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Exploration des associations cliniques et génétiques des trajectoires de poids des adultes à l’aide de dossiers de santé électroniques dans une biobanque racialement diversifiée : une étude de risque polygénique et panphénoménale

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Recherche en contexte

Preuve avant cette étude

Nous avons utilisé PubMed et medRxiv pour rechercher des études d’association à l’échelle du phénome (PheWAS) sur le poids ou l’indice de masse corporelle (IMC). Pour le poids PheWAS, nous avons utilisé les termes de recherche suivants : « (phewas[tiab] OU phénome large[tiab]) Et poids[tiab] OU IMC[tiab] OU indice de masse corporelle[tiab])” sur PubMed, et “phewas weight”, “phewas BMI”, “phewas body mass index”, “phenome weight”, “phenome BMI”, ou “phenome body mass index” pour la recherche de résumé ou de titre sur medRxiv (jusqu’à 2 février 2022) sans restriction de langue. La recherche documentaire a identifié 63 études au total. À partir de la sélection des titres, 16 études ont été examinées plus en détail et sept études ont finalement été incluses en tant que preuves pertinentes de PheWAS sur le poids ou l’IMC. Ces sept PheWAS comprenaient cinq études sur des populations adultes d’ascendance européenne et deux études sur des enfants d’ascendance européenne. Les variables d’exposition liées au poids utilisées dans ces études étaient les variantes génétiques du gène FTO associé à l’obésité, les polymorphismes mononucléotidiques (SNP) associés à l’IMC, les scores de risque polygénique (PRS) de l’IMC, la valeur de l’IMC, l’obésité PRS et le statut d’obésité. En utilisant l’IMC ou les expositions liées à l’obésité, ces PheWAS ont identifié des comorbidités associées à l’obésité, notamment le diabète de type 2, l’apnée du sommeil, l’hypertension, l’œdème, les maladies du foie, l’asthme, la bronchite, l’âge précoce de la puberté, l’hypothyroïdie et les troubles nerveux chez au moins deux du PheWAS. Le PheWAS de l’enfance par Millard et ses collègues a trouvé des associations positives de BMI PRS avec plusieurs biomarqueurs, y compris la leptine, la protéine C-réactive, l’interleukine 6, les triglycérides et les lipoprotéines de très basse densité, et une association négative avec les lipoprotéines de haute densité. L’IMC PheWAS de Schlauch et ses collègues chez l’adulte a observé que l’hyperlipidémie et le reflux gastro-œsophagien n’étaient significativement associés à l’IMC qu’au niveau phénotypique mais pas au niveau génétique (par exemple, l’IMC ou les SNP de l’obésité), probablement en raison du faible effet des variants génétiques .

En ce qui concerne l’effet du risque génétique d’anorexie mentale et de dépression sur la trajectoire pondérale, nous avons effectué une recherche dans PubMed avec les termes de recherche “anorexie mentaleExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study Et poidsExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study OU IMCExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study OU indice de masse corporelleExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study) ET (génétique[tiab]) » ou « dépressionExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study Et poidsExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study OU IMCExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study OU indice de masse corporelleExploring the clinical and genetic associations of adult weight trajectories using electronic health records in a racially diverse biobank: a phenome-wide and polygenic risk study) ET (génétique[tiab]) », et nous avons recherché des résumés ou des titres sur medRxiv avec les termes « anorexia polygenic weight » ou « anorexia polygenic BMI » ou « anorexia polygenic body mass index » ou « depression polygenic weight » ou « depression polygenic BMI » ou « depression polygenic body indice de masse » (jusqu’au 2 février 2022) sans restriction de langue. La recherche documentaire a identifié 59 études au total, et 31 ont été examinées plus en détail par le biais de la sélection des titres. Aucune étude n’a été identifiée qui examinait l’effet du risque génétique de dépression sur l’IMC ou le poids, et seulement deux ont été incluses comme preuves pertinentes du risque génétique d’anorexie mentale sur l’IMC. De ces deux études, celle de Leehr et ses collègues était transversale dans un petit échantillon d’adultes (âgés de 18 à 59 ans, n = 380), et l’autre d’Abdulkadir et ses collègues était longitudinale chez les enfants et les jeunes adultes de l’ALSPAC. cohorte (10 à 24 ans, n=8654). Les deux études ont été équilibrées dans le rapport hommes/femmes (proche de 1:1) et ont constaté que l’anorexie mentale PRS était associée à un IMC inférieur uniquement chez les femmes. Seule l’étude d’Abdulkadir et de ses collègues a évalué la trajectoire du poids, mais elle n’a observé aucun résultat significatif.

