MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396749278 · doi:10.1016/s2665-9913(24)00064-x

Risk loci involved in giant cell arteritis susceptibility: a genome-wide association study

2024· article· en· W4396749278 sur OpenAlexaff
Gonzalo Borrego‐Yaniz, Lourdes Ortiz‐Fernández, Adela Madrid-Paredes, Martin Kerick, José Hernández‐Rodríguez, Sarah Mackie, Augusto Vaglio, Santos Castañeda, Roser Solans, Jaume Mestre-Torres, Nader Khalidi, Carol A Langford, Steven R. Ytterberg, Lorenzo Beretta, Marcello Govoni, Giacomo Emmi, Marco A Cimmino, Torsten Witte, Thomas Neumann, Julia Holle, Verena Schönau, Gregory Pugnet, T. Papo, Julien Haroche, Alfred Mahr, Luc Mouthon, Øyvind Molberg, Andreas P Diamantopoulos, Alexandre E. Voskuyl, Thomas Daikeler, Christoph T. Berger, Eamonn S Molloy, Daniel Blockmans, Yannick van Sleen, Mark Iles, Louise Sorensen, Raashid Luqmani, Gary Reynolds, Marwan Bukhari, Shweta Bhagat, Norberto Ortego‐Centeno, Elisabeth Brouwer, Peter Lamprecht, Sebastian Klapa, Carlo Salvarani, Peter A Merkel, María C Cid, Miguel Á. González‐Gay, Ann W Morgan, Javier Martin, Ana Márquez, José Luís Callejas-Rubio, Luis Caminal‐Montero, Marc Corbera‐Bellalta, Eugenio de Miguel, J. Bernardino Díaz-López, María Jesús García-Villanueva, Carmen Gómez‐Vaquero, Mercedes Guijarro‐Rojas, Ana Hidalgo-Conde, Begoña Marí-Alfonso, Agustín Martínez-Berriochoa, Inmaculada C. Morado, Javier Narváez, Marc Ramentol-Sintas, Aleida Martínez Zapico, Víctor M. Martínez-Taboada, José A. Miranda‐Filloy, Jordi Monfort, Mercedes Pérez-Conesa, Sergio Prieto‐González, Enrique Raya, Raquel Ríos-Fenández, Julio Sánchez-Martín, B. Sopeña, Laura Tío, Ainhoa Unzurrunzaga, Oliver Wordsworth, Isobel Whitwell, Jessica Brock, Victoria Douglas, Chamila Hettiarachchi, Jacqui Bartholomew, Stephen Jarrett, Gayle Smithson, Michael Green, Pearl Clark Brown, Cathy Lawson, Esther Gordon, Suzanne Lane, Rebecca Francis, Bhaskar Dasgupta, Bridgett Masunda, Jo Calver, Yusuf Patel, Charlotte Thompson, Louise Gregory, Sarah Levy, Ajit Menon, Amy Thompson, Lisa Dyche, Michael F. Martin, Zhongxia Li, Ramasharan Laxminarayan, Louise Wilcox, Ralph de Guzman, John D. Isaacs, Alice Lorenzi, Ross Farley, Helain Hinchcliffe-Hume, Victoria Bejarano, Susan Hope, Pradip Nandi, Lynne Stockham, C. Deborah Wilde, Donna Durrant, Mark Lloyd, C. Ye, Rob Stevens, Amjad Jilani, David Collins, Suzannah Pegler, Ali Rivett, Liz Price, Neil McHugh, Sarah Skeoch, Diana O'Kane, V. Saravanan, Susan Pugmire, Shabina Sultan, Emma Dooks, Lisa Armstrong, Hala Sadik, Anupama Nandagudi, Angelo Ramos, Steph Gumus, Nidhi Sofat, Abi Seward, Susan P. Mollan, Ray Rahan, Helen Hawkins, Hedley Emsley, Vicki M. Fleming, Marianne Hare, Sonia Raj, Emmanuel George, Nicola J. Allen, Karl Hunter, Eoin O’Sullivan, Georgina Bird, Malgorzata Magliano, Katarina Manzo, Bobbie Sanghera, David Hutchinson, Fiona Hammonds, Poonam Sharma, Richard Cooper, Graeme McLintock, Z Al-Saffar, Mike Green, Kerry Elliott, Tania Neale, Janine Mallinson, Peter Lanyon, Marie-Josèphe Pradère, Natasha Jordan, Ei Phyu Htut, Thelma Mushapaidzi, S. Wright, Jane Rowlands, Chetan Mukhtyar, James L. Kennedy, Damodar Makkuni, Elva Wilhelmsen, Michael Kouroupis, Lily John, Rod Hughes, Margaret Walsh, M Buckley, Kirsten Mackay, Tracey Camden-Woodley, Joan Redome, K. A. Pearce, Thiraupathy Marianayagam, Carina Cruz, Elizabeth Warner, Ishmael Atchia, Claire Walker, Karen Black, Stacey Duffy, Lynda Fothergill, Rebecca Jefferey, Jackie Toomey, Ceril Rhys-Dillon, Carla Pothecary, Lauren Green, Tracey E. Toms, Linda Maher, Diana Davis, Amrinder Sayan, Mini Thankachen, Mahdi Abusalameh, Jessica Record, Asad Muhammad Khan, Sam G Stafford, Clare Williams, Alison Fletcher, Laura Johson, Richard Burnett, Robert J. Moots, Helen Frankland, James A. Dale, Kirsten Moar, C. L. Hollas, Ben Parker, Derek Ridings, Sandhya Eapen, Sindhu John, Jo Robson, Lucy Belle Guthrie, Rose Fyfe, Moira Tait, Jonathan Marks, Emma Gunter, Rochelle Hernandez, Smita Bhat, Paul A. Johnston, Muhammad Khurshid, Charlotte Barclay, Deepti Kapur, Helen Jeffrey, Anna L.C. Hughes, Lauren Slack, Eleri Thomas, Anna Royon, Angela T. Hall, Jon King, Sindi Nyathi, Vanessa Morris, Madhura Castelino, Ellie Hawkins, L. Tomson, Animesh Singh, Annalyn Nunag, Stella O'Connor, Nathan Rushby, Nicola Hewitson, Kenny O'Sunmboye, Adam Lewszuk, Louise Boyles, Martin E Perry, Emma Williams, Christine Graver, Emmanuel Defever, Sanjeet Kamanth, Dominic Kay, Joe Ogor, Louise de Winter, Sarah Horton, Gillian Welch, K Hollinshead, James E. Peters, Julius Labao, Andrea D'Mello, Julie C. Dawson, Denise Graham, Denise De Lord, J Deery, Tracy Hazelton, Simon Carette, Sharon A. Chung, David Cuthbertson, Lindsy Forbess, Ora Gewurz‐Singer, Gary S. Hoffman, Curry L. Koening, Kathleen Maksimowicz‐McKinnon, Carol A. McAlear, Larry W. Moreland, Christian Pagnoux, Philip Seo, Ulrich Specks, Robert Spiera, Antoine G. Sreih, Kenneth J. Warrington, Paul A. Monach, Michael Weisman

