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Enregistrement W4281866964 · doi:10.3899/jrheum.211200

Hemophagocytic Lymphohistiocytosis Gene Variants in Childhood-Onset Systemic Lupus Erythematosus With Macrophage Activation Syndrome

2022· article· en· W4281866964 sur OpenAlexaffvenueabout
Piya Lahiry, Sergey Naumenko, Madeline Couse, Fangming Liao, Daniela Domínguez, Andrea Knight, Deborah M. Levy, Melissa Misztal, Lawrence Ng, Linda T. Hiraki

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensSickKids FoundationArthritis Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonsynonymous substitutionMedicineExome sequencingExomePopulationHemophagocytic lymphohistiocytosisMacrophage activation syndromeAllele frequencyImmunologyCohortMinor allele frequencyInternal medicineAlleleGeneticsGeneArthritisBiologyDiseaseMutationGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Macrophage activation syndrome (MAS), a life-threatening complication of systemic lupus erythematosus (SLE), resembles familial hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), an inherited disorder of hyperinflammation. We compared the proportion of patients with childhood-onset SLE (cSLE) with and without MAS who carried low-frequency HLH nonsynonymous variants. Methods We enrolled patients from the Lupus Clinic at SickKids, Toronto. Demographic and clinical features were extracted from the SLE database and ancestry was genetically inferred using multiethnic genotyping array data. Patients with MAS (based on expert diagnosis) underwent either paired-end whole-exome sequencing (WES; read depth: 70-118X) or whole-genome sequencing (WGS). Patients without MAS had WGS (read depth: 37-40X). In 16 HLH genes, we prioritized low-frequency (minor allele frequency [MAF] < 0.05) exonic nonsynonymous variants. We compared the proportion of patients with and without MAS carrying HLH variants (Fisher exact test, P < 0.05). MAFs were compared to an ancestrally matched general population (Trans-Omics for Precision Medicine [TOPMed] and Genome Aggregation Database [gnomAD]). Results The study included 81 patients with cSLE, 19 of whom had MAS. We identified 47 unique low-frequency nonsynonymous HLH variants. There was no difference in the proportion of patients with and without MAS carrying ≥ 1 HLH variants (37% vs 47%, P = 0.44). The MAS cohort did not carry more HLH variants when compared to an ancestrally matched general population. Conclusion In a single-center multiethnic cSLE cohort, we found no difference in the proportion of patients with MAS carrying nonsynonymous HLH genetic variants compared to patients without MAS. To our knowledge, this is the first study to examine the frequency of HLH genetic variants in relation to MAS among patients with cSLE. Future studies are required to validate our findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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