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Enregistrement W4407898966 · doi:10.1101/2025.02.17.25321705

Polygenic susceptibility to dilated cardiomyopathy underlies peripartum, alcohol-induced, and cancer therapy-related cardiomyopathies

2025· preprint· en· W4407898966 sur OpenAlexaff
Dimitri J. Maamari, Kiran J. Biddinger, Sean J. Jurgens, Joel Rämö, Liam Gaziano, Alice Zheng, Dolphurs Hayes, Carlos A. Gongora, Seung Hoan Choi, Zoltàn Arany, Paaladinesh Thavendiranathan, Akl C. Fahed, Amy Sarma, Tomas G. Neilan, Amit V. Khera, Patrick T. Ellinor, Krishna G. Aragam

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeripartum cardiomyopathyDilated cardiomyopathyMedicineInternal medicineCardiologyCardiomyopathyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Rare (monogenic) variants linked to non-ischemic dilated cardiomyopathy (DCM) are enriched among individuals with peripartum (PPCM), alcohol-induced (ALCM), and cancer therapy-related (CCM) cardiomyopathies, but are present in less than 15% of cases. Whether a common variant (polygenic) predisposition to DCM also pervades these secondary cardiomyopathies remains unclear. Methods We evaluated the association of a DCM polygenic score with PPCM, ALCM, and CCM in the Mass General Brigham (MGB) Biobank (n = 42,137), with replication in the UK Biobank (n = 295,160) and FinnGen (n = 417,950). We then assessed the proportion of cases with a monogenic variant and/or a high polygenic score (defined as > 80 th percentile of the score distribution). Finally, we queried medical charts to ascertain whether cardiomyopathy onset in those at high polygenic risk might have been heralded by relevant clinical risk factors. Results We identified 415 individuals with a secondary cardiomyopathy (30 with PPCM, 275 with ALCM, and 110 for CCM) across the three cohorts. The DCM polygenic score associated with PPCM (OR = 1.88 per 1 standard deviation (SD) increase in polygenic score, p= 0.001), ALCM (OR per SD = 1.38, p = 1.46E-07), and CCM (OR per SD = 1.58, p = 2.97E-06). Monogenic DCM variants were strongly associated with PPCM, ALCM, and CCM, but were present in less than 10% of cases. Roughly 40% of all secondary cardiomyopathy cases had a high polygenic score, which conferred ∼3-fold odds of cardiomyopathy (p <0.001). Most secondary cardiomyopathy cases lacked known antecedent clinical risk factors. Conclusion Cases of PPCM, ALCM, and CCM are enriched for monogenic DCM variants and a high DCM polygenic score, further supporting a shared genetic susceptibility influenced by distinct environmental precipitants. Considering both monogenic and polygenic risk for DCM may improve identification of individuals predisposed to secondary cardiomyopathies, particularly among those lacking established clinical risk factors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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