Common genetic susceptibility to DCIS and invasive ductal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
In a recent issue of Breast Cancer Research, Petridis and colleagues report a failure to detect any genetic polymorphism which predisposes to ductal carcinoma in situ (DCIS) but not to invasive ductal carcinoma (IDC) or vice versa [1]. They genotyped 5067 cases of DCIS, 24,584 cases of IDC, and 37,467 non-cancer controls for 76 different single nucleotide polymorphisms (SNPs), each of which has been shown to be associated with breast cancer susceptibility in previous studies [2, 3]. They found no significant difference in the magnitude of the associations for DCIS and IDC for any of the 76 loci. From this, the authors conclude that the genes responsible for DCIS and IDC are, by and large, the same and that larger studies are required to determine if susceptibility loci specific to DCIS exist. The authors base the rationale for this study on the premise that DCIS and IDC are distinct pathologies, in that DCIS is non-invasive and is a non-obligate ‘precursor’ lesion. Accordingly, they seek a biological basis which helps underpin the distinction. A simpler and parsimonious explanation for the overlap in gene sets is that DCIS and IDC represent various phases of the same disease process, rather than distinct forms of cancer, as we have recently proposed [4]. In this sense, it is unlikely that they will identify genes which predispose to stage 0 but not to stage I breast cancer (as one would not expect to find genes that predispose to stage II but not stage I cancer). If one wishes to study the possibility that host factors are associated with cancer stage at presentation—and with rate of progression—it is better to study breast cancers in their entire range (from stage 0 to stage IV) and to look for overall trends in prevalence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».