Mendelian randomization analyses of genetically predicted circulating levels of cytokines with risk of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To determine whether genetically predicted circulating levels of cytokines are associated with risk of overall breast cancer (BC), estrogen receptor (ER)-positive and ER-negative BC, we conducted two-sample MR analyses using data from the most comprehensive genome-wide association studies (GWAS) on cytokines in 8293 Finnish participants and the largest BC GWAS from the Breast Cancer Association Consortium (BCAC) with totally 122,977 BC cases and 105,974 healthy controls. We systematically screened 41 cytokines (of which 24 cytokines have available instruments) and identified that genetically predicted circulating levels (1-SD increase) of MCP1 (OR: 1.08; 95% CIs: 1.03–1.12; P value: 3.55 × 10−4), MIP1b (OR: 1.02; 95% CIs: 1.01–1.04; P value: 2.70 × 10−3) and IL13 (OR: 1.06; 95% CIs: 1.03–1.10; P value: 3.33 × 10−4) were significantly associated with increased risk of overall BC, as well as ER-positive BC. In addition, higher levels of MIP1b and IL13 were also significantly associated with increased risk of ER-negative BC. These findings suggest the crucial role of cytokines in BC carcinogenesis and potential of targeting specific inflammatory cytokines for BC prevention.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».