Causal evidence linking chronic pain genetics to late-onset asthma via the nervous system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic pain and asthma are associated, but the direction and basis of their genetic and biological relationship remain unclear. Methods We conducted genome-wide association (GWA), cross-trait meta-analysis, polygenic risk score (PRS) prediction, bivariate causal modeling, and Mendelian randomization (MR) across nine chronic pain traits and three asthma age-of-onset strata (<18, 18–40, and >40 years for childhood-, adult-, and late-onset asthma) in 456,958 UK Biobank (UKB) and 25,275 Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) participants of European descent. We analyzed shared and distinct genetic architecture using gene-, pathway-, tissue-, and cell-type-based enrichment analyses. Results Multisite chronic pain (MCP) showed the strongest and most consistent genetic overlap with asthma, with genetic correlation increasing from childhood (rg = 0.01) to late-onset asthma (rg = 0.40). Estimated causal variants for late-onset asthma (∼1.8 K) were nested within a broader MCP profile (∼9.4 K), with fewer for childhood asthma (∼0.2 K). Using PRS, MR, and longitudinal analyses, we found that MCP contributes causally to late-onset asthma. Top causal variants from MR mapped to GMPPB–RNF123 , DCC , and FOXP2 . Conditioning by MCP amplified late-onset asthma variant effect sizes and uncovered genes enriched for immune and central nervous system pathways, tissues, and cell types. In contrast, childhood asthma showed immune-specific enrichment alone. Conclusion These findings reveal neurological function linking chronic pain to late-onset asthma, distinct from childhood asthma, and highlight a central nervous system contribution to asthma emerging later in life.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».