Valeur ajoutée de cette étude

Dans cette étude, nous avons créé une nouvelle méthode basée sur le point d’inflexion pour classer la trajectoire de poids en utilisant des enregistrements de poids étendus dans les dossiers de santé électroniques, pris dans le cadre des soins cliniques de routine, dans une biobanque hospitalière racialement diversifiée (Mount Sinai BioMoi Biobanque), avec une précision de 98 % ou plus grâce à notre étude de validation (n=100). Grâce à cette nouvelle approche, nous avons pu examiner la comorbidité associée aux changements de poids dans tout le spectre de poids et dans le temps. De plus, cette approche nous a donné l’opportunité d’étudier le cycle de poids, qui a été moins fréquemment étudié dans la littérature précédente par rapport au gain ou à la perte de poids.

Nous avons constaté que le fait d’être dans la trajectoire de poids stable était systématiquement associé à un risque plus faible de maladies. En utilisant 5 % comme seuil de changement de poids cliniquement pertinent, nous avons identifié 143 maladies positivement associées au cycle de poids (par exemple, dépression, anémie et insuffisance rénale), 13 maladies positivement associées à la trajectoire de prise de poids (par exemple, obésité, apnée obstructive du sommeil, et œdème) et 36 positivement associés à une perte de poids (p. ex., malnutrition protéino-calorique, complications gastro-intestinales et insuffisance rénale terminale), après correction de Bonferroni. De plus, nous avons réalisé, à notre connaissance, le premier PheWAS stratifié par sexe lié à la trajectoire de poids et identifié trois associations positives stratifiées par sexe avec le gain de poids (par exemple, l’apnée obstructive du sommeil chez les femmes), six avec la perte de poids (par exemple, l’ostéoporose chez les femmes). chez les femmes) et dix avec un cycle de poids (p. ex., carences en complexe de vitamine B chez les hommes).

Sur le plan génétique, notre étude a répondu à la question de l’influence du risque génétique d’anorexie mentale sur la trajectoire de poids dans la population adulte (25 à 85 ans), dans laquelle nous avons constaté qu’un risque génétique d’anorexie mentale plus élevé était associé à une trajectoire de perte de poids, quel que soit le sexe, chez les adultes d’ascendance européenne (le rapport hommes/femmes était proche de 1:1), et cet effet était indépendant de l’influence de l’obésité ou des variantes génétiques liées à l’IMC sur le poids. De plus, nous avons observé cette association entre l’anorexie mentale PRS et la perte de poids dans une population de patients (BioMoi Biobank) et une population générale (UK Biobank).

Implications de toutes les preuves disponibles

PheWAS est un excellent outil pour explorer les comorbidités associées à la trajectoire du poids sur tout le spectre du poids. Nos résultats PheWAS ont identifié des maladies associées à des trajectoires de poids particulières (par exemple, la dépression et le cycle de poids), qui pourraient refléter les caractéristiques de ces maladies, notamment l’âge d’apparition, le schéma de progression, la gravité, et la chronicité (p. ex., la nature épisodique de la dépression avec le cycle du poids).

Notre étude suggère également que les personnes d’ascendance européenne qui présentent des risques génétiques élevés d’anorexie mentale sont plus à risque d’avoir une trajectoire de perte de poids à l’âge adulte. Une direction d’effet similaire a été observée dans d’autres ancêtres, bien que non significative avec la permutation. De plus, étant donné la quantité limitée de variation dans le résultat d’intérêt (par exemple, la perte de poids) expliquée par le PRS de l’anorexie mentale, le PRS pourrait devoir être modélisé conjointement avec d’autres facteurs de risque pour prédire la perte de poids avec plus de précision ou pour identifier les sous-groupes à risque de perte de poids. De plus, étant donné notre découverte selon laquelle l’effet de la génétique de l’anorexie mentale sur la perte de poids était peu affecté par la génétique liée à l’obésité, et la faible corrélation génétique précédemment rapportée de -0·22 entre l’anorexie mentale et l’obésité dans le GWAS de 2019 sur l’anorexie mentale, ces résultats pourrait indiquer que les changements de poids liés à l’anorexie mentale et à l’obésité pourraient avoir des fondements génétiques uniques. Les études futures qui incluent des populations plus diversifiées et évaluent les risques génétiques spécifiques à la voie de différentes trajectoires de poids permettront d’approfondir notre compréhension de l’architecture génétique de la trajectoire de poids longitudinale.

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