Association of the Colorectal CpG Island Methylator Phenotype with Molecular Features, Risk Factors, and Family History
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CpG island methylator phenotype (CIMP) represents a subset of colorectal cancers characterized by widespread aberrant DNA hypermethylation at select CpG islands. The risk factors and environmental exposures contributing to etiologic heterogeneity between CIMP and non-CIMP tumors are not known. METHODS: We measured the CIMP status of 3,119 primary population-based colorectal cancer tumors from the multinational Colon Cancer Family Registry. Etiologic heterogeneity was assessed by a case-case study comparing risk factor frequency of colorectal cancer cases with CIMP and non-CIMP tumors using logistic regression to estimate the case-case odds ratio (ccOR). RESULTS: We found associations between tumor CIMP status and MSI-H (ccOR = 7.6), BRAF V600E mutation (ccOR = 59.8), proximal tumor site (ccOR = 9; all P < 0.0001), female sex [ccOR = 1.8; 95% confidence interval (CI), 1.5-2.1], older age (ccOR = 4.0 comparing over 70 years vs. under 50; 95% CI, 3.0-5.5), and family history of CRC (ccOR = 0.6; 95% CI, 0.5-0.7). While use of NSAIDs varied by tumor CIMP status for both males and females (P = 0.0001 and P = 0.02, respectively), use of multivitamin or calcium supplements did not. Only for female colorectal cancer was CIMP status associated with increased pack-years of smoking (Ptrend < 0.001) and body mass index (BMI; Ptrend = 0.03). CONCLUSIONS: The frequency of several colorectal cancer risk factors varied by CIMP status, and the associations of smoking and obesity with tumor subtype were evident only for females. IMPACT: Differences in the associations of a unique DNA methylation-based subgroup of colorectal cancer with important lifestyle and environmental exposures increase understanding of the molecular pathologic epidemiology of this heavily methylated subset of colorectal cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 24(3); 512-9. ©2015 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».