GWAS defines pathogenic signaling pathways and prioritizes drug targets for IgA nephropathy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT IgA nephropathy (IgAN) is a progressive form of kidney disease defined by glomerular deposition of IgA. We performed a genome-wide association study involving 10,146 kidney biopsy-diagnosed IgAN cases and 28,751 matched controls across 17 international cohorts. We defined 30 independent genome-wide significant risk loci jointly explaining 11% of disease risk. A total of 16 loci were novel, including TNFSF4, REL, CD28, CXCL8/PF4V1, LY86, LYN, ANXA3, TNFSF8/15, REEP3, ZMIZ1, RELA, ETS1, IGH, IRF8, TNFRSF13B and FCAR . The SNP-based heritability of IgAN was estimated at 23%. We observed a positive genetic correlation between IgAN and total serum IgA levels, allergy, tonsillectomy, and several infections, and a negative correlation with inflammatory bowel disease. All significant non-HLA loci shared with serum IgA levels had a concordant effect on the risk of IgAN. Moreover, IgAN loci were globally enriched in gene orthologs causing abnormal IgA levels when genetically manipulated in mice. The explained heritability was enriched in the regulatory elements of cells from the immune and hematopoietic systems and intestinal mucosa, providing support for the pathogenic role of extra-renal tissues. The polygenic risk of IgAN was associated with early disease onset, increased lifetime risk of kidney failure, as well as hematuria and several other traits in a phenome-wide association study of 590,515 individuals. In the comprehensive functional annotation analysis of candidate causal genes across genome-wide significant loci, we observed the convergence of biological candidates on a common set of inflammatory signaling pathways and cytokine ligand-receptor pairs, prioritizing potential new drug targets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».