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Enregistrement W7104552726 · doi:10.1681/asn.2025dtbp4v03

Mendelian Randomization Identifies Circulating Plasma Proteins as Biomarkers for Steroid-Sensitive Nephrotic Syndrome

2025· article· en· W7104552726 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationNephrotic syndromeBlood proteinsMendelian inheritanceGlomerulonephritisBiomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Steroid-sensitive nephrotic syndrome (SSNS) is the most common glomerular disease in children worldwide. The pathogenesis of SSNS is unknown, limiting us to non-specific treatments that have a heavy burden of side effects. Genome-wide association studies (GWAS) have identified several immunogenetic loci associated with disease, but have not identified causal variants or etiologic pathways, which limits our ability to provide targeted treatment to patients. Novel validated targets for the development of non-toxic treatments of SSNS are needed. One source of such targets is circulating plasma proteins. We aimed to identify plasma proteins associated with SSNS in European individuals using a Mendelian randomization (MR) approach. Methods: Using eight large proteomic GWAS from 119252 European individuals, we selected cis genetic determinants of 3833 plasma proteins in adults and 1216 proteins in children. We screened these proteins for causal associations with SSNS using two-sample MR in 422 European pediatric SSNS cases and 5642 control subjects. We then colocalized significantly associated proteins using HLAcoloc. Results: We tested 1628 unique proteins in adults and 210 proteins in children, and we found four plasma proteins significantly associated with SSNS (HLA-E: p=2.95e-7, Odds Ratio [OR]=8.17, Confidence Intervals [CI] 3.66-18.25; C4A: p=1.63e-6, [OR]=0.12, [CI] 0.05-0.29; APOM: p=1.37e-5, [OR]=0.40, [CI] 0.27-0.61 ; TNXB: p=2.95e-4, [OR]=0.49, [CI] 0.33-0.72). Two of these proteins successully colocalized using HLAcoloc (TNXB, 100% probability at HLA-C; APOM, 97% probability at HLA-DRB1). Conclusion: We identified four novel plasma proteins associated with SSNS, two of which colocalized. Our findings support a potential utility of these proteins as targets for development or repositioning of drugs to treat SSNS.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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
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