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Enregistrement W4410838765 · doi:10.1101/2025.05.28.25328237

HLA-B Alleles with Shared Peptide Binding Specificities Define Global Risk of Cotrimoxazole-induced SCAR

2025· preprint· en· W4410838765 sur OpenAlexaff
Yueran Li, Andrew Gibson, Hajirah N. Saeed, Mohammad Ali Tahboub, Danmeng Li, David A. Ostrov, Matthew S. Krantz, S. Mallal, Eric Alves, Abha Chopra, L. Choo, Roni P. Dodiuk‐Gad, Benjamin H. Kaffenberger, Aaron M. Drucker, Michelle Goh, Elizabeth Ergen, Robert G. Micheletti, Misha Rosenbach, Michelle Martin‐Pozo, Rama Gangula, Elizabeth A Williams, Aili Yu, April O’Connor, Kelby Mahan, James Kwan, Derek Metcalfe, Ramy Rashad, Swapna S. Shanbhag, Sarah Pedretti, Phuti Choshi, Tafadzwa Chimbetete, Rose Selim, Ian James, Jason A. Trubiano, Rannakoe Lehloenya, Jonny Peter, Elizabeth J. Phillips

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlleleHuman leukocyte antigenPeptideGeneticsHLA-ABiologyMedicineGeneAntigenBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Co-trimoxazole is a leading global cause of severe cutaneous adverse drug reactions (SCAR) including Stevens-Johnson syndrome/toxic epidermal necrolysis (SJS/TEN) and drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS). Co-trimoxazole-induced SCAR are associated with HLA class I alleles including HLA-B*13:01 and HLA-B*38:02 in Southeast Asian (SEA) populations. However, the global generalizability of these associations is unknown but critical for population-appropriate risk stratification and diagnosis. Objective To determine HLA risk factors associated with co-trimoxazole-induced SJS/TEN and DRESS in populations from the United States (US) and South Africa (SA). Methods We performed high-resolution HLA typing on dermatologist-adjudicated co-trimoxazole-induced SCAR patients in the US (n=63) and SA (n=26) compared to population controls. Peptide binding and docking analyses were performed using MHCcluster2.0 and CB-Dock2. Results In a multiple logistic regression model, HLA-B*44:03 (Pc<0.001, OR: 4.08), HLA-B*38:01 (Pc<0.001, OR: 5.66), and HLA-C*04:01 (Pc=0.003, OR: 2.50) were independently associated with co-trimoxazole-induced SJS/TEN in the US. HLA-B*44:03 was also associated with co-trimoxazole-induced DRESS in SA (Pc=0.019, OR: 10.69). Distinct HLA-B variants with shared peptide binding specificities (SPBS) and HLA-C*04:01 identified 94% and 78% of co-trimoxazole-induced SJS/TEN and DRESS in the US, respectively. The SEA risk allele HLA-B*13:01, with SPBS to HLA-B*44:03, was identified in just 1/63 US SCAR patients. Conclusion HLA alleles with SPBS to SEA-related risk alleles including HLA-B*44:03 (SPBS with HLA-B*13:01) and HLA-B*38:01 (SPBS with HLA-B*38:02) but also HLA-C*04:01 predisposed to co-trimoxazole-induced SCAR in the US and SA. These findings provide biological plausibility and strategies for global risk prediction and diagnosis of co-trimoxazole-induced SCAR. HIGHLIGHTS BOX What is already known about this topic? HLA alleles including HLA-B*13:01 and HLA-B*38:02 are risk factors for co-trimoxazole-induced SCAR in Asian populations. However, the generalizability of these associations to other global populations is unknown but critical for population-appropriate risk stratification and diagnosis. What does this article add to our knowledge? HLA alleles with shared peptide binding specificities (SPBS) to Asian-related risk alleles including HLA-B*44:03 (SPBS with HLA-B*13:01) and HLA-B*38:01 (SPBS with HLA-B*38:02) but also HLA-C*04:01 predisposed to co-trimoxazole-induced SCAR in the US and South Africa. How does this study impact current management guidelines? HLA alleles previously associated with co-trimoxazole-induced SCAR do not identify risk across populations. However, HLA alleles with SPBS provide biological plausibility and strategies for global and population-appropriate clinical risk stratification and diagnosis of cotrimoxazole-induced SCAR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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