Association between Variants in Atopy-Related Immunologic Candidate Genes and Pancreatic Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many epidemiology studies report that atopic conditions such as allergies are associated with reduced pancreas cancer risk. The reason for this relationship is not yet understood. This is the first study to comprehensively evaluate the association between variants in atopy-related candidate genes and pancreatic cancer risk. METHODS: A population-based case-control study of pancreas cancer cases diagnosed during 2011-2012 (via Ontario Cancer Registry), and controls recruited using random digit dialing utilized DNA from 179 cases and 566 controls. Following an exhaustive literature review, SNPs in 180 candidate genes were pre-screened using dbGaP pancreas cancer GWAS data; 147 SNPs in 56 allergy-related immunologic genes were retained and genotyped. Logistic regression was used to estimate age-adjusted odd ratio (AOR) for each variant and false discovery rate was used to adjust Wald p-values for multiple testing. Subsequently, a risk allele score was derived based on statistically significant variants. RESULTS: 18 SNPs in 14 candidate genes (CSF2, DENND1B, DPP10, FLG, IL13, IL13RA2, LRP1B, NOD1, NPSR1, ORMDL3, RORA, STAT4, TLR6, TRA) were significantly associated with pancreas cancer risk. After adjustment for multiple comparisons, two LRP1B SNPs remained statistically significant; for example, LRP1B rs1449477 (AA vs. CC: AOR=0.37, 95% CI: 0.22-0.62; p (adjusted)=0.04). Furthermore, the risk allele score was associated with a significant reduction in pancreas cancer risk (p=0.0007). CONCLUSIONS: Preliminary findings suggest certain atopy-related variants may be associated with pancreas cancer risk. Further studies are needed to replicate this, and to elucidate the biology behind the growing body of epidemiologic evidence suggesting allergies may reduce pancreatic cancer risk.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».