Polymorphic variation at the ‐202 locus in <i>IGFBP3</i>: Influence on serum levels of insulin‐like growth factors, interaction with plasma retinol and vitamin D and breast cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
Previous reports have suggested an association between circulating IGFBP-3 levels and the risk of premenopausal breast cancer, and a single nucleotide polymorphism (SNP) in the promoter region of IGFBP-3 (nucleotide -202) was shown to influence transcription. There is prior evidence that the action of antiproliferative agents such as retinoids and selective estrogen receptor modulators (SERMs) act in part by upregulating IGFBP3 gene expression. We identified 677 women with incident breast cancer and 834 matched controls from the Nurses' Health Study (NHS) and genotyped them at the -202 locus. For 943 of these women, we had previously measured IGF-I and IGFBP-3 plasma levels, and for 861 of these subjects, plasma retinol levels were available. Age-adjusted mean circulating IGFBP-3 levels were highest in the individuals with the AA genotype and decreased significantly in a stepwise manner in the presence of 1 or 2 copies of the C allele (4,426 ng/ml, 4,060 ng/ml and 3,697 ng/ml, respectively). We found a positive relation between age-adjusted IGFBP-3 levels and plasma retinol (14% difference in IGFBP-3 in top vs. bottom tertiles of retinol, p for trend < 0.001; Spearman correlation coefficient r = 0.25), which was similar across genotypes at the -202 IGFBP3 locus (interaction term, F = 0.10, p = 0.91). Breast cancer risk was not significantly related to genotype at the -202 locus in our prospective analyses. We confirmed a relation between the -202 IGFBP3 polymorphism and IGFBP-3 serum levels and observed a positive correlation between circulating retinol levels and circulating IGFBP-3 levels, providing further evidence that retinoids may influence IGF physiology. Our data do not demonstrate a significant influence of this locus on breast cancer risk, but we cannot exclude a minor influence or an influence confined to subgroups.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».