The genetic interplay between body mass index, breast size and breast cancer risk: a Mendelian randomization analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence linking breast size to breast cancer risk has been inconsistent, and its interpretation is often hampered by confounding factors such as body mass index (BMI). Here, we used linkage disequilibrium score regression and two-sample Mendelian randomization (MR) to examine the genetic associations between BMI, breast size and breast cancer risk. METHODS: Summary-level genotype data from 23andMe, Inc (breast size, n = 33 790), the Breast Cancer Association Consortium (breast cancer risk, n = 228 951) and the Genetic Investigation of ANthropometric Traits (BMI, n = 183 507) were used for our analyses. In assessing causal relationships, four complementary MR techniques [inverse variance weighted (IVW), weighted median, weighted mode and MR-Egger regression] were used to test the robustness of the results. RESULTS: The genetic correlation (rg) estimated between BMI and breast size was high (rg = 0.50, P = 3.89x10-43). All MR methods provided consistent evidence that higher genetically predicted BMI was associated with larger breast size [odds ratio (ORIVW): 2.06 (1.80-2.35), P = 1.38x10-26] and lower overall breast cancer risk [ORIVW: 0.81 (0.74-0.89), P = 9.44x10-6]. No evidence of a relationship between genetically predicted breast size and breast cancer risk was found except when using the weighted median and weighted mode methods, and only with oestrogen receptor (ER)-negative risk. There was no evidence of reverse causality in any of the analyses conducted (P > 0.050). CONCLUSION: Our findings indicate a potential positive causal association between BMI and breast size and a potential negative causal association between BMI and breast cancer risk. We found no clear evidence for a direct relationship between breast size and breast cancer risk.
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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 | 0,034 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».