ATP-citrate lyase as a therapeutic target in chronic kidney disease: a Mendelian Randomization analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background ATP-citrate lyase (ACLY) inhibition is a promising therapeutic target for dyslipidemia, atherosclerotic cardiovascular disease, non-alcoholic steatohepatitis, and metabolic syndrome. Genetic analysis of its role in chronic kidney disease (CKD) has not been performed. Methods We constructed a genetic instrument by selecting variants associated with ACLY expression level in the expression quantitative trait loci genetics consortium (eQTLGen) that includes blood samples from 31,684 participants. In a two-sample Mendelian randomization analysis, we then evaluated the effect of genetically predicted ACLY expression on risk of CKD, estimated glomerular filtration rate (eGFR), and microalbuminuria using the CKD Genetics consortium (CKDGen), United Kingdom biobank, and the Finnish Genetics consortium (FinnGen) totaling 66,396 CKD cases and 958,517 controls. Results ACLY is constitutively expressed in all cell types including in whole blood. The genetic instrument included 13 variants and explained 1.5% of variation in whole blood ACLY gene expression. A 34% reduction in genetically predicted ACLY expression was associated with a 0.04 mmol/L reduced low-density lipoprotein cholesterol ( P = 3.4 × 10 −4 ) and a 9% reduced risk of CKD (stage 3,4,5, dialysis or eGFR below 60 ml/min/1.73m 2 ) (OR = 0.91, 95% C.I. 0.85-0.98, P = 0.008), but no association was observed with eGFR nor microalbuminuria. Conclusion Mendelian Randomization analysis provides cautious optimism regarding the possibility of ACLY as a therapeutic target for CKD.
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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 | 0,048 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».