Polygenic and transcriptional risk scores identify chronic obstructive pulmonary disease subtypes in the COPDGene and ECLIPSE cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Background Genetic variants and gene expression predict risk of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), but their effect on COPD heterogeneity is unclear. We aimed to define high-risk COPD subtypes using genetics (polygenic risk score, PRS) and blood gene expression (transcriptional risk score, TRS) and assess differences in clinical and molecular characteristics. Methods We defined high-risk groups based on PRS and TRS quantiles by maximising differences in protein biomarkers in a COPDGene training set and identified these groups in COPDGene and ECLIPSE test sets. We tested multivariable associations of subgroups with clinical outcomes and compared protein–protein interaction networks and drug repurposing analyses between high-risk groups. Findings We examined two high-risk omics-defined groups in non-overlapping test sets (n = 1133 NHW COPDGene, n = 299 African American (AA) COPDGene, n = 468 ECLIPSE). We defined "high activity" (low PRS, high TRS) and "severe risk" (high PRS, high TRS) subgroups. Participants in both subgroups had lower body-mass index (BMI), lower lung function, and alterations in metabolic, growth, and immune signalling processes compared to a low-risk (low PRS, low TRS) subgroup. "High activity" but not "severe risk" participants had greater prospective FEV 1 decline (COPDGene: −51 mL/year; ECLIPSE: −40 mL/year) and proteomic profiles were enriched in gene sets perturbed by treatment with 5-lipoxygenase inhibitors and angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors. Interpretation Concomitant use of polygenic and transcriptional risk scores identified clinical and molecular heterogeneity amongst high-risk individuals. Proteomic and drug repurposing analysis identified subtype-specific enrichment for therapies and suggest prior drug repurposing failures may be explained by patient selection. Funding National Institutes of Health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».