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Enregistrement W2741961643 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-2292

Abstract 2292: Lung function and lung cancer risk: a Mendelian randomization study of UK Biobank cohort and the International Lung Cancer Consortium

2017· article· en· W2741961643 sur OpenAlexaff
Linda Kachuri, Mattias Johansson, Paul Brennan, Phillip Haycock, Geoffrey Liu, Maria Teresa Landi, David C. Christiani, Neil E. Caporaso, Xifeng Wu, Melinda C. Aldrich, Demetrius Albanes, Adonina Tardón, Gad Rennert, Chu Chen, Gary E. Goodman, Jennifer A. Doherty, Heike Bickeböller, M. Dawn Teare, Lambertus A. Kiemeney, Stig E. Bojesen, John K. Field, Aage Haugen, Stephen Lam, Loı̈c Le Marchand, Matthew B. Schabath, Angeline S. Andrew, Jonas Manjer, Philip Lazarus, Susanne M. Arnold, Valérie Gaborieau, Richard M. Martin, Caroline L. Relton, George Davey Smith, Christopher I. Amos, James McKay

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer CentreSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMendelian randomizationLung cancerHazard ratioVital capacityInternal medicineCohortProportional hazards modelOncologyLung cancer screeningLungConfidence intervalDiffusing capacityLung functionGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Impaired lung function (LF) is strongly associated with increased lung cancer risk. However, since airflow obstruction is a diagnostic criterion for obstructive lung disease, and a consequence of tobacco smoking, isolating the causal relationship between LF and lung cancer has remained a challenge. Methods: We investigated 3 standardized (mean=0, standard deviation=1) LF metrics: forced expiratory volume in 1 second (FEV1), forced vital capacity (FVC), and FEV1/FVC. To evaluate the causal relevance of LF in lung cancer etiology we conducted: i) survival analyses in the UK Biobank cohort (UKB); and ii) Mendelian Randomization (MR) analyses using genetic instrumental variables (IVs) developed in UKB and tested using individual-level data from the OncoArray, a genome-wide array with in-depth coverage for common cancers. Results: 702 incident lung cancers were diagnosed in 484,194 UKB participants during follow-up. Cox regression was used to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI), adjusted for age, sex, smoking status, socioeconomic status, and assessment center. Adjustment for other smoking metrics yielded similar results. Lung cancer risk increased per 1 unit decrease in FEV1 (HR=1.80, 95% CI: 1.64-1.98, p=3.3×10-34), FVC (HR=1.45, 1.30-1.60, p=2.3×10-12), and FEV1/FVC (HR=1.39, 1.33-1.46, p=1.3×10-38). This pattern was observed for adenocarcinoma (n=300): FEV1 (HR=1.77, p=6.0×10-12), FVC (HR=1.48, p=1.4×10-5), FEV1/FVC (HR=1.34, p=8.3×10-11); and squamous cell carcinoma (n=166): FEV1 (HR=1.97, p=9.9×10-10), FVC (HR=1.60, p=1.0×10-4), FEV1/FVC (HR=1.38, p=5.9×10-8). Next, a genome-wide association study of 67,708 UKB participants and 12.6 million variants was carried out to develop genetic IVs for LF. Results were filtered to retain independent variants (R2<0.2) associated with each LF phenotype (p<5×10-8). The following IVs were developed: FEV1 (n=28 variants, 0.72% of variation explained), FVC (n=44, 1.08%), and FEV1/FVC (n=45, 1.85%). Odds ratios (OR) for each IV and lung cancer were estimated for 18,686 cases 15,190 controls (>80% European ancestry) from 23 studies. Effect estimates were combined using maximum-likelihood MR models to estimate causal ORs. MR results indicate that genetic scores associated with improved airflow are unrelated to lung cancer risk: FEV1 (OR=1.00, 95% CI: 0.96-1.03, p=0.86), FVC (OR=1.00, 0.97-1.03, p=0.93) and FEV1/FVC (OR=1.00, 0.91-1.10, p=0.95). The null association observed for the genetic determinants of FEV1, FVC and FEV1/FVC was not modified by tumor histology or smoking status. Conclusions: LF is a robust predictor of lung cancer risk, however, our findings do not support the existence of causal pathways that are independent of obstructive lung disease or smoking. This apparent lack of a causal relationship should be interpreted with caution since pleiotropic effects of LF loci cannot be ruled out. Citation Format: Linda Kachuri, Mattias Johansson, Paul Brennan, Phillip Haycock, Geoffrey Liu, Maria Teresa Landi, David C. Christiani, Neil E. Caporaso, Xifeng Wu, Melinda C. Aldrich, Demetrius Albanes, Adonina Tardón, Gad Rennert, Chu Chen, Gary E. Goodman, Jennifer A. Doherty, Heike Bickeböller, Dawn Teare, Lambertus A. Kiemeney, Stig E. Bojesen, John K. Field, Aage Haugen, Stephen Lam, Loic Le Marchand, Matthew B. Schabath, Angeline S. Andrew, Jonas Manjer, Philip Lazarus, Susanne M. Arnold, Valérie Gaborieau, Richard Martin, Caroline Relton, George Davey Smith, Christopher I. Amos, James D. McKay, Rayjean J. Hung. Lung function and lung cancer risk: a Mendelian randomization study of UK Biobank cohort and the International Lung Cancer Consortium [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 2292. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-2292

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations0
Publié2017
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