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Enregistrement W2623769798 · doi:10.1371/journal.pone.0177875

Obesity, metabolic factors and risk of different histological types of lung cancer: A Mendelian randomization study

2017· article· en· W2623769798 sur OpenAlexaff
Robert Carreras‐Torres, Mattias Johansson, Philip Haycock, Kaitlin H. Wade, Caroline L. Relton, Richard M. Martin, George Davey Smith, Demetrius Albanes, Melinda C. Aldrich, Angeline S. Andrew, Susanne M. Arnold, Heike Bickeböller, Stig E. Bojesen, Hans Brunnström, Jonas Manjer, Irene Brüske, Neil E. Caporaso, Chu Chen, David C. Christiani, W. Jay Christian, Jennifer A. Doherty, Eric J. Duell, John K. Field, Michael P.A. Davies, Michael W. Marcus, Gary E. Goodman, Kjell Grankvist, Aage Haugen, Yun‐Chul Hong, Lambertus A. Kiemeney, Erik H.F.M. van der Heijden, Peter Kraft, Mikael B. Johansson, Stephen Lam, Maria Teresa Landi, Philip Lazarus, Loı̈c Le Marchand, Geoffrey Liu, Olle Melander, Sungshim L. Park, Gad Rennert, Angela Risch, Eric B. Haura, Ghislaine Scélo, Давид Заридзе, Anush Mukeriya, Milan Savić, Jolanta Lissowska, Beata Świątkowska, Vladimí­r Janout, Ivana Holcátová, Dana Mateș, Matthew B. Schabath, Hongbing Shen, Adonina Tardón, M. Dawn Teare, Penella J. Woll, Ming‐Sound Tsao, Xifeng Wu, Jian‐Min Yuan, Christopher I. Amos, James McKay, Paul Brennan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNorth Bristol NHS TrustNational Center for Advancing Translational SciencesUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer Research UKUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustWorld Health OrganizationU.S. Department of Defense
Mots-clésMendelian randomizationObesityLung cancerMedicineInternal medicineBioinformaticsCancerOncologyRandomizationBiologyGeneticsClinical trialGeneGenotypeGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assessing the relationship between lung cancer and metabolic conditions is challenging because of the confounding effect of tobacco. Mendelian randomization (MR), or the use of genetic instrumental variables to assess causality, may help to identify the metabolic drivers of lung cancer. METHODS AND FINDINGS: We identified genetic instruments for potential metabolic risk factors and evaluated these in relation to risk using 29,266 lung cancer cases (including 11,273 adenocarcinomas, 7,426 squamous cell and 2,664 small cell cases) and 56,450 controls. The MR risk analysis suggested a causal effect of body mass index (BMI) on lung cancer risk for two of the three major histological subtypes, with evidence of a risk increase for squamous cell carcinoma (odds ratio (OR) [95% confidence interval (CI)] = 1.20 [1.01-1.43] and for small cell lung cancer (OR [95%CI] = 1.52 [1.15-2.00]) for each standard deviation (SD) increase in BMI [4.6 kg/m2]), but not for adenocarcinoma (OR [95%CI] = 0.93 [0.79-1.08]) (Pheterogeneity = 4.3x10-3). Additional analysis using a genetic instrument for BMI showed that each SD increase in BMI increased cigarette consumption by 1.27 cigarettes per day (P = 2.1x10-3), providing novel evidence that a genetic susceptibility to obesity influences smoking patterns. There was also evidence that low-density lipoprotein cholesterol was inversely associated with lung cancer overall risk (OR [95%CI] = 0.90 [0.84-0.97] per SD of 38 mg/dl), while fasting insulin was positively associated (OR [95%CI] = 1.63 [1.25-2.13] per SD of 44.4 pmol/l). Sensitivity analyses including a weighted-median approach and MR-Egger test did not detect other pleiotropic effects biasing the main results. CONCLUSIONS: Our results are consistent with a causal role of fasting insulin and low-density lipoprotein cholesterol in lung cancer etiology, as well as for BMI in squamous cell and small cell carcinoma. The latter relation may be mediated by a previously unrecognized effect of obesity on smoking behavior.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations666
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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