Breast and Prostate Cancer Risks for Male<i>BRCA1</i>and<i>BRCA2</i>Pathogenic Variant Carriers Using Polygenic Risk Scores
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent population-based female breast cancer and prostate cancer polygenic risk scores (PRS) have been developed. We assessed the associations of these PRS with breast and prostate cancer risks for male BRCA1 and BRCA2 pathogenic variant carriers. METHODS: 483 BRCA1 and 1318 BRCA2 European ancestry male carriers were available from the Consortium of Investigators of Modifiers of BRCA1/2 (CIMBA). A 147-single nucleotide polymorphism (SNP) prostate cancer PRS (PRSPC) and a 313-SNP breast cancer PRS were evaluated. There were 3 versions of the breast cancer PRS, optimized to predict overall (PRSBC), estrogen receptor (ER)-negative (PRSER-), or ER-positive (PRSER+) breast cancer risk. RESULTS: PRSER+ yielded the strongest association with breast cancer risk. The odds ratios (ORs) per PRSER+ standard deviation estimates were 1.40 (95% confidence interval [CI] =1.07 to 1.83) for BRCA1 and 1.33 (95% CI = 1.16 to 1.52) for BRCA2 carriers. PRSPC was associated with prostate cancer risk for BRCA1 (OR = 1.73, 95% CI = 1.28 to 2.33) and BRCA2 (OR = 1.60, 95% CI = 1.34 to 1.91) carriers. The estimated breast cancer odds ratios were larger after adjusting for female relative breast cancer family history. By age 85 years, for BRCA2 carriers, the breast cancer risk varied from 7.7% to 18.4% and prostate cancer risk from 34.1% to 87.6% between the 5th and 95th percentiles of the PRS distributions. CONCLUSIONS: Population-based prostate and female breast cancer PRS are associated with a wide range of absolute breast and prostate cancer risks for male BRCA1 and BRCA2 carriers. These findings warrant further investigation aimed at providing personalized cancer risks for male carriers and informing clinical management.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».