Clinical impact of unclassified variants of the <i>BRCA1</i> and <i>BRCA2</i> genes
Notice bibliographique
Résumé
Women who carry a pathogenic mutation in BRCA1 or BRCA2 have high risks of developing breast and ovarian cancers. The functional effect of many missense variants on BRCA1 and BRCA2 protein function is not known. Here, the authors construct a historical cohort of 4030 female first-degree relatives of 1345 unselected patients with ovarian cancer who have been screened for BRCA1 and BRCA2 mutations. The authors compared the risks by the age of 80 years for all cancers combined in female first-degree relatives of women with a pathogenic mutation, women with a variant of unknown significance (unclassified variant) and non-carriers. The cumulative risk of cancer among the relatives of patients with a pathogenic mutation was much higher than the risk in relatives of non-carriers (50.2% vs 28.5%; HR=2.87, p<10(-4)). In contrast, the cumulative risk of cancer among relatives of patients carrying an unclassified variant was similar to the risk of cancer for relatives of non-carriers (27.6% vs 28.5%; HR=1.08, p=0.79). The authors used three different algorithms to predict the pathogenicity of unclassified variants and compared their penetrance with non-carriers. In this sample, only Align Grantham Variation Grantham Deviation appeared to predict penetrance based on first-degree relatives.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».