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Enregistrement W3209439552 · doi:10.1101/2021.10.13.21262206

Salicylic acid and risk of colorectal cancer: a two sample Mendelian randomization study

2021· preprint· en· W3209439552 sur OpenAlexafffund
Aayah Nounu, Rebecca C. Richmond, Isobel D. Stewart, Praveen Surendran, Nicholas J. Wareham, Adam S. Butterworth, Stephanie J. Weinstein, Demetrius Albanes, John A. Baron, John L. Hopper, Jane C. Figueiredo, Polly A. Newcomb, Noralane M. Lindor, Graham Casey, Elizabeth A. Platz, Loı̈c Le Marchand, Cornelia M. Ulrich, Christopher I. Li, Fränzel JB van Duijnhoven, Andrea Gsur, Peter T. Campbell, Vı́ctor Moreno, Pavel Vodička, Ludmila Vodičková, Efrat L. Amitay, Elizabeth Alwers, Jenny Chang‐Claude, Lori C. Sakoda, Martha L. Slattery, Robert E. Schoen, Marc J. Gunter, Sergi Castellvı́-Bel, Hyeong Rok Kim, Sun‐Seog Kweon, Andrew T. Chan, Li Li, Wei Zheng, D. Timothy Bishop, Daniel D. Buchanan, Graham G. Giles, Stephen B. Gruber, Gad Rennert, Zsofia K. Stadler, Tabitha A. Harrison, Yi Lin, Temitope O. Keku, Michael O. Woods, Clemens Schafmayer, Bethany Van Guelpen, Steven Gallinger, Heather Hampel, Sonja I. Berndt, Paul D.P. Pharoah, Annika Lindblom, Alicja Wolk, Anna H. Wu, Emily White, Ulrike Peters, David A. Drew, Dominique Scherer, Justo Lorenzo Bermejo, Hermann Brenner, Michael Hoffmeister, Ann C. Williams, Caroline L. Relton

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai HospitalMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMedicinska fakulteten, Umeå UniversitetHealth and Social Care Research and Development DivisionInstituto de Salud Carlos IIICancer Council VictoriaOntario Ministry of Research and InnovationNational Health and Medical Research CouncilNational Center for Advancing Translational SciencesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNIHR Cambridge Biomedical Research CentreNIHR BioResourceChonnam National University Hwasun HospitalHellenic Health FoundationWereld Kanker Onderzoek FondsXunta de GaliciaInnovative Medicines InitiativeMutuelle Générale de l'Education NationaleDeutsche KrebshilfeAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroNordForskKWF KankerbestrijdingVetenskapsrådetCambridge University HospitalsStockholms Läns LandstingChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateBundesministerium für Bildung und ForschungