Search for genetic factors controlling the response to infection by Mycobacterium tuberculosis and the development of clinical tuberculosis
Bibliographic record
Abstract
La tuberculose, causée par Mycobacterium tuberculosis, connaît actuellement une résurgence inquiétante, et l’OMS estime à plus de 10 millions le nombre de nouveaux cas cliniques en 2015 avec environ 1,8 millions de décès dus à la maladie. Environ un tiers de la population mondiale est exposée à M.tuberculosis, et après exposition, la plupart des individus sont infectés par la mycobactérie. La grande majorité (~90%) des individus infectés ne présentera jamais de symptomatologie clinique. Parmi les 10% qui développent la maladie, environ la moitié le fera dans les deux années suivant l’infection, ce qui est en général considéré comme une forme primaire de tuberculose. Les autres patients présenteront leur maladie à distance de l’infection primaire (parfois plusieurs dizaines d’années plus tard) ; il s’agit des formes pulmonaires classiques de l’adulte. Chez l’homme, le rôle de certains facteurs génétiques a été maintenant démontré dans le développement d’une tuberculose active, à la fois la tuberculose pulmonaire de l’adulte et les formes plus disséminées de l’enfant, et aussi dans le contrôle de l’infection tuberculeuse. Cependant, la plus grande part de ces facteurs génétiques reste à identifier. Le premier objectif de ma thèse était d'identifier les facteurs génétiques de l'hôte modulant les phénotypes immunologiques de production d'Interféron gamma in vitro (IGRA) après exposition à M. tuberculosis dans un échantillon de 590 individus ayant été en contact avec un cas avéré de tuberculose dans le Val de Marne, en région parisienne. Puis, dans un second temps, de voir si les facteurs trouvés pouvaient être répliquées dans un échantillon familial d'Afrique du Sud, zone de très forte endémie tuberculeuse. Pour cela, j'ai tout d'abord réalisé des analyses de liaison génétique à l'échelle du génome entier sur plusieurs phénotypes quantitatifs d'IGRA. Celles-ci ont permis de mettre en évidence 2 loci majeurs (p < 10-4) répliqués en Afrique du Sud et liés à la production d'interféron gamma induite pour l’un par le bacille du BCG, et pour l’autre, par la part spécifique de l'antigène ESAT6 de M. tuberculosis (absent de la plupart des mycobactéries environnementales et du BCG), indépendamment de la capacité intrinsèque de réponse aux mycobactéries. La seconde étape a consisté en la réalisation d'une étude d'association sur les régions de liaison ainsi identifiées. Un variant associé au phénotype spécifique de l’ESAT6 (p < 10-5) a ainsi été trouvé, variant contribuant de manière significative au pic de liaison précédemment découvert (p<0.001) et ayant été rapporté comme modulant l’expression du gène ZXDC. Le second objectif de la thèse concernait l’identification de variants génétiques rares sous-jacents à la déclaration d’une tuberculose pulmonaire chez les individus infectés par le bacille. A cette fin, j’ai comparé les exomes de 120 patients tuberculeux à ceux de 136 individus infectés par le bacille mais non malades, tous originaires du Maroc. Cette étude m’a permis d’identifier le gène BTNL2, en bordure de la région HLA, dans lequel près de 10% des patients comportaient un variant rare perte de fonction contrairement aux contrôles qui n’en présentaient aucun.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".