Association of genetic polymorphisms with survival of pancreatic ductal adenocarcinoma patients
Notice bibliographique
Résumé
Germline genetic variability might contribute, at least partially, to the survival of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) patients. Two recently performed genome-wide association studies (GWAS) on PDAC overall survival (OS) suggested (P < 10(-5)) the association between 30 genomic regions and PDAC OS. With the aim to highlight the true associations within these regions, we analyzed 44 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in the 30 candidate regions in 1722 PDAC patients within the PANcreatic Disease ReseArch (PANDoRA) consortium. We observed statistically significant associations for five of the selected regions. One association in the CTNNA2 gene on chromosome 2p12 [rs1567532, hazard ratio (HR) = 1.75, 95% confidence interval (CI) 1.19-2.58, P = 0.005 for homozygotes for the minor allele] and one in the last intron of the RUNX2 gene on chromosome 6p21 (rs12209785, HR = 0.88, 95% CI 0.80-0.98, P = 0.014 for heterozygotes) are of particular relevance. These loci do not coincide with those that showed the strongest associations in the previous GWAS. In silico analysis strongly suggested a possible mechanistic link between these two SNPs and pancreatic cancer survival. Functional studies are warranted to confirm the link between these genes (or other genes mapping in those regions) and PDAC prognosis in order to understand whether these variants may have the potential to impact treatment decisions and design of clinical trials.
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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) | 0,001 | 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 ».