A Genomic Biomarker for Breast Cancer Development in High-Risk Women.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundFamily history is an important factor contributing to a woman's risk of breast cancer development. This increased risk reflects the participation of inherited genetic components such as breast cancer susceptibility genes. However, many of the genetic components contributing to breast cancer remain unknown, and a number of women with a family history of breast cancer never develop breast cancer despite their high-risk status, while other high-risk woman go on to develop breast cancer. Thus, it is clear that we lack crucial pieces of information to help define a person's true risk of developing breast cancer.Methods and FindingsWe hypothesize that there are many undiscovered germline variations in genes that lead to altered gene expression patterns predictive of breast cancer development in high-risk women. We have developed a genomic model capable of predicting which high-risk women, both BRCA1/2 mutation carriers and BRCAX women, will actually develop breast cancer. Specifically, we use exon-level genome-wide expression profiling of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) to develop a model of disease risk (n=118 samples of either control or high-risk women). From this data, we generate a biomarker consisting of genes that most correlate to cancer development in women with strong family histories of breast cancer. Using an internal independent dataset, our biomarker can predict the high-risk women who will or will not develop cancer with over 85% accuracy. Further, we have validated this model on an independent external cohort (n=36) which was obtained and processed at sites unique to our training dataset. Our genomic biomarker can accurately predict breast cancer development in high-risk women with over 78% accuracy using this external dataset. Therefore, from our analyses, we can calculate with high accuracy an individual woman's true risk of developing breast cancer. This method provides a personalized approach to hereditary breast cancer risk assessment that is not currently available. This personalized risk assessment will aide clinicians in counseling their patients regarding specific management options based on a patient's individual risk of breast cancer. Lastly, these studies have also identified novel genes associated with breast cancer risk, which may provide a basis for targeted therapies that may help modify the risk of breast cancer development in high risk patients.ConclusionsTogether, these studies deliver both a non-invasive biomarker for hereditary breast cancer risk and a characterization of genes that contribute to breast cancer development. Overall, we expect these experiments to identify the genetic changes that underlie breast cancer predisposition, and assist clinicians and patients in determining the appropriate preventative measures based on their personal risk of developing breast cancer. Citation Information: Cancer Res 2009;69(24 Suppl):Abstract nr 4059.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».