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Enregistrement W2098553570 · doi:10.1158/1055-9965.epi-13-0635-t

Lymphocyte Telomere Length Is Long in <i>BRCA1</i> and <i>BRCA2</i> Mutation Carriers Regardless of Cancer-Affected Status

2014· article· en· W2098553570 sur OpenAlexfundno aff
Karen A. Pooley, Lesley McGuffog, Daniel Barrowdale, Debra Frost, Steve D. Ellis, Elena Fineberg, Radka Platte, Louise Izatt, Julian Adlard, Julian Bardwell, Carole Brewer, Trevor Cole, Jackie Cook, Rosemarie Davidson, Alan Donaldson, Huw Dorkins, Fiona Douglas, Jacqueline Eason, Catherine Houghton, Michael J. Kennedy, Emma McCann, Zosia Miedzybrodzka, Alex Murray, Mary Porteous, Mark T. Rogers, Lucy Side, Marc Tischkowitz, Lisa Walker, Shirley Hodgson, Patrick J. Morrison, D. Gareth Evans, Rosalind A. Eeles, Antonis C. Antoniou, Douglas F. Easton, Alison M. Dunning

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Cancer InstituteNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésTelomereOvarian cancerMutationCancerGermline mutationGeneticsBRCA mutationBiologyBreast cancerCancer researchDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telomere length has been linked to risk of common diseases, including cancer, and has previously been proposed as a biomarker for cancer risk. Germline BRCA1 and BRCA2 mutations predispose to breast, ovarian, and other cancer types. METHODS: We investigated telomere length in BRCA mutation carriers and their non-carrier relatives and further examined whether telomere length is a modifier of cancer risk in mutation carriers. We measured mean telomere length in DNA extracted from whole blood using high-throughput quantitative PCR. Participants were from the EMBRACE study in United Kingdom and Eire (n = 4,822) and comprised BRCA1 (n = 1,628) and BRCA2 (n = 1,506) mutation carriers and their non-carrier relatives (n = 1,688). RESULTS: We find no significant evidence that mean telomere length is associated with breast or ovarian cancer risk in BRCA mutation carriers. However, we find mutation carriers to have longer mean telomere length than their non-carrier relatives (all carriers vs. non-carriers, Ptrend = 0.0018), particularly in families with BRCA2 mutations (BRCA2 mutation carriers vs. all non-carriers, Ptrend = 0.0016). CONCLUSIONS: Our findings lend little support to the hypothesis that short mean telomere length predisposes to cancer. Conversely, our main and unexpected finding is that BRCA mutation carriers (regardless of cancer status) have longer telomeres than their non-mutation carrier, non-cancer-affected relatives. The longer telomere length in BRCA2 mutation carriers is consistent with its role in DNA damage response. Overall, it seems that increased telomere length may be a consequence of these mutations, but is not itself directly related to the increased cancer risk in carriers. IMPACT: The finding that mutation carriers have longer mean telomere lengths than their non-carrier relatives is unexpected but biologically plausible and could open up new lines of research into the functions of the BRCA proteins. To our knowledge, this is the largest study of telomere length in BRCA mutation carriers and their relatives. The null cancer-risk association supports recent large prospective studies of breast and ovarian cancer and indicates that mean telomere length would not be a useful biomarker in these cancers. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 23(6); 1018-24. ©2014 AACR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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