Genetic and epigenetic determinants of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) in lean individuals: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is common in obese individuals, but its occurrence in lean individuals and the underlying mechanisms are not well understood. This study aimed to systematically review the literature on the genetic and epigenetic factors influencing NAFLD in lean individuals. Methods: A comprehensive search was conducted on April 2nd, 2023, in seven databases using specific criteria. Only peer-reviewed studies in English, focusing on genetic or epigenetic effects on NAFLD in lean individuals, were included for qualitative synthesis. The Newcastle Ottawa Scale (NOS) was used for quality assessment. This study is registered with PROSPERO (CRD42023413809). Results: Following PRISMA guidelines, 18 studies were included in this review. The studies were conducted globally, with varying sample sizes and study designs. The NOS quality assessment revealed a moderate overall quality with variations in risk of bias and limitations in comparability and ascertainments of exposure among contributing studies. Genetic determinants related to lipid metabolism, inflammation, and oxidative stress pathways were identified, including PNPLA3 and TM6SF2 gene variants associated with increased NAFLD risk in lean individuals. Epigenetic modifications, particularly depletion of histone variants, were also implicated. However, some studies found no significant associations between genetic or clinical characteristics and lean NAFLD. Less frequent genetic risk factors, such as CETP and APOC3 gene variants, were reported. Conclusions: This systematic review underscores the importance of investigating genetic and epigenetic factors in lean NAFLD. The findings highlight the role of PNPLA3 and TM6SF2 gene variants and suggest potential epigenetic contributions. Further research is needed to fully understand the genetic and epigenetic mechanisms underlying NAFLD in lean individuals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».