Insulin-like Growth Factor Pathway Genetic Polymorphisms, Circulating IGF1 and IGFBP3, and Prostate Cancer Survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The insulin-like growth factor (IGF) signaling pathway has been implicated in prostate cancer (PCa) initiation, but its role in progression remains unknown. METHODS: Among 5887 PCa patients (704 PCa deaths) of European ancestry from seven cohorts in the National Cancer Institute Breast and Prostate Cancer Cohort Consortium, we conducted Cox kernel machine pathway analysis to evaluate whether 530 tagging single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 26 IGF pathway-related genes were collectively associated with PCa mortality. We also conducted SNP-specific analysis using stratified Cox models adjusting for multiple testing. In 2424 patients (313 PCa deaths), we evaluated the association of prediagnostic circulating IGF1 and IGFBP3 levels and PCa mortality. All statistical tests were two-sided. RESULTS: The IGF signaling pathway was associated with PCa mortality (P = .03), and IGF2-AS and SSTR2 were the main contributors (both P = .04). In SNP-specific analysis, 36 SNPs were associated with PCa mortality with P trend less than .05, but only three SNPs in the IGF2-AS remained statistically significant after gene-based corrections. Two were in linkage disequilibrium (r 2 = 1 for rs1004446 and rs3741211), whereas the third, rs4366464, was independent (r 2 = 0.03). The hazard ratios (HRs) per each additional risk allele were 1.19 (95% confidence interval [CI] = 1.06 to 1.34; P trend = .003) for rs3741211 and 1.44 (95% CI = 1.20 to 1.73; P trend < .001) for rs4366464. rs4366464 remained statistically significant after correction for all SNPs (P trend.corr = .04). Prediagnostic IGF1 (HRhighest vs lowest quartile = 0.71; 95% CI = 0.48 to 1.04) and IGFBP3 (HR = 0.93; 95% CI = 0.65 to 1.34) levels were not associated with PCa mortality. CONCLUSIONS: The IGF signaling pathway, primarily IGF2-AS and SSTR2 genes, may be important in PCa survival.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».