The International Hemoglobinopathy Research Network (INHERENT): An International Initiative to Study the Role of Genetic Modifiers in Hemoglobinopathies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hemoglobinopathies, including sickle cell disease (SCD) and thalassemia syndromes, represent the commonest monogenic diseases in the world. Although their pathogenicity is well established, the diverse clinical manifestations and the varying degree of severity are less understood and are thought to be governed, in part, by genetic modifiers. Despite the identification and characterization of a few genetic modifiers by previous studies, these are as yet insufficient to guide treatment recommendations or stratify patients reliably. Larger, multi-ethnic studies are needed to identify and validate further disease modifiers that can be used for patient stratification and personalized treatment. There is a growing need for deeper insight with the availability of novel targeted therapies and potentially curative options like gene therapy in both SCD and thalassemia. The International Hemoglobinopathy Research Network (INHERENT) is a recently established network with the aim of investigating the role of genetic modifiers in hemoglobinopathies, through a large-scale, multi-ethnic genome-wide association study (GWAS). INHERENT brings together nine existing international or regional consortia in the field of hemoglobinopathies, namely ITHANET, RADeep, ARISE, SPARCO, SADaCC, REDAC, the HVP Global Globin Network, the International Health Repository, and the ClinGen Hemoglobinopathy VCEP. The activities of INHERENT are currently divided into five working groups, as follows: clinical, genotyping, data management and analysis, ethics, and knowledge translation. Participation in INHERENT is open for any group that can submit a minimum number of samples with their core phenotypic description. INHERENT membership is international and interdisciplinary and, currently, includes over 160 experts from 89 organizations, spanning 36 countries worldwide (Figure). INHERENT aims to recruit over 30,000 hemoglobinopathy patients, which is over one order of magnitude larger than any previous GWAS in the field. We demonstrate that the current membership of INHERENT has the potential to reach this sample size target. The large increase in the sample size and the diversity in the studied populations will enable novel discoveries and expand knowledge on hemoglobinopathy genetics, thus paving the way for advancing the science of personalized diagnosis and treatment. Figure 1 Figure 1. Disclosures Archer: Haemonetics: Current equity holder in publicly-traded company. Kuo: Bluebird Bio: Consultancy; Celgene: Consultancy; Alexion: Consultancy, Honoraria; Apellis: Consultancy; Bioverativ: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Novartis: Consultancy, Honoraria; Pfizer: Consultancy, Research Funding; Agios: Consultancy, Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees. Maggio: Novartis: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Celgene Corp: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Bluebird Bio: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees. Mañú Pereira: Novartis: Research Funding; Agios Pharmaceuticals: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Research Funding.
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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 | 0,073 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».