The utility and predictive value of combinations of low penetrance genes for screening and risk prediction of colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that colorectal cancer (CRC) is a highly treatable form of cancer if detected early, a very low proportion of the eligible population undergoes screening for this form of cancer. Integrating a genomic screening profile as a component of existing screening programs for CRC could potentially improve the effectiveness of population screening by allowing the assignment of individuals to different types and intensities of screening and also by potentially increasing the uptake of existing screening programs. We evaluated the utility and predictive value of genomic profiling as applied to CRC, and as a potential component of a population-based cancer screening program. We generated simulated data representing a typical North American population including a variety of genetic profiles, with a range of relative risks and prevalences for individual risk genes. We then used these data to estimate parameters characterizing the predictive value of a logistic regression model built on genetic markers for CRC. Meta-analyses of genetic associations with CRC were used in building science to inform the simulation work, and to select genetic variants to include in logistic regression model-building using data from the ARCTIC study in Ontario, which included 1,200 CRC cases and a similar number of cancer-free population-based controls. Our simulations demonstrate that for reasonable assumptions involving modest relative risks for individual genetic variants, that substantial predictive power can be achieved when risk variants are common (e.g., prevalence > 20%) and data for enough risk variants are available (e.g., approximately 140-160). Pilot work in population data shows modest, but statistically significant predictive utility for a small collection of risk variants, smaller in effect than age and gender alone in predicting an individual's CRC risk. Further genotyping and many more samples will be required, and indeed the discovery of many more risk loci associated with CRC before the question of the potential utility of germline genomic profiling can be definitively answered.
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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 | 0,014 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».