Large registry-based analysis of genetic predisposition to tuberculosis identifies genetic risk factors at HLA
Notice bibliographique
Résumé
Tuberculosis is a significant public health concern resulting in the death of over 1 million individuals each year worldwide. While treatment options and vaccines exist, a substantial number of infections still remain untreated or are caused by treatment resistant strains. Therefore, it is important to identify mechanisms that contribute to risk and prognosis of tuberculosis as this may provide tools to understand disease mechanisms and provide novel treatment options for those with severe infection. Our goal was to identify genetic risk factors that contribute to the risk of tuberculosis and to understand biological mechanisms and causality behind the risk of tuberculosis. A total of 1895 individuals in the FinnGen study had International Classification of Diseases-based tuberculosis diagnosis. Genome-wide association study analysis identified genetic variants with statistically significant association with tuberculosis at the human leukocyte antigen (HLA) region (P < 5e-8). Fine mapping of the HLA association provided evidence for one protective haplotype tagged by HLA DQB1*05:01 (P = 1.82E-06, OR = 0.81 [CI 95% 0.74-0.88]), and predisposing alleles tagged by HLA DRB1*13:02 (P = 0.00011, OR = 1.35 [CI 95% 1.16-1.57]). Furthermore, genetic correlation analysis showed association with earlier reported risk factors including smoking (P < 0.05). Mendelian randomization supported smoking as a risk factor for tuberculosis (inverse-variance weighted P < 0.05, OR = 1.83 [CI 95% 1.15-2.93]) with no significant evidence of pleiotropy. Our findings indicate that specific HLA alleles associate with the risk of tuberculosis. In addition, lifestyle risk factors such as smoking contribute to the risk of developing tuberculosis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».