Genetic basis of cannabis use: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the increase in cannabis use rates, cannabis use disorder is being reported as one of the most common drug use disorders globally. Cannabis use has several known physical, psychological, and social adverse events, such as altered judgement, poor educational outcomes, and respiratory symptoms. The propensity for taking cannabis and the development of a cannabis use disorder may be genetically influenced for some individuals. Heritability estimates suggest a genetic basis for cannabis use, and several genome-wide association studies (GWASs) have identified possible regions of association, albeit with inconsistent findings. This systematic review aims to summarize the findings from GWASs investigating cannabis use and cannabis use disorder. METHODS: This systematic review incorporates articles that have performed a GWAS investigating cannabis use or cannabis use disorder. MEDLINE, Web of Science, EMBASE, CINAHL, GWAS Catalog, GWAS Central, and NIH Database of Genotype and Phenotype were searched using a comprehensive search strategy. All studies were screened in duplicate, and the quality of evidence was assessed using the quality of genetic association studies (Q-Genie) tool. All studies underwent qualitative synthesis; however, quantitative analysis was not feasible. RESULTS: . In total 96 genetic variants were identified. While meta-analysis was not possible, this review identified the following genes, ANKFN1, INTS7, PI4K2B, CSMD1, CST7, ACSS1, and SCN9A, to be associated with cannabis use. These regions were previously reported in different mental health conditions, however not in relation to cannabis use. CONCLUSION: This systematic review summarized GWAS findings within the field of cannabis research. While a meta-analysis was not possible, the summary of findings serves to inform future candidate gene studies and replication efforts. Systematic Review Registration PROSPERO CRD42020176016.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».