Scalable Deep Learning of Histology Images Reveals Genetic and Phenotypic Determinants of Adipocyte Hypertrophy
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Le résumé fourni par la source
Abstract Background White adipose tissue dysfunction has emerged as a critical factor in cardiometabolic disease development, yet the cellular microstructure and genetic architecture of adipocyte morphology remain poorly explored. Methods We introduce Adipocyte U-Net 2.0, an advanced deep learning method for the semantic segmentation of adipose tissue histology, enabling analysis of over 27 million adipocytes from 2,667 individuals. Findings Our approach revealed that adipocyte hypertrophy associates with metabolic dysfunction, including increased fasting glucose, glycated hemoglobin, leptin, and triglycerides, with decreased adiponectin and HDL cholesterol levels. Through the largest genome-wide association study of adipocyte size to date (N Subcutaneous = 2,066, N Visceral = 1,878), we identified four genome-wide significant loci: two in sex-combined analysis (rs73184721 in NAALADL2 and rs200047724 in NRXN3 ) and two female-specific variants (rs140503338 and rs11656704 in ULK2 ). Notably, these genetic associations showed congruent relationships with cardiometabolic traits, suggesting shared biological mechanisms. Interpretation Our findings demonstrate the utility of deep learning for adipocyte phenotyping at scale and provide novel insights into the genetic basis of adipocyte morphology and its relationship to metabolic disease.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Scalable Deep Learning of Histology Images Reveals Genetic and Phenotypic Determinants of Adipocyte Hypertrophy
- Date Crossref
- 12/02/2025
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
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Où se fait cette recherche
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University of Copenhagen pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Novo Nordisk Foundation pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Odense University Hospital Department of Gastroenterology and Hepatology pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of Oxford Big Data Institute pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Broad Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Foundation Center pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Novo Nordisk (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Fresenius (Germany) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Technical University of Munich pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Hohenheim Institute of Nutritional Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Olgahospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Nuffield Orthopaedic Centre pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
University of Copenhagen, Novo Nordisk Foundation et Department of Gastroenterology and Hepatology — Odense University Hospital, avec 9 autres affiliations.
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