<scp> <i>GBA1</i> </scp> Variants with Unknown Classification Are Modest Contributors to Parkinson's Disease Susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background GBA1 variants cause Gaucher's disease (GD) in biallelic forms and increase Parkinson's disease (PD) risk in heterozygous carriers. Carriers of mild or severe variants (causing GD type 1 or types 2–3) can enroll in clinical trials, whereas those with GBA1 variants classified as unknown are typically excluded. Objective We assessed the contribution of unknown variants to PD risk and their relevance for trial stratification. Methods We meta‐analyzed 34 case–control studies (24,060 PD cases, 14,465 controls). Odds ratios (ORs) were estimated using random‐effects models and stratified by the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. Results Unknown variants also classified as variants of uncertain significance (VUSs) per ACMG criteria were associated with PD (OR = 1.59, 95% confidence interval [CI]: 1.25–2.02; I 2 = 0%). VUSs + likely pathogenic + pathogenic also showed an association (OR = 1.63, 95% CI: 1.28–2.06; I 2 = 0%). Conclusions Unknown GBA1 variants may be considered provisionally in clinical trials if also classified as VUS, likely pathogenic, or pathogenic per ACMG criteria. © 2025 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».