Investigation of the causal relationship between ALS and autoimmune disorders: a Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Epidemiological studies have reported an association between amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and different autoimmune disorders. This study aims to explore the causal relationship between autoimmune disorders and ALS using Mendelian randomization (MR). Methods To test the genetically predicted effects of liability towards immune-related outcomes on ALS risk, we used summary statistics from the largest European genome-wide association studies (GWAS) for these disorders in a two-sample MR setting. To do this, we extracted single nucleotide polymorphisms (SNPs) from the GWAS, which strongly associated with the 12 traits, and queried their effects in a large European ALS GWAS (27,265 cases and 110,881 controls). To avoid bias in our MR instruments related to the complex linkage disequilibrium structure of the human leukocyte antigen (HLA) region, we excluded SNPs within this region from the analyses. We computed inverse-variance weighted (IVW) MR estimates and undertook sensitivity analyses using MR methods robust to horizontal pleiotropy. We also performed a reverse MR analysis testing the causal effects of ALS on the above autoimmune traits. Results After applying Bonferroni correction for multiple testing, our MR analyses showed that the liability to autoimmune disorders does not affect ALS risk. Our reverse MR analysis also did not support the effects of liability to ALS on other autoimmune disorders. The results of the main IVW MR analyses were generally supported by our sensitivity MR analyses. The variance in the exposures explained by the sets of SNPs used as MR instruments ranged from 8.1 × 10−4 to 0.31. Our MR study was well-powered to detect effects as small as an odds ratio (OR) of 1.045 for ALS in the main MR and as small as an OR of 1.32 in the reverse MR. Conclusion Our MR study does not support a relationship between liability to autoimmune disorders and ALS risk in the European population. The associations observed in epidemiological studies could be partly attributed to shared biology or environmental confounders.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 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 tête enseignante, 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 ».