Abstract 15687: Triglyceride Levels and Non-Alcoholic Fatty Liver Disease: A Multivariable Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) affects approximately 25% of the adult population worldwide. Individuals with NAFLD are twice as likely to develop atherosclerotic cardiovascular diseases compared to individuals without NAFLD. Whether plasma triglyceride levels increase NAFLD risk independently of other lipoprotein subfractions, and hence represent a potential therapeutic target for NAFLD, is unknown. Our objective was to investigate the causal effect of genetically predicted plasma lipids levels on NAFLD using multivariable Mendelian randomization. Methods: We performed univariable and multivariable two-sample MR to investigate the respective causal contribution of triglycerides, apolipoprotein B (apoB), and HDL-C on NAFLD. As genetic instruments for HDL-C, triglycerides and apo B levels, we selected all robustly (p<5e-8) and independently (linkage disequilibrium R2 < 0.001) genetic variants from genome-wide association studies in the UK Biobank (n = 441,016). As outcome, we included the largest NAFLD GWAS (8434 cases and 770,614 controls). Results: In univariable MR analysis, triglyceride levels were robustly associated with NAFLD risk (OR = 1.32, 95% CI=1.20-1.48, p=2.8e-7). In multivariable MR analysis, triglycerides remained robustly associated with NAFLD risk upon adjustment for other correlated lipoprotein subfraction (adjusted OR = 1.30, 95% CI = 1.12-1.51, p = 5.1e-4) (Figure). These results were consistent across a range of sensitivity analyses (MVMR-lasso, MVMR-Egger and MVMR-Median). Conclusions: Results of this two-sample MR study revealed that genetically predicted triglyceride levels may increase the risk of NAFLD independently of other lipoprotein subfraction. These results suggest that triglyceride lowering in the prevention of NAFLD might warrant further investigation.
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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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».