Rare genetic variant risks in patients with sepsis-associated acute respiratory distress syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a complex, heterogeneous, and deadly condition often resulting from pulmonary lesions due to sepsis, among other causes. There is a lack of targeted therapies to specifically treat the patients. Common genetic factors in the population (frequency >1%) have been associated with ARDS susceptibility, but systematic genetic screens of the role of rare genetic variants are lacking. We used the network of known molecular interactions to identify ARDS risks from clusters of biologically related genes containing qualifying variants (QVs) with frequency <1% likely affecting function. Methods We conducted whole-exome sequencing in sepsis patients from the GEN-SEP cohort (n=822, of which 272 developed ARDS). A network-based heterogeneity clustering algorithm was used to identify significant gene clusters ( p <1×10 -5 ). Gene-set enrichment analysis and logistic regression models aggregating QVs were used for characterization of gene clusters and findings validation. Results We identified 19 significant clusters ( p lowest =3.29×10 -10 ), each containing an average of 102 genes (11.6% mean similarity). QVs in eight gene clusters were associated with sepsis-associated ARDS ( p lowest =2.35×10 -4 ) but were not associated with 28-day survival. Clusters were enriched in several biological pathways, notably the Interferon signaling and Toll-like receptor cascades . Conclusions These results support a marked genetic heterogeneity underlying ARDS susceptibility and the presence of risk variants involving multiple biological processes that are associated with sepsis outcomes. This evidence paves the way for future development of preventive and therapeutic approaches targeting those pathways to reduce the risk for sepsis-associated ARDS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».