A multi-trait approach improves polygenic risk scores for chronic back pain across population-based and clinically ascertained samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chronic back pain (CBP) is a complex, heritable condition, and a leading cause of global disability. Previous genome-wide (GW) CBP polygenic risk scores (PRS) derived from a large-scale cohort have shown low discrimination without clinical validation. To improve PRS performance and clinical relevance, we applied Multi-Trait Analysis of GWAS (MTAG) to summary statistics from five genetically correlated traits of European-ancestry individuals with UK Biobank (UKB) CBP as the primary trait, including dorsalgia and chronic musculoskeletal pain (N(effective)=492,717). For comparison, we also constructed a single-trait PRS using UK CBP-only GW data (N=234,013). PRS construction parameters were optimized in an independent large-scale cohort, the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) via five-fold cross-validation using LD clumping and p-value thresholding. With covariate adjustment, the MTAG-PRS achieved an AUC of 0.603 (AUC = 0.621; AUPRC = 0.346; R² = 0.051) that was slightly better than the UKB-only PRS (AUC = 0.604; AUPRC = 0.330; R² = 0.038). External validation in CBP cases and controls from another large-scale cohort CARTaGENE) confirmed the MTAG-PRS robustness (AUC = 0.638; AUPRC = 0.335; R² = 0.064). Validation in clinician-ascertained CBP cases (GENE-PAR study) contrasted against an independent subset of CARTaGENE controls improved the MTAG-PRS performance beyond the threshold for clinical utility (AUC = 0.785; AUPRC = 0.616; R² = 0.306). GENE-PAR CBP cases in the top decile PRS also displayed greater burden of CBP symptoms. These findings demonstrate that leveraging genetic pleiotropy, coupled with rigorous phenotyping, moved CBP PRS to clinical utility.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».