Neurodegenerative disease in <i>C9orf72</i> repeat expansion carriers: population risk and effect of <i>UNC13A</i>
Notice bibliographique
Résumé
The C9orf72 hexanucleotide repeat expansion (HRE) is the most common monogenetic cause of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD). Neurodegenerative disease incidence in C9orf72 HRE carriers has been studied using cohorts from disease-affected families or by extrapolating from population disease incidence, potentially introducing bias. Age-specific cumulative incidence of ALS and dementia was estimated using Kaplan-Meier and competing risk models in C9orf72 HRE carriers compared to matched controls in UK Biobank. Risk modification by UNC13A genotype was examined. Of 490 331 individuals with valid genetic data, 701 had >100 repeats in C9orf72 [median age 55 (interquartile range 48-62), follow-up 13.4 years (12.3-14.1)]. The cumulative incidence of ALS or dementia was 66% (95% confidence interval 57%-73%) by age 80 in C9orf72 HRE carriers versus 5.8% (4.5%-7.0%) in controls, or 58% (50%-64%) versus 5.1% (4.1%-6.4%), accounting for the competing risk of other-cause mortality. Forty-one per cent of dementia incidence accrued between age 75-80. C-allele homozygosity at rs12608932 in UNC13A increased ALS or dementia risk in C9orf72 HRE carriers [hazard ratio 1.81 (1.18-2.78)]. C9orf72 HRE disease was incompletely penetrant in this population-based cohort, with risk modified by UNC13A genotype. This has implications for counselling at-risk individuals and modelling expected phenoconversion for prevention trials.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».