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésGenome-wide association studyGiant cell arteritisGenetic associationVasculitisBiologyPathogenesisGeneticsDiseaseMedicineGeneImmunologyPathologyGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Giant cell arteritis is an age-related vasculitis that mainly affects the aorta and its branches in individuals aged 50 years and older. Current options for diagnosis and treatment are scarce, highlighting the need to better understand its underlying pathogenesis. Genome-wide association studies (GWAS) have emerged as a powerful tool for unravelling the pathogenic mechanisms involved in complex diseases. We aimed to characterise the genetic basis of giant cell arteritis by performing the largest GWAS of this vasculitis to date and to assess the functional consequences and clinical implications of identified risk loci. Methods We collected and meta-analysed genomic data from patients with giant cell arteritis and healthy controls of European ancestry from ten cohorts across Europe and North America. Eligible patients required confirmation of giant cell arteritis diagnosis by positive temporal artery biopsy, positive temporal artery doppler ultrasonography, or imaging techniques confirming large-vessel vasculitis. We assessed the functional consequences of loci associated with giant cell arteritis using cell enrichment analysis, fine-mapping, and causal gene prioritisation. We also performed a drug repurposing analysis and developed a polygenic risk score to explore the clinical implications of our findings. Findings We included a total of 3498 patients with giant cell arteritis and 15 550 controls. We identified three novel loci associated with risk of giant cell arteritis. Two loci, MFGE8 (rs8029053; p=4·96 × 10 –8 ; OR 1·19 [95% CI 1·12–1·26]) and VTN (rs704; p=2·75 × 10 –9 ; OR 0·84 [0·79–0·89]), were related to angiogenesis pathways and the third locus, CCDC25 (rs11782624; p=1·28 × 10 –8 ; OR 1·18 [1·12–1·25]), was related to neutrophil extracellular traps (NETs). We also found an association between this vasculitis and HLA region and PLG . Variants associated with giant cell arteritis seemed to fulfil a specific regulatory role in crucial immune cell types. Furthermore, we identified several drugs that could represent promising candidates for treatment of this disease. The polygenic risk score model was able to identify individuals at increased risk of developing giant cell arteritis (90th percentile OR 2·87 [95% CI 2·15–3·82]; p=1·73 × 10 –13 ). Interpretation We have found several additional loci associated with giant cell arteritis, highlighting the crucial role of angiogenesis in disease susceptibility. Our study represents a step forward in the translation of genomic findings to clinical practice in giant cell arteritis, proposing new treatments and a method to measure genetic predisposition to this vasculitis. Funding Institute of Health Carlos III, Spanish Ministry of Science and Innovation, UK Medical Research Council, and National Institute for Health and Care Research

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet RheumatologyMême sujetVasculitis and related conditionsTravaux en français237 207