Genetic Determinants of Lung Cancer Prognosis in Never Smokers: A Pooled Analysis in the International Lung Cancer Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Lung cancer remains the leading cause of cancer death worldwide, with 15% to 20% occurring in never smokers. To assess genetic determinants for prognosis among never smokers, we conducted a genome-wide investigation in the International Lung Cancer Consortium (ILCCO). Methods: Genomic and clinical data from 1,569 never-smoking patients with lung cancer of European ancestry from 10 ILCCO studies were included. HRs and 95% confidence intervals of overall survival were estimated. We assessed whether the associations were mediated through mRNA expression–based 1,553 normal lung tissues from the lung expression quantitative trait loci (eQTL) dataset and Genotype-Tissue Expression (GTEx). For cross-ethnicity generalization, we assessed the associations in a Japanese study (N = 887). Results: One locus at 13q22.2 was associated with lung adenocarcinoma survival at genome-wide level, with carriers of rs12875562-T allele exhibiting poor prognosis [HR = 1.71 (1.41–2.07), P = 3.60 × 10−8], and altered mRNA expression of LMO7DN in lung tissue (GTEx, P = 9.40 × 10−7; Lung eQTL dataset, P = 0.003). Furthermore, 2 of 11 independent loci that reached the suggestive significance level (P < 10−6) were significant eQTL affecting mRNA expression of nearby genes in lung tissues, including CAPZB at 1p36.13 and UBAC1 at 9q34.3. One locus encoding NWD2/KIAA1239 at 4p14 showed associations in both European [HR = 0.50 (0.38–0.66), P = 6.92 × 10−7] and Japanese populations [HR = 0.79 (0.67–0.94), P = 0.007]. Conclusions: Based on the largest genomic investigation on the lung cancer prognosis of never smokers to date, we observed that lung cancer prognosis is affected by inherited genetic variants. Impact: We identified one locus near LMO7DN at genome-wide level and several potential prognostic genes with cis-effect on mRNA expression. Further functional genomics work is required to understand their role in tumor progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».