MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1038/s41467-024-53595-6

Медицинская библиотека · Nature communications · 2024

Genome-wide meta-analysis of myasthenia gravis uncovers new loci and provides insights into polygenic prediction.

Braun Alice, Shekhar Sudhanshu, Levey Daniel F, Straub Peter, Kraft Julia, Panagiotaropoulou Georgia M, Heilbron Karl, Awasthi Swapnil, Meleka Hanna Rafael, Hoffmann Sarah, Stein Maike, Lehnerer Sophie, Mergenthaler Philipp, Elnahas Abdelrahman G, Topaloudi Apostolia, Koromina Maria, Palviainen Teemu, Asbjornsdottir Bergrun, Stefansson Hreinn, Skuladóttir Astros Th, Jónsdóttir Ingileif, Stefansson Kari, Reis Kadri, Esko Tõnu, Palotie Aarno, Leypoldt Frank, Stein Murray B, Fontanillas Pierre, Estonian Biobank Research Team, 23andMe Research Team, Kaprio Jaakko, Gelernter Joel, Davis Lea K, Paschou Peristera, Tannemaat Martijn R, Verschuuren Jan J G M, Kuhlenbäumer Gregor, Gregersen Peter K, Huijbers Maartje G, Stascheit Frauke, Meisel Andreas, Ripke Stephan

СтатьяМетаанализПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Myasthenia gravis (MG) is a rare autoantibody-mediated disease affecting the neuromuscular junction. We performed a genome-wide association study of 5708 MG cases and 432,028 controls of European ancestry and a replication study in 3989 cases and 226,643 controls provided by 23andMe Inc. We identified 12 independent genome-wide significant hits (P < 5e-8) across 11 loci. Subgroup analyses revealed two of these were associated with early-onset (at age <50) and four with late-onset MG (at age ≥ 50). Imputation of human leukocyte antigen alleles revealed inverse effect sizes for late- and early-onset, suggesting a potential modulatory influence on the time of disease manifestation. We assessed the performance of polygenic risk scores for MG, which significantly predicted disease status in an independent target cohort, explaining 4.21% of the phenotypic variation (P = 5.12e-9). With this work, we aim to enhance our understanding of the genetic architecture of MG.

Для цитирования: Braun Alice, Shekhar Sudhanshu, Levey Daniel F, Straub Peter, Kraft Julia, Panagiotaropoulou Georgia M, Heilbron Karl, Awasthi Swapnil, Meleka Hanna Rafael, Hoffmann Sarah, Stein Maike, Lehnerer Sophie, Mergenthaler Philipp, Elnahas Abdelrahman G, Topaloudi Apostolia, Koromina Maria, Palviainen Teemu, Asbjornsdottir Bergrun, Stefansson Hreinn, Skuladóttir Astros Th, Jónsdóttir Ingileif, Stefansson Kari, Reis Kadri, Esko Tõnu, Palotie Aarno, Leypoldt Frank, Stein Murray B, Fontanillas Pierre, Estonian Biobank Research Team, 23andMe Research Team, Kaprio Jaakko, Gelernter Joel, Davis Lea K, Paschou Peristera, Tannemaat Martijn R, Verschuuren Jan J G M, Kuhlenbäumer Gregor, Gregersen Peter K, Huijbers Maartje G, Stascheit Frauke, Meisel Andreas, Ripke Stephan. Genome-wide meta-analysis of myasthenia gravis uncovers new loci and provides insights into polygenic prediction.. Nature communications. 2024. DOI: 10.1038/s41467-024-53595-6.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.