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Background: We characterised the phenotypic consequence of genetic variation at the PCSK9 locus and compared findings with recent trials of pharmacological inhibitors of PCSK9. Methods: Published and individual participant level data (300,000+ participants) were combined to construct a weighted PCSK9 gene-centric score (GS). Seventeen randomized placebo controlled PCSK9 inhibitor trials were included, providing data on 79,578 participants. Results were scaled to a one mmol/L lower LDL-C concentration. Results: The PCSK9 GS (comprising 4 SNPs) associations with plasma lipid and apolipoprotein levels were consistent in direction with treatment effects. The GS odds ratio (OR) for myocardial infarction (MI) was 0.53 (95% CI 0.42; 0.68), compared to a PCSK9 inhibitor effect of 0.90 (95% CI 0.86; 0.93). For ischemic stroke ORs were 0.84 (95% CI 0.57; 1.22) for the GS, compared to 0.85 (95% CI 0.78; 0.93) in the drug trials. ORs with type 2 diabetes mellitus (T2DM) were 1.29 (95% CI 1.11; 1.50) for the GS, as compared to 1.00 (95% CI 0.96; 1.04) for incident T2DM in PCSK9 inhibitor trials. No genetic associations were observed for cancer, heart failure, atrial fibrillation, chronic obstructive pulmonary disease, or Alzheimer's disease - outcomes for which large-scale trial data were unavailable. Conclusions: Genetic variation at the PCSK9 locus recapitulates the effects of therapeutic inhibition of PCSK9 on major blood lipid fractions and MI. While indicating an increased risk of T2DM, no other possible safety concerns were shown; although precision was moderate.
Phenome-wide association analysis of LDL-cholesterol lowering genetic variants in PCSK9 / Schmidt, A. F.; Holmes, M. V.; Preiss, D.; Swerdlow, D. I.; Denaxas, S.; Fatemifar, G.; Faraway, R.; Finan, C.; Valentine, D.; Fairhurst-Hunter, Z.; Hartwig, F. P.; Horta, B. L.; Hypponen, E.; Power, C.; Moldovan, M.; Van Iperen, E.; Hovingh, K.; Demuth, I.; Norman, K.; Steinhagen-Thiessen, E.; Demuth, J.; Bertram, L.; Lill, C. M.; Coassin, S.; Willeit, J.; Kiechl, S.; Willeit, K.; Mason, D.; Wright, J.; Morris, R.; Wanamethee, G.; Whincup, P.; Ben-Shlomo, Y.; Mclachlan, S.; Price, J. F.; Kivimaki, M.; Welch, C.; Sanchez-Galvez, A.; Marques-Vidal, P.; Nicolaides, A.; Panayiotou, A. G.; Onland-Moret, N. C.; Van Der Schouw, Y. T.; Matullo, G.; Fiorito, G.; Guarrera, S.; Sacerdote, C.; Wareham, N. J.; Langenberg, C.; Scott, R. A.; Luan, J.; Bobak, M.; Malyutina, S.; Pajak, A.; Kubinova, R.; Tamosiunas, A.; Pikhart, H.; Grarup, N.; Pedersen, O.; Hansen, T.; Linneberg, A.; Jess, T.; Cooper, J.; Humphries, S. E.; Brilliant, M.; Kitchner, T.; Hakonarson, H.; Carrell, D. S.; Mccarty, C. A.; Lester, K. H.; Larson, E. B.; Crosslin, D. R.; De Andrade, M.; Roden, D. M.; Denny, J. C.; Carty, C.; Hancock, S.; Attia, J.; Holliday, E.; Scott, R.; Schofield, P.; O'Donnell, M.; Yusuf, S.; Chong, M.; Pare, G.; Van Der Harst, P.; Said, M. A.; Eppinga, R. N.; Verweij, N.; Snieder, H.; Christen, T.; Mook-Kanamori, D. O.; Gustafsson, S.; Lind, L.; Ingelsson, E.; Pazoki, R.; Franco, O.; Hofman, A.; Uitterlinden, A.; Dehghan, A.; Teumer, A.; Baumeister, S.; Dorr, M.; Lerch, M. M.; Volker, U.; Volzke, H.; Ward, J.; Pell, J. P.; Meade, T.; Christophersen, I. E.; Maitland-Van Der Zee, A. H.; Baranova, E. V.; Young, R.; Ford, I.; Campbell, A.; Padmanabhan, S.; Bots, M. L.; Grobbee, D. E.; Froguel, P.; Thuillier, D.; Roussel, R.; Bonnefond, A.; Cariou, B.; Smart, M.; Bao, Y.; Kumari, M.; Mahajan, A.; Hopewell, J. C.; Seshadri, S.; Dale, C.; Costa, R. P. E.; Ridker, P. M.; Chasman, D. I.; Reiner, A. P.; Ritchie, M. D.; Lange, L. A.; Cornish, A. J.; Dobbins, S. E.; Hemminki, K.; Kinnersley, B.; Sanson, M.; Labreche, K.; Simon, M.; Bondy, M.; Law, P.; Speedy, H.; Allan, J.; Li, N.; Went, M.; Weinhold, N.; Morgan, G.; Sonneveld, P.; Nilsson, B.; Goldschmidt, H.; Sud, A.; Engert, A.; Hansson, M.; Hemingway, H.; Asselbergs, F. W.; Patel, R. S.; Keating, B. J.; Sattar, N.; Houlston, R.; Casas, J. P.; Hingorani, A. D.. - In: BMC CARDIOVASCULAR DISORDERS. - ISSN 1471-2261. - 19:1(2019). [10.1186/s12872-019-1187-z]
