Variation and impact of polygenic hematologic traits in monogenic sickle cell disease
Notice bibliographique
Résumé
Several of the complications observed in sickle cell disease (SCD) are influenced by variation in hematologic traits (HT), such as fetal hemoglobin (HbF) level and neutrophil count. Previous large-scale genome-wide association studies carried out in largely healthy individuals have identified thousands of variants associated with HT, which have then been used to develop multi-ancestry polygenic trait scores (PTS). Here, we tested whether these PTS associate with HT in SCD patients and if they can improve statistical models associated with SCD-related complications. In 2,056 SCD patients, we found that the PTS predicted less HT variance than in non-SCD individuals of African ancestry. This was particularly striking at the Duffy/DARC locus, where we observed an epistatic interaction between the SCD genotype and the Duffy null variant (rs2814778) that led to a two-fold weaker effect on neutrophil count. PTS for these HT which are measured as part of routine practice were not associated with complications in SCD. In contrast, we found that a simple PTS for HbF that includes only six variants explained a large fraction of the phenotypic variation (20.5-27.1%), associated with acute chest syndrome and stroke risk, and improved the statistical modeling of the vaso-occlusive crisis rate. Using Mendelian randomization, we found that increasing HbF by 4.8% reduces stroke risk by 39% (P=0.0006). Taken together, our results highlight the importance of validating PTS in large diseased populations before proposing their implementation in the context of precision medicine initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».