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Enregistrement W4385302461 · doi:10.1172/jci168597

Genetic modification of inflammation- and clonal hematopoiesis–associated cardiovascular risk

2023· article· en· W4385302461 sur OpenAlexaff
Zhi Yu, Trevor P. Fidler, Yunfeng Ruan, Caitlyn Vlasschaert, Tetsushi Nakao, Md Mesbah Uddin, Taralynn Mack, Abhishek Niroula, J. Brett Heimlich, Seyedeh M. Zekavat, Christopher J. Gibson, Gabriel K. Griffin, Yuxuan Wang, Gina M. Peloso, Nancy L. Heard‐Costa, Daniel Levy, Ramachandran S. Vasan, François Aguet, Kristin Ardlie, Kent D. Taylor, Stephen S. Rich, Jerome I. Rotter, Peter Libby, Siddhartha Jaiswal, Benjamin L. Ebert, Alexander G. Bick, Alan R. Tall, Pradeep Natarajan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Investigation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteLudwig Center at HarvardGenentechNational Institutes of HealthXBiotechBurroughs Wellcome FundLudwig Institute for Cancer ResearchNIH Office of the DirectorJapan Society for the Promotion of ScienceBoston Scientific CorporationNovo NordiskMassachusetts General HospitalCelgeneEli Lilly and CompanyAstraZenecaKnut och Alice Wallenbergs StiftelseFondation LeducqNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesStanley Center for Psychiatric Research, Broad InstituteAmgen
Mots-clésInflammasomeBiologyInflammationAIM2GeneGene expressionGeneticsHaematopoiesisImmunologyCancer researchBioinformaticsStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clonal hematopoiesis of indeterminate potential (CHIP) is associated with an increased risk of cardiovascular diseases (CVDs), putatively via inflammasome activation. We pursued an inflammatory gene modifier scan for CHIP-associated CVD risk among 424,651 UK Biobank participants. We identified CHIP using whole-exome sequencing data of blood DNA and modeled as a composite, considering all driver genes together, as well as separately for common drivers (DNMT3A, TET2, ASXL1, and JAK2). We developed predicted gene expression scores for 26 inflammasome-related genes and assessed how they modify CHIP-associated CVD risk. We identified IL1RAP as a potential key molecule for CHIP-associated CVD risk across genes and increased AIM2 gene expression leading to heightened JAK2- and ASXL1-associated CVD risk. We show that CRISPR-induced Asxl1-mutated murine macrophages had a particularly heightened inflammatory response to AIM2 agonism, associated with an increased DNA damage response, as well as increased IL-10 secretion, mirroring a CVD-protective effect of IL10 expression in ASXL1 CHIP. Our study supports the role of inflammasomes in CHIP-associated CVD and provides evidence to support gene-specific strategies to address CHIP-associated CVD risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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