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Enregistrement W2106465734 · doi:10.1186/bcr2414

Genetic variation in insulin-like growth factor signaling genes and breast cancer risk among BRCA1 and BRCA2 carriers

2009· article· en· W2106465734 sur OpenAlexafffund
Susan L. Neuhausen, Sean S. Brummel, Yuan Chun Ding, Christian F. Singer, Georg Pfeiler, Henry T. Lynch, Katherine L. Nathanson, Timothy R. Rebbeck, Judy E. Garber, Fergus J. Couch, Jeffrey N. Weitzel, Steven A. Narod, Patricia A. Ganz, Mary B. Daly, Andrew K. Godwin, Claudine Isaacs, Olufunmilayo I. Olopade, Gail E. Tomlinson, Wendy S. Rubinstein, Nadine Tung, Joanne L. Blum, Daniel L. Gillen

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of California, IrvineUniversität WienJonsson Comprehensive Cancer CenterWomen's College HospitalNorthShore University HealthSystemNebraska Department of Health and Human ServicesGeorgetown UniversityCreighton UniversityCity of HopeUniversity of PennsylvaniaUniversity of California, Los AngelesU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésSurgical oncologyBreast cancerGeneOncologyMedicineGenetic variationVariation (astronomy)GeneticsInternal medicineBioinformaticsCancerCancer researchBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Women who carry mutations in BRCA1 and BRCA2 have a substantially increased risk of developing breast cancer as compared with the general population. However, risk estimates range from 20 to 80%, suggesting the presence of genetic and/or environmental risk modifiers. Based on extensive in vivo and in vitro studies, one important pathway for breast cancer pathogenesis may be the insulin-like growth factor (IGF) signaling pathway, which regulates both cellular proliferation and apoptosis. BRCA1 has been shown to directly interact with IGF signaling such that variants in this pathway may modify risk of cancer in women carrying BRCA mutations. In this study, we investigate the association of variants in genes involved in IGF signaling and risk of breast cancer in women who carry deleterious BRCA1 and BRCA2 mutations. METHODS: A cohort of 1,665 adult, female mutation carriers, including 1,122 BRCA1 carriers (433 cases) and 543 BRCA2 carriers (238 cases) were genotyped for SNPs in IGF1, IGF1 receptor (IGF1R), IGF1 binding protein (IGFBP1, IGFBP2, IGFBP5), and IGF receptor substrate 1 (IRS1). Cox proportional hazards regression was used to model time from birth to diagnosis of breast cancer for BRCA1 and BRCA2 carriers separately. For linkage disequilibrium (LD) blocks with multiple SNPs, an additive genetic model was assumed; and for single SNP analyses, no additivity assumptions were made. RESULTS: Among BRCA1 carriers, significant associations were found between risk of breast cancer and LD blocks in IGF1R (global P = 0.011 for LD block 2 and global P = 0.012 for LD block 11). Among BRCA2 carriers, an LD block in IGFBP2 (global P = 0.0145) was found to be associated with the time to breast cancer diagnosis. No significant LD block associations were found for the other investigated genes among BRCA1 and BRCA2 carriers. CONCLUSIONS: This is the first study to investigate the role of genetic variation in IGF signaling and breast cancer risk in women carrying deleterious mutations in BRCA1 and BRCA2. We identified significant associations in variants in IGF1R and IRS1 in BRCA1 carriers and in IGFBP2 in BRCA2 carriers. Although there is known to be interaction of BRCA1 and IGF signaling, further replication and identification of causal mechanisms are needed to better understand these associations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, 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

Citations57
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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