Genetic signature to provide robust risk assessment of psoriatic arthritis development in psoriasis patients [Elektronisk resurs]
-
Patrick, Matthew T. (författare)
-
Stuart, Philip E. (författare)
-
Raja, Kalpana (författare)
-
Gudjonsson, Johann E. (författare)
-
Tejasvi, Trilokraj (författare)
-
Yang, Jingjing (författare)
-
Chandran, Vinod (författare)
-
Das, Sayantan (författare)
-
Callis-Duffin, Kristina (författare)
-
Ellinghaus, Eva (författare)
-
Enerbäck, Charlotta (författare)
-
Esko, Tonu (författare)
-
Franke, Andre (författare)
-
Kang, Hyun M. (författare)
-
Krueger, Gerald G. (författare)
-
Lim, Henry W. (författare)
-
Rahman, Proton (författare)
-
Rosen, Cheryl F. (författare)
-
Weidinger, Stephan (författare)
-
Weichenthal, Michael (författare)
-
Wen, Xiaoquan (författare)
-
Voorhees, John J. (författare)
-
Abecasis, Goncalo R. (författare)
-
Gladman, Dafna D. (författare)
-
Nair, Rajan P. (författare)
-
Elder, James T. (författare)
-
Tsoi, Lam C. (författare)
-
Linköpings universitet Institutionen för klinisk och experimentell medicin (utgivare)
-
Linköpings universitet Medicinska fakulteten (utgivare)
-
Region Östergötland Hjärt- och Medicincentrum (utgivare)
- Publicerad: NATURE PUBLISHING GROUP, 2018
- Engelska.
-
Ingår i: Nature Communications. - 2041-1723. ; 9
-
Läs hela texten
-
Läs hela texten
-
Läs hela texten
- Relaterad länk:
-
http://www.liu.se (Värdpublikation)
Sammanfattning
Ämnesord
Stäng
- Psoriatic arthritis (PsA) is a complex chronic musculoskeletal condition that occurs in similar to 30% of psoriasis patients. Currently, no systematic strategy is available that utilizes the differences in genetic architecture between PsA and cutaneous-only psoriasis (PsC) to assess PsA risk before symptoms appear. Here, we introduce a computational pipeline for predicting PsA among psoriasis patients using data from six cohorts with amp;gt;7000 genotyped PsA and PsC patients. We identify 9 new loci for psoriasis or its subtypes and achieve 0.82 area under the receiver operator curve in distinguishing PsA vs. PsC when using 200 genetic markers. Among the top 5% of our PsA prediction we achieve amp;gt;90% precision with 100% specificity and 16% recall for predicting PsA among psoriatic patients, using conditional inference forest or shrinkage discriminant analysis. Combining statistical and machine-learning techniques, we show that the underlying genetic differences between psoriasis subtypes can be used for individualized subtype risk assessment.
Ämnesord
- Medical and Health Sciences (hsv)
- Clinical Medicine (hsv)
- Urology and Nephrology (hsv)
- Medicin och hälsovetenskap (hsv)
- Klinisk medicin (hsv)
- Urologi och njurmedicin (hsv)
Genre
- government publication (marcgt)
Inställningar
Hjälp
Beståndsinformation saknas