Association Between <scp><i>HLA</i></scp><i>–<scp>DPB1</scp></i> and Antineutrophil Cytoplasmic Antibody–Associated Vasculitis in Children
Notice bibliographique
Résumé
Objective Antineutrophil cytoplasmic antibody (ANCA)–associated vasculitis (AAV) is a rare, life‐threatening inflammation of blood vessels that can affect both adults and children. Compared to adult‐onset disease, AAV is especially rare in children, with an annual prevalence of 0.5–6.4 cases per million children. The etiology of AAV remains largely unknown, and both environmental and genetic factors are likely involved. The present study was undertaken to explore the genetic susceptibility factors recently identified in adult patients, including HLA–DP and HLA–DQ, in pediatric patients. Methods We performed a genome‐wide association study of pediatric AAV in patients of European ancestry (n = 63 AAV cases, n = 315 population‐matched controls). Results We identified a significant genetic association between pediatric AAV and the HLA–DPB1*04:01 allele (P = 1.5 × 10−8, odds ratio [OR] 3.5), with a stronger association observed in children with proteinase 3–ANCA positivity than in children with myeloperoxidase−ANCA positivity. Among the HLA alleles, the HLA–DPB1*04:01 allele was the most highly associated with AAV, although not significantly, in a follow‐up adult AAV cohort (P = 2.6 × 10−4, OR 0.4). T cell receptor and interferon signaling pathways were also shown to be enriched in the pediatric AAV cohort. Conclusion The HLA–DPB1 locus showed an association with pediatric AAV, as similarly shown previously in adult AAV. Despite the difference in the age of onset, these findings suggest that childhood‐ and adult‐onset vasculitis share a common genetic predisposition. The identification of genetic variants contributing to AAV is an important step to improved classification tools and treatment strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».