Phenome-wide association analysis of LDL-cholesterol lowering genetic variants in PCSK9
Schmidt A. F.;Holmes M. V.;Preiss D.;Swerdlow D. I.;Denaxas S.;Fatemifar G.;Faraway R.;Finan C.;Valentine D.;Fairhurst-Hunter Z.;Hartwig F. P.;Horta B. L.;Hypponen E.;Power C.;Moldovan M.;Van Iperen E.;Hovingh K.;Demuth I.;Norman K.;Steinhagen-Thiessen E.;Demuth J.;Bertram L.;Lill C. M.;Coassin S.;Willeit J.;Kiechl S.;Willeit K.;Mason D.;Wright J.;Morris R.;Wanamethee G.;Whincup P.;Ben-Shlomo Y.;McLachlan S.;Price J. F.;Kivimaki M.;Welch C.;Sanchez-Galvez A.;Marques-Vidal P.;Nicolaides A.;Panayiotou A. G.;Onland-Moret N. C.;Van Der Schouw Y. T.;Matullo G.;Fiorito G.;Guarrera S.;Sacerdote C.;Wareham N. J.;Langenberg C.;Scott R. A.;Luan J.;Bobak M.;Malyutina S.;Pajak A.;Kubinova R.;Tamosiunas A.;Pikhart H.;Grarup N.;Pedersen O.;Hansen T.;Linneberg A.;Jess T.;Cooper J.;Humphries S. E.;Brilliant M.;Kitchner T.;Hakonarson H.;Carrell D. S.;McCarty C. A.;Lester K. H.;Larson E. B.;Crosslin D. R.;De Andrade M.;Roden D. M.;Denny J. C.;Carty C.;Hancock S.;Attia J.;Holliday E.;Scott R.;Schofield P.;O'Donnell M.;Yusuf S.;Chong M.;Pare G.;Van Der Harst P.;Said M. A.;Eppinga R. N.;Verweij N.;Snieder H.;Christen T.;Mook-Kanamori D. O.;Gustafsson S.;Lind L.;Ingelsson E.;Pazoki R.;Franco O.;Hofman A.;Uitterlinden A.;Dehghan A.;Teumer A.;Baumeister S.;Dorr M.;Lerch M. M.;Volker U.;Volzke H.;Ward J.;Pell J. P.;Meade T.;Christophersen I. E.;Maitland-Van Der Zee A. H.;Baranova E. V.;Young R.;Ford I.;Campbell A.;Padmanabhan S.;Bots M. L.;Grobbee D. E.;Froguel P.;Thuillier D.;Roussel R.;Bonnefond A.;Cariou B.;Smart M.;Bao Y.;Kumari M.;Mahajan A.;Hopewell J. C.;Seshadri S.;Dale C.;Costa R. P. E.;Ridker P. M.;Chasman D. I.;Reiner A. P.;Ritchie M. D.;Lange L. A.;Cornish A. J.;Dobbins S. E.;Hemminki K.;Kinnersley B.;Sanson M.;Labreche K.;Simon M.;Bondy M.;Law P.;Speedy H.;Allan J.;Li N.;Went M.;Weinhold N.;Morgan G.;Sonneveld P.;Nilsson B.;Goldschmidt H.;Sud A.;Engert A.;Hansson M.;Hemingway H.;Asselbergs F. W.;Patel R. S.;Keating B. J.;Sattar N.;Houlston R.;Casas J. P.;Hingorani A. D.
2019-01-01
Abstract
Background: We characterised the phenotypic consequence of genetic variation at the PCSK9 locus and compared findings with recent trials of pharmacological inhibitors of PCSK9. Methods: Published and individual participant level data (300,000+ participants) were combined to construct a weighted PCSK9 gene-centric score (GS). Seventeen randomized placebo controlled PCSK9 inhibitor trials were included, providing data on 79,578 participants. Results were scaled to a one mmol/L lower LDL-C concentration. Results: The PCSK9 GS (comprising 4 SNPs) associations with plasma lipid and apolipoprotein levels were consistent in direction with treatment effects. The GS odds ratio (OR) for myocardial infarction (MI) was 0.53 (95% CI 0.42; 0.68), compared to a PCSK9 inhibitor effect of 0.90 (95% CI 0.86; 0.93). For ischemic stroke ORs were 0.84 (95% CI 0.57; 1.22) for the GS, compared to 0.85 (95% CI 0.78; 0.93) in the drug trials. ORs with type 2 diabetes mellitus (T2DM) were 1.29 (95% CI 1.11; 1.50) for the GS, as compared to 1.00 (95% CI 0.96; 1.04) for incident T2DM in PCSK9 inhibitor trials. No genetic associations were observed for cancer, heart failure, atrial fibrillation, chronic obstructive pulmonary disease, or Alzheimer's disease - outcomes for which large-scale trial data were unavailable. Conclusions: Genetic variation at the PCSK9 locus recapitulates the effects of therapeutic inhibition of PCSK9 on major blood lipid fractions and MI. While indicating an increased risk of T2DM, no other possible safety concerns were shown; although precision was moderate.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.