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Enregistrement W4415475173 · doi:10.1681/asn.20250q30z8q3

Does Laminopathy Include a Kidney Phenotype?

2025· article· en· W4415475173 sur OpenAlexaff
Abdulmajeed Abdullah Alsadhan, Pukhraj S. Gaheer, Julieta Lazarte, H. S. Barry Yeung, Marie Pigeyre, Robert A. Hegele, Matthew B. Lanktree

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLMNACohortKidney diseaseKidneyGenome-wide association studyExome sequencingExome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rare pathogenic variants in LMNA cause laminopathy phenotypes including muscular dystrophy, progeria, familial partial lipodystrophy, and cardiomyopathy. A kidney phenotype is not frequently associated with laminopathy. Methods: We employed three approaches: 1) systematic search of the literature for reports of kidney disease associated with laminopathy, 2) an evaluation of kidney-related traits in a cohort of 29 patients with familial partial lipodystrophy, and 3) a phenome-wide association study searching for traits associated with rare LMNA variants in the United Kingdom Biobank (UKBB). We employed gene-based burden testing to aggregate the effects of rare LMNA variants in UKBB exome sequencing data (n = 373,812). Rare missense and loss-of-function LMNA variants were weighted using AlphaMissense. Variant location relative to a well studied nuclear localization signal was also evaluated. Logistic regression and Cox proportional hazards models were adjusted for age, sex, ancestry, and comorbidities. Results: Ten patients with LMNA-associated kidney disease were found in the literature: 7 with focal segmental glomerulosclerosis, 2 with mesangioproliferative glomerulonephritis, and 1 without an established histological diagnosis. Among 29 patients with partial lipodystrophy (caused by LMNA R482Q and R482W), all had normal kidney function.Among 3,245 (0.87%) UKBB participants with a rare LMNA variant, there was an increased risk of AKI (hazard risk=1.55, 95% confidence interval (CI)=1.08-2.21, P=0.017) and albuminuria (odds ratio=3.58, 95% CI=1.55-8.27, P=0.003). Association with kidney traits was driven by variants upstream of the nuclear localization signal, an area classically associated with cardiomyopathy, in contrast to downstream variants associated with lipodystrophy. Conclusion: Rare pathogenic LMNA variants—particularly those upstream of the nuclear localization signal —are associated with AKI and proteinuria.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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