Mendelian Randomization Identifies Circulating Plasma Proteins as Biomarkers for Steroid-Sensitive Nephrotic Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».