Gene-expression patterns in peripheral blood classify familial breast cancer susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with a family history of breast cancer face considerable uncertainty about whether to pursue standard screening, intensive screening, or prophylactic surgery. Accurate and individualized risk-estimation approaches may help these women make more informed decisions. Although highly penetrant genetic variants have been associated with familial breast cancer (FBC) risk, many individuals do not carry these variants, and many carriers never develop breast cancer. Common risk variants have a relatively modest effect on risk and show limited potential for predicting FBC development. As an alternative, we hypothesized that additional genomic data types, such as gene-expression levels, which can reflect genetic and epigenetic variation, could contribute to classifying a person's risk status. Specifically, we aimed to identify common patterns in gene-expression levels across individuals who develop FBC. METHODS: We profiled peripheral blood mononuclear cells from women with a family history of breast cancer (with or without a germline BRCA1/2 variant) and from controls. We used the support vector machines algorithm to differentiate between patients who developed FBC and those who did not. Our study used two independent datasets, a training set of 124 women from Utah (USA) and an external validation (test) set from Ontario (Canada) of 73 women (197 total). We controlled for expression variation associated with clinical, demographic, and treatment variables as well as lymphocyte markers. RESULTS: Our multigene biomarker provided accurate, individual-level estimates of FBC occurrence for the Utah cohort (AUC = 0.76 [0.67-84]) . Even at their lower confidence bounds, these accuracy estimates meet or exceed estimates from alternative approaches. Our Ontario cohort resulted in similarly high levels of accuracy (AUC = 0.73 [0.59-0.86]), thus providing external validation of our findings. Individuals deemed to have "high" risk by our model would have an estimated 2.4 times greater odds of developing familial breast cancer than individuals deemed to have "low" risk. CONCLUSIONS: Together, these findings suggest that gene-expression levels in peripheral blood cells reflect genomic variation associated with breast cancer risk and that such data have potential to be used as a non-invasive biomarker for familial breast cancer risk.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».