Shared genetic risk across different presentations of gene test–negative idiopathic nephrotic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Idiop athic nephrotic syndrome (INS) is classified in children according to response to initial corticosteroid therapy into steroid-sensitive (SSNS) and steroid-resistant nephrotic syndrome (SRNS), and in adults according to histology into minimal change disease (MCD) and focal segmental glomerulosclerosis (FSGS). However, there is well-recognised phenotypic overlap between these entities. Genome-wide association studies (GWAS) have shown a strong association between SSNS and variation at HLA, suggesting an underlying immunological basis. We sought to determine whether a risk score generated from genetic variants associated with SSNS could be used to gain insight into the pathophysiology of INS presenting in other ways. METHODS: We developed an SSNS genetic risk score (SSNS-GRS) from the five variants independently associated with childhood SSNS in a previous European GWAS. We quantified SSNS-GRS in independent cohorts of European individuals with childhood SSNS, non-monogenic SRNS, MCD, and FSGS, and contrasted them with SSNS-GRS quantified in individuals with monogenic SRNS, membranous nephropathy (a different immune-mediated disease-causing nephrotic syndrome), and healthy controls. RESULTS: The SSNS-GRS was significantly elevated in cohorts with SSNS, non-monogenic SRNS, MCD, and FSGS compared to healthy participants and those with membranous nephropathy. The SSNS-GRS in all cohorts with non-monogenic INS were also significantly elevated compared to those with monogenic SRNS. CONCLUSIONS: The shared genetic risk factors among patients with different presentations of INS strongly suggests a shared autoimmune pathogenesis when monogenic causes are excluded. Use of the SSNS-GRS, in addition to testing for monogenic causes, may help to classify patients presenting with INS. A higher resolution version of the Graphical abstract is available as Supplementary information.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».