Comparison of polygenic risk scores for coronary artery disease highlights obstacles to overcome for clinical use
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polygenic risk scores, or PRS, are a tool to estimate individuals’ liabilities to a disease or trait measurement based solely on genetic information. One commonly discussed potential use is in the clinic to identify people who are at greater risk of developing a disease. In this paper, we compare three PRS models that incorporate a large number of genetic markers for coronary artery disease (CAD). In the UK Biobank, the cohort which was used at some point in the creation or validation of each score, we calculated the association between CAD, the scores, and population structure for the white British subset. After adjusting for geographic and socioeconomic factors, CAD was not associated with the first principal components of genetic diversity, which reflect fine-scale population structure. In contrast, all three scores were confounded by these genetic components, highlighting that PRS may be influenced by genetic factors not directly causal for CAD, thereby raising concerns about their biases in clinical application.Furthermore, we investigated the differences in risk stratification using four different UK Biobank assessment centers as separate cohorts, and tested how missing genetic data affected risk stratification through simulation. We show that missing data impact classification for extreme individuals for high- and low-risk, and quantiles of risk are sensitive to individual-level genotype missingness. Distributions of scores varied between assessment centers, revealing that thresholding based on quantiles can be problematic for consistency across centers and populations. Based on these results, we discuss potential avenues of improvements of PRS methodologies for usage in clinical practice.
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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 | 0,190 | 0,407 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».