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Enregistrement W4411964743 · doi:10.1016/j.jhepr.2025.101508

Genetic risk score correlates with immune profile and risk of HCC and cirrhosis development in Hispanics with MASLD

2025· article· en· W4411964743 sur OpenAlexafffund
Siyu Fu, Zwier M. A. Groothuismink, Ângelo Zambam de Mattos, Lísia Hoppe, Enrique Carrera, Javier Díaz‐Ferrer, Jhon Edison Prieto Ortíz, Jesús M. Bañales, Marco Arrese, Bettina E. Hansen, André Boonstra, José D. Debes

Notice bibliographique

RevueJHEP Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Cancer InstituteErasmus Universitair Medisch Centrum RotterdamUniversidad San Francisco de QuitoPontificia Universidad Católica de ChileFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoUniversidad de NavarraUniversity of TorontoEuskal Herriko UnibertsitateaStichting voor Lever- en Maag-Darm OnderzoekUniversity of Minnesota
Mots-clésCirrhosisInternal medicineImmune systemMedicineOncologyHepatocellular carcinomaFramingham Risk ScoreImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & Aims: Genetic risk score and immune dysregulations have been separately associated with the development of hepatocellular carcinoma (HCC) and cirrhosis in the context of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD). Latin America has the highest prevalence of MASLD worldwide. However, the relationship between genetic risk scores, immune dysregulation, and MASLD has not been explored. Methods: rs72613567 in samples from a cohort of 972 Latin American individuals (HCC = 267, non-HCC = 705). The four SNPs were later combined into a genetic risk score and calculated in patients with MASLD (cirrhotic HCC = 133, cirrhosis = 242, non-cirrhotic liver disease (NCLD) = 113). A total of 28 cytokines were analyzed in a subgroup of these samples (cirrhotic HCC = 107, cirrhosis = 111). Results: = 0.004) compared with those with a score of 0-2. Cytokine profiles differed by genetic risk score in MASLD-related HCC and cirrhosis. Patients with HCC with high scores had lower levels of interferon-gamma and CCL8 (false discovery rate <0.05), whereas patients with cirrhosis with high scores showed higher matrix metallopeptidase 2 (MMP2) levels (false discovery rate <0.05). Conclusions: In Latin America, genetic risk score 6-8 in patients is strongly associated with an increased risk of MASLD-related HCC and cirrhosis. Additionally, patients with HCC and cirrhosis showed distinct immune profiles across high and low genetic risk score groups. Impact and implications: The prevalence of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD)-related hepatocellular carcinoma (HCC) and cirrhosis is rising, with Hispanics having the highest MASLD rates. However, large-scale studies examining the association between genetic risk score, immune profiles, and the progression of MASLD-related HCC and cirrhosis are still lacking. In our study, we found that patients with MASLD-related HCC and cirrhosis who had higher genetic risk score were more likely to show higher odds ratios compared with those with lower genetic risk score. Additionally, genetic risk scores were found to be associated with immune profiles, as reflected by cytokine levels. These findings could assist clinicians in identifying high-risk groups of patients with MASLD-related HCC and cirrhosis and provide valuable insights into the potential immune changes in these individuals.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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