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Enregistrement W2946307060 · doi:10.1093/jnci/djz075

Radiogenomics Consortium Genome-Wide Association Study Meta-Analysis of Late Toxicity After Prostate Cancer Radiotherapy

2019· article· en· W2946307060 sur OpenAlexaff
Sarah L. Kerns, Laura Fachal, Leila Dorling, Gillian C. Barnett, Andrea Baran, Derick R. Peterson, Michelle Hollenberg, Ke Hao, Antonio Di Narzo, Mehmet Eren Ahsen, Gaurav Pandey, Søren M. Bentzen, Michelle C. Janelsins, Rebecca Elliott, Paul D.P. Pharoah, N.G. Burnet, David P. Dearnaley, S. Gulliford, Emma Hall, Matthew R. Sydes, Miguel E. Aguado‐Barrera, Antonio Gómez‐Caamaño, Ana M. Carballo, Paula Peleteiro, Ramón Lobato-Busto, Richard G. Stock, Nelson N. Stone, Harry Ostrer, Nawaid Usmani, Sandeep K. Singhal, Hiroshi Tsuji, Takashi Imai, Shiro Saito, Rosalind A. Eeles, Kim De Ruyck, Matthew Parliament, Alison M. Dunning, Ana Vega, Barry S. Rosenstein, Catharine West

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesMedical Research CouncilManchester Biomedical Research CentreNational Cancer InstituteCancer Research UKNational Institutes of HealthEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Defense
Mots-clésProstate cancerSingle-nucleotide polymorphismRadiogenomicsUrinary systemOncologyMedicineInternal medicineCancerBiologyGeneticsGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A total of 10%-20% of patients develop long-term toxicity following radiotherapy for prostate cancer. Identification of common genetic variants associated with susceptibility to radiotoxicity might improve risk prediction and inform functional mechanistic studies. METHODS: We conducted an individual patient data meta-analysis of six genome-wide association studies (n = 3871) in men of European ancestry who underwent radiotherapy for prostate cancer. Radiotoxicities (increased urinary frequency, decreased urinary stream, hematuria, rectal bleeding) were graded prospectively. We used grouped relative risk models to test associations with approximately 6 million genotyped or imputed variants (time to first grade 2 or higher toxicity event). Variants with two-sided Pmeta less than 5 × 10-8 were considered statistically significant. Bayesian false discovery probability provided an additional measure of confidence. Statistically significant variants were evaluated in three Japanese cohorts (n = 962). All statistical tests were two-sided. RESULTS: Meta-analysis of the European ancestry cohorts identified three genomic signals: single nucleotide polymorphism rs17055178 with rectal bleeding (Pmeta = 6.2 × 10-10), rs10969913 with decreased urinary stream (Pmeta = 2.9 × 10-10), and rs11122573 with hematuria (Pmeta = 1.8 × 10-8). Fine-scale mapping of these three regions was used to identify another independent signal (rs147121532) associated with hematuria (Pconditional = 4.7 × 10-6). Credible causal variants at these four signals lie in gene-regulatory regions, some modulating expression of nearby genes. Previously identified variants showed consistent associations (rs17599026 with increased urinary frequency, rs7720298 with decreased urinary stream, rs1801516 with overall toxicity) in new cohorts. rs10969913 and rs17599026 had similar effects in the photon-treated Japanese cohorts. CONCLUSIONS: This study increases the understanding of the architecture of common genetic variants affecting radiotoxicity, points to novel radio-pathogenic mechanisms, and develops risk models for testing in clinical studies. Further multinational radiogenomics studies in larger cohorts are worthwhile.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,024
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations113
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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