The International Multiple Myeloma Research (IMMEnSE) Consortium: Genetics of Multiple Myeloma Risk and Prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We established the IMMEnSE (International Multiple Myeloma rESEarch) consortium, to increase our understanding of the genetic determinants of multiple myeloma (MM) risk, response to therapy and survival. At present we have DNA samples of over 3200 MM cases and 3000 healthy controls from 10 countries, mainly in Europe. For the majority of the cases clinical data on known prognostic factors, therapy outcome and survival have been also collected. We already performed several association studies in the context of the IMMEnSE consortium. In particular, associations were found between MM risk and SNPs in the ABCB1 gene, which encodes for an efflux pump that has a key role in protecting cells from chemical damage (rs10264990: odds ratio (OR) =0.79, 95% confidence interval (CI) 0.68-0.91; p=0.001, and rs17327442: OR=1.99; 95%CI 1.32-3.02; p=0.001). We also investigated the 8q24 region, which has been shown to harbor multiple loci of susceptibility to various cancers, and found an association between a SNP mapping in this region and MM risk (rs2456449: OR=1.37; 95%CI 1.12-1.68; p=0.0022). In addition, IMMEnSE cases and controls were also genotyped for three MM risk SNPs from the first genome-wide association study (GWAS), and the association of two of them (rs4487645 on chromosome 7p15.3 and rs6746082 on chromosome 2p23.3) was confirmed. Finally, SNPs of key telomere-related genes were genotyped and telomere length was measured in MM cases and controls, and a pleiotropic and functional variant of the TERT gene was found to be associated with reduced MM risk (rs2242652: OR=0.81; 95%CI 0.72-0.92; p=0.001). A suggestive association between longer telomeres and increased MM risk was also found (ptrend=0.01). We will study new SNPs emerging as promising candidates from ongoing GWAS on MM risk and survival, as well as SNPs of key genes involved in the pathogenesis of MM. Finally, we plan to study methylation status of key genes involved in MM etiology, and mitochondrial copy number. The role of all these factors will be investigated in relation to MM risk and prognosis. Collection of samples and data of MM cases and controls is ongoing, as well as of subjects with monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS). Table 1. MM cases and healthy controls collected in the IMMEnSE consortium Country Cases Median age(5th-95th percentile) Controls Median age(5th-95th percentile) Control type Italy 232 63 (46-78) 237 59 (42-76) General population Poland 1,286 63 (42-82) 200 68 (43-79) Blood donors Spain 322 64 (46-82) 1,131 66 (43-84) Hospitalized subjects France 642 57 (37-68) 191 48 (18-63) Blood donors Portugal 70 68 (45-82) 100 58 (53-79) Blood donors Hungary 148 68 (34-90) 105 74 (55-87) Hospitalized subjects Denmark 348 56 (43-65) 1,000 63 (52-73) Blood donors Israel 109 60 (41-77) 95 - Blood donors Canada 62 58 (42-70) - - - Japan 51 66 (47-84) - - - Total 3,270 63 (37-84) 3,059 63 (18-92) Figure 1 Centers involved in IMMEnSE Figure 1. Centers involved in IMMEnSE Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».