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Enregistrement W4414690511 · doi:10.1001/jamacardio.2025.3248

Polygenic Susceptibility in Peripartum, Alcohol-Induced, and Cancer Therapy–Related Cardiomyopathies

2025· article· en· W4414690511 sur OpenAlexaff
Dimitri J. Maamari, Kiran J. Biddinger, Sean J. Jurgens, Joel Rämö, Liam Gaziano, Alice Zheng, Saketh Challa, Dolphurs Hayes, Carlos A. Gongora, Seung Hoan Choi, Kyong‐Mi Chang, Philip S. Tsao, Zoltàn Arany, Paaladinesh Thavendiranathan, Jennifer E. Huffman, Akl C. Fahed, Amy Sarma, Tomas G. Neilan, Amit V. Khera, Patrick T. Ellinor, Krishna G. Aragam

Notice bibliographique

RevueJAMA Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Issues in Pregnancy
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésGenetic architectureCancerCardiomyopathyMultifactorial InheritanceCohortGenetic predispositionGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Rare monogenic variants linked to nonischemic dilated cardiomyopathy (DCM) are enriched among individuals with secondary cardiomyopathies, such as peripartum (PPCM), alcohol-induced (ACM), and cancer therapy-related (CCM) cardiomyopathies. However, it remains unclear whether a polygenic predisposition to DCM also contributes to these conditions. Objective: To assess the association of a DCM polygenic score with PPCM, ACM, and CCM, and to evaluate the contributions of monogenic and polygenic susceptibilities to these secondary cardiomyopathies. Design, Setting, and Participants: This was a retrospective genetic association analysis of data from the Mass General Brigham (MGB) Biobank (n = 42 137, 2008-2025), with replication in the UK Biobank (n = 295 160, 2005-2010), FinnGen (n = 417 950, 2017-2025), and the Veterans Affairs Million Veteran Program (n = 516 066, 2011-2025). In MGB Biobank, medical records were reviewed to ascertain secondary cardiomyopathy cases and antecedent clinical risk factors. Exposures: DCM polygenic risk score and DCM monogenic variants. Main Outcomes and Measures: The primary outcomes were the association of the DCM polygenic risk score with PPCM, ACM, and CCM and the prevalence of monogenic variants and a high polygenic score among individuals with cardiomyopathy. Results: The mean (SD) age in the MGB Biobank was 55.7 (17.0) years at enrollment, and 24 551 (58.3%) were female. Across the 4 study cohorts, 3414 individuals with secondary cardiomyopathy were identified, including 70 with PPCM, 2281 with ACM, and 1063 with CCM. The DCM polygenic score was associated with PPCM (odds ratio [OR], 1.82 per SD; 95% CI, 1.43-2.30), ACM (OR, 1.56; 95% CI,1.34-1.82), and CCM (OR, 1.64; 95% CI,1.24-2.15) (all with P < .001). Monogenic variants were enriched but present in 7 of 113 individuals with medical record-reviewed cardiomyopathy in MGB, while 66 had a high polygenic score, which conferred an approximately 3-fold increased odds of cardiomyopathy. Most individuals with cardiomyopathy lacked antecedent clinical risk factors. Conclusions and Relevance: In this cohort study, individuals with PPCM, ACM, and CCM were enriched for monogenic DCM variants and a high DCM polygenic score, suggesting a shared genetic susceptibility influenced by distinct environmental precipitants. These findings support a shared genetic architecture between secondary cardiomyopathies and DCM, although additional work with larger numbers of individuals with cardiomyopathy is needed to confirm these findings.

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)0,001
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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