Abstract 3222: Evaluation of associations between circulating proteins and breast cancer risk using genetic variants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer is the most commonly diagnosed cancer in women in many countries. Several circulating protein biomarkers have been identified in relation to breast cancer risk. However, previous studies either had small sample sizes or employed low-throughput techniques. To search for novel biomarkers, we utilized genetic variants as instruments and evaluated over 1,400 proteins in relation to breast cancer risk using data from the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). We extracted beta coefficients from reported protein quantitative trait loci (pQTL) derived from genome-wide association studies of circulating proteins. Summary statistics of these pQTL variants associated with breast cancer risk were obtained from 122,977 cases and 105,974 controls of European descent in the BCAC. Associations of genetically predicted protein levels with breast cancer risk were evaluated using the inverse-variance weighted method. For proteins with a significant association, expression levels of the corresponding gene were predicted using genotyping and transcriptomic data from the Genotype-Tissue Expression project and then evaluated for their associations with breast cancer risk. We identified 56 protein biomarkers showing a significant association with breast cancer risk after accounting for multiple comparisons (false discovery rate < 0.05). Among them, levels of 32 proteins were influenced by variants close to a newly reported breast cancer susceptibility locus (9q34.2, ABO). Inverse associations of breast cancer risk were found with membrane proteins such as insulin receptor, insulin-like growth factor receptor 1, hepatocyte growth factor receptor, neurogenic locus notch homolog protein 1, and vascular endothelial growth factor receptor 2, with odds ratios ranging from 0.82 to 0.97 per unit increase in genetic risk scores (p-values ranging from 6.53x10-4 to 3.28x10-8). Genetically predicted expression of five genes, CPNE1, CTSF, TFPI, SCG3, and QSOX2, was found to be associated with breast cancer risk at p <0.05 in the same direction as the associations observed for the corresponding proteins. Results from our study suggest that multiple membrane proteins related to insulin resistance may be linked to breast cancer risk through genetic variants at 9q34.2. Citation Format: Xiang Shu, Jiandong Bao, Lang Wu, Jirong Long, Xingyi Guo, Kyriaki Michailidou, Manjeet K. Bolla, Qin Wang, Joe Dennis, Jacques Simard, Douglas F. Easton. Evaluation of associations between circulating proteins and breast cancer risk using genetic variants [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 3222.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».