Genetic Variants, Prediagnostic Circulating Levels of Insulin-like Growth Factors, Insulin, and Glucose and the Risk of Colorectal Cancer: The Multiethnic Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased exposure of colonic and rectal epithelial cells to the promitotic and antiapoptotic effects of insulin and insulin-like growth factors (IGF) is hypothesized to increase colorectal cancer risk. METHODS: In a case-control study nested within the Multiethnic Cohort, we attempted to replicate associations for five genetic variants associated with IGF system biomarkers, insulin, or glucose and to examine their association with the risk of colorectal cancer. In a subset of participants, the association between circulating biomarkers and colorectal cancer risk was examined. Unconditional logistic regression was used to calculate ORs and 95% confidence intervals (CI) for genetic variants (1,954 cases/2,587 controls) and serum biomarkers (258 cases/1,701 controls). RESULTS: Associations with circulating biomarkers were replicated in the Multiethnic Cohort for IGF1 rs35767 and for IGFBP3 rs2854744, rs2854746, and rs3110697 (P < 0.05). Homozygous carriers of the glucokinase regulator (GCKR) rs780094 variant T-allele were at a decreased risk of colorectal cancer (OR, 0.77; 95% CI, 0.64-0.92). In risk factor-adjusted models, participants with the highest prediagnostic IGF-II levels were at an increased risk [OR (T1 vs. T3), 1.58; 95% CI, 1.09-2.28; P(trend) = 0.011] and participants with the highest prediagnostic IGF-binding protein (IGFBP)-3 levels were at a decreased risk of colorectal cancer (OR, 0.53; 95% CI, 0.34-0.83; P(trend) = 0.003). CONCLUSION: These data provide further support for a role of prediagnostic IGF and insulin levels in the etiology of colorectal cancer. IMPACT: Future studies attempting to replicate the association between the GCKR rs780094 variant and the risk of colorectal cancer are warranted.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».