Auto-antibodies to p53 and the Subsequent Development of Colorectal Cancer in a U.S. Prospective Cohort Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Auto-antibodies to tumor suppressor p53 are found in a subset of patients with colorectal cancer. A recent prospective study in the United States has reported a significant 1.8-fold increased odds for colorectal cancer development with prediagnostic seropositivity to p53. In this study, we sought to examine this association in a U.S. colorectal cancer cohort consortium to evaluate the potential utility of p53 auto-antibodies as an early biomarker for colorectal cancer. METHODS: Auto-antibodies to p53 were measured in prediagnostic blood samples of 3,702 incident colorectal cancer cases and 3,702 controls, matched by age, race, and sex, from 9 U.S. prospective cohorts. The association of seropositivity to p53 with colorectal cancer risk, overall and by time between blood draw and diagnosis, was determined by conditional logistic regression. RESULTS: Overall, 5% of controls and 7% of cases were seropositive to p53, resulting in a statistically significant 33% increased colorectal cancer risk [odds ratio (OR), 1.33; 95% confidence interval (CI), 1.09-1.61]. By follow-up time, the association was only significant with colorectal cancer diagnoses within 4 years after blood draw (OR, 2.27; 95% CI, 1.62-3.19), but not thereafter (OR, 0.97; 95% CI, 0.76-1.24). CONCLUSIONS: In this large consortium of prospective cohorts, we found that prediagnostic seropositivity to tumor suppressor p53 was significantly associated with an over 2-fold increased odds of developing colorectal cancer within 4 years after blood draw. IMPACT: Our finding suggests that p53 seropositivity may not be a useful predictor of long-term colorectal cancer risk; however, it might be considered as a marker to aid in the early diagnosis of colorectal cancer.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».