Potential of polygenic risk scores for improving population estimates of women’s breast cancer genetic risks
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Breast cancer risk has conventionally been assessed using family history (FH) and rare high/moderate penetrance pathogenic variants (PVs), notably in BRCA1/2, and more recently PALB2, CHEK2, and ATM. In addition to these PVs, it is now possible to use increasingly predictive polygenic risk scores (PRS) as well. The comparative population-level predictive capability of these three different indicators of genetic risk for risk stratification is, however, unknown. METHODS: The Canadian heritable breast cancer risk distribution was estimated using a novel genetic mixing model (GMM). A realistically representative sample of women was synthesized based on empirically observed demographic patterns for appropriately correlated family history, inheritance of rare PVs, PRS, and residual risk from an unknown polygenotype. Risk assessment was simulated using the BOADICEA risk algorithm for 10-year absolute breast cancer incidence, and compared to heritable risks as if the overall polygene, including its measured PRS component, and PV risks were fully known. RESULTS: Generally, the PRS was most predictive for identifying women at high risk, while family history was the weakest. Only the PRS identified any women at low risk of breast cancer. CONCLUSION: PRS information would be the most important advance in enabling effective risk stratification for population-wide breast cancer screening.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».