. In addition, the fact that environmental response-curves plateau well below 50% (especially in men), indicates that disease pathogenesis is partly stochastic. By extension, other diseases, for which monozygotic-twin recurrence-risks greatly exceed the disease-prevalence (e.g., rheumatoid arthritis, diabetes, and celiac disease), must have a similar genetic basis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations60
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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