Genome‐wide study identifies novel genes associated with bone toxicities in children with acute lymphoblastic leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
Summary Bone toxicities are common among paediatric patients treated for acute lymphoblastic leukaemia (ALL) with potentially major negative impact on patients' quality of life. To identify the underlying genetic contributors, we conducted a genome‐wide association study (GWAS) and a transcriptome‐wide association study (TWAS) in 260 patients of European‐descent from the DFCI 05–001 ALL trial, with validation in 101 patients of European‐descent from the DFCI 11–001 ALL trial. We identified a significant association between rs844882 on chromosome 20 and bone toxicities in the DFCI 05–001 trial (p = 1.7 × 10−8). In DFCI 11–001 trial, we observed a consistent trend of this variant with fracture. The variant was an eQTL for two nearby genes, CD93 and THBD. In TWAS, genetically predicted ACAD9 expression was associated with an increased risk of bone toxicities, which was confirmed by meta‐analysis of the two cohorts (meta‐p = 2.4 × 10−6). In addition, a polygenic risk score of heel quantitative ultrasound speed of sound was associated with fracture risk in both cohorts (meta‐p = 2.3 × 10−3). Our findings highlight the genetic influence on treatment‐related bone toxicities in this patient population. The genes we identified in our study provide new biological insights into the development of bone adverse events related to ALL treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».