Insulin-Like Growth Factors and Insulin-Like Growth Factor–Binding Proteins and Prostate Cancer Risk: Results from the Prostate Cancer Prevention Trial
Notice bibliographique
Résumé
The role of the insulin-like growth factor (IGF) axis and whether IGFs interact with androgen-suppressing agents in relation to prostate carcinogenesis is unclear. This nested case-control study (n = 1,652 cases/1,543 controls) examined whether serum IGF1, IGF2, IGFBP2, IGFBP3, and the IGF1:IGFBP3 ratio were associated with prostate cancer in the Prostate Cancer Prevention Trial (PCPT), a randomized, placebo-controlled trial of finasteride for prostate cancer prevention. Presence or absence of cancer was determined by prostate biopsy. Baseline serum was assayed for IGF-axis analytes using ELISA. Logistic regression estimated ORs and 95% confidence intervals for risk of total, low-grade (Gleason 2-6) and high-grade (Gleason 7-10) cancers. Results were stratified by intervention assignment. In both the placebo and finasteride arms, serum IGF1, IGF2, IGFBP3, and the IGF1:IGFBP3 ratio were not associated with prostate cancer. However, men in the highest versus lowest quartile of serum IGFBP2 had a 48% (P(trend) = 0.02) and 55% (P(trend) = 0.01) increased risk for total and low-grade cancers, respectively. These IGFBP2 associations were attenuated and no longer statistically significant in the finasteride arm. Our results suggest that in general, serum IGF-axis analytes were not associated with prostate cancer risk in the PCPT in which presence or absence of all cancers was biopsy-determined. The exception was the finding that high serum IGFBP2 is a risk factor for low-grade disease, which was attenuated for men on finasteride. Further research is needed to understand better the risk incurred by high IGFBP2 and whether androgen-suppressing agents such as finasteride influence aspects of IGFBP2 physiology relevant to prostate carcinogenesis.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».