Evaluation of polygenic score for hypertrophic cardiomyopathy in the general population and across clinical settings
Notice bibliographique
Résumé
Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is an important cause of morbidity and mortality, with rare pathogenic variants found in about a third of cases (sarcomere-positive). Large-scale genome-wide association studies (GWAS) demonstrate that common genetic variation contributes substantially to HCM risk. Here, we derive polygenic scores (PGS) from HCM GWAS, and multi-trait analysis of GWAS incorporating genetically-correlated traits, and test their performance in the UK Biobank, 100,000 Genomes Project, and across clinical cohorts. Higher PGS substantially increases population risk of HCM, particularly amongst sarcomere-positive carriers where HCM penetrance differs 10-fold between those in the highest and lowest PGS quintiles. In relatives of HCM patients, PGS stratifies risks of developing HCM and adverse outcomes. Finally, PGS strongly predicts risk of adverse outcomes in HCM, with a 4 to 6-fold increase in death between cases in the highest and lowest PGS quintiles. These findings promise broad clinical utility of PGS in the general population, in cases, and in families with HCM, enabling tailored screening and surveillance, and stratification of risk of adverse outcomes.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».