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Enregistrement W3007067759 · doi:10.1093/jnci/djaa030

Ovarian and Breast Cancer Risks Associated With Pathogenic Variants in <i>RAD51C</i> and <i>RAD51D</i>

2020· article· en· W3007067759 sur OpenAlexafffund
Xin Yang, Honglin Song, Goska Leslie, Christoph Engel, Eric Hahnen, Bernd Auber, Judit Horváth, Karin Kast, Dieter Niederacher, Clare Turnbull, Richard S. Houlston, Helen Hanson, Chey Loveday, Jill S. Dolinsky, Holly LaDuca, Susan J. Ramus, Usha Menon, Adam N. Rosenthal, Ian Jacobs, Simon A. Gayther, Ed Dicks, Heli Nevanlinna, Kristiina Aittomäki, Liisa M. Pelttari, Hans Ehrencrona, Åke Borg, Anders Kvist, Bárbara Rivera, Thomas van Overeem Hansen, Malene Djursby, Andrew Lee, Joe Dennis, David D.L. Bowtell, Nadia Traficante, Orland Dı́ez, Judith Balmañà, Stephen B. Gruber, Georgia Chenevix‐Trench, kConFab Investigators, Allan Jensen, Susanne K. Kjær, Estrid Høgdall, Laurent Castéra, Judy E. Garber, Ramūnas Janavičius, Ana Osório, Lisa Golmard, Ana Vega, Fergus J. Couch, Mark E. Robson, Jacek Gronwald, Susan M. Domchek, Julie O. Culver, Miguel de la Hoya, Douglas F. Easton, William D. Foulkes, Marc Tischkowitz, Alfons Meindl, Rita K. Schmutzler, Paul D.P. Pharoah, Antonis C. Antoniou

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthSyöpäsäätiöMedical Research and Materiel CommandDeutsche KrebshilfeCancer Council VictoriaLietuvos Mokslo TarybaFederación Española de Enfermedades RarasAgence Nationale de la RechercheNational Cancer InstituteUniversity College LondonNational Institute for Health and Care ResearchCancer Council South AustraliaMedical Research CouncilCancer Research SocietyNIHR Cambridge Biomedical Research CentreEuropean CommissionBreast Cancer Research FoundationPfizerRegion HovedstadenCancer Council NSWCancer Research UK
Mots-clésBreast cancerOncologyOvarian cancerInternal medicineMedicineGynecologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to estimate precise age-specific tubo-ovarian carcinoma (TOC) and breast cancer (BC) risks for carriers of pathogenic variants in RAD51C and RAD51D. METHODS: We analyzed data from 6178 families, 125 with pathogenic variants in RAD51C, and 6690 families, 60 with pathogenic variants in RAD51D. TOC and BC relative and cumulative risks were estimated using complex segregation analysis to model the cancer inheritance patterns in families while adjusting for the mode of ascertainment of each family. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Pathogenic variants in both RAD51C and RAD51D were associated with TOC (RAD51C: relative risk [RR] = 7.55, 95% confidence interval [CI] = 5.60 to 10.19; P = 5 × 10-40; RAD51D: RR = 7.60, 95% CI = 5.61 to 10.30; P = 5 × 10-39) and BC (RAD51C: RR = 1.99, 95% CI = 1.39 to 2.85; P = 1.55 × 10-4; RAD51D: RR = 1.83, 95% CI = 1.24 to 2.72; P = .002). For both RAD51C and RAD51D, there was a suggestion that the TOC relative risks increased with age until around age 60 years and decreased thereafter. The estimated cumulative risks of developing TOC to age 80 years were 11% (95% CI = 6% to 21%) for RAD51C and 13% (95% CI = 7% to 23%) for RAD51D pathogenic variant carriers. The estimated cumulative risks of developing BC to 80 years were 21% (95% CI = 15% to 29%) for RAD51C and 20% (95% CI = 14% to 28%) for RAD51D pathogenic variant carriers. Both TOC and BC risks for RAD51C and RAD51D pathogenic variant carriers varied by cancer family history and could be as high as 32-36% for TOC, for carriers with two first-degree relatives diagnosed with TOC, or 44-46% for BC, for carriers with two first-degree relatives diagnosed with BC. CONCLUSIONS: These estimates will facilitate the genetic counseling of RAD51C and RAD51D pathogenic variant carriers and justify the incorporation of RAD51C and RAD51D into cancer risk prediction models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations165
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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