Bridging pleiotropic mechanisms in leprosy type-1 reactions and neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leprosy is an infectious disease of the skin and peripheral nervous system. Sudden episodes of hyperinflammation, known as Type 1 Reactions (T1R), are a main contributor to permanent nerve damage in leprosy. The genetic component associated with the neuro-inflammatory phenotype of T1R displays pleiotropic effects with Parkinson’s disease (PD). In this study, we explored the genetic overlap between PD and T1R and expanded the evaluation of pleiotropic effects between T1R and other neurodegenerative disorders. We replicated the association of PD-linked rare variants in PRKN with T1R in Vietnamese leprosy patients. Analysis of 24 PD associated-genes revealed compound effects between rare protein-altering variants and T1R in the interacting genes PRKN/PINK1 ( P = 2.7 –05 ; OR = 4.0) and a combination of rare/low frequency variants in the LRRK2/GAK pair ( P = 6.7 –05 ; OR = 0.54). These findings validated a genetic overlap between T1R and PD with two distinct axes, one of shared risk via PRKN/PINK1 and a second of antagonistic pleiotropic via LRRK2/GAK . When testing an additional 94 genes associated with neurodegenerative diseases we identified variants in the amyotrophic lateral sclerosis disease-linked gene TBK1 associated with T1R ( P = 0.004; OR = 12.9). Our results highlight shared biological processes between leprosy and neurodegenerative diseases, which may indicate candidate drugs for repurposing to improve T1R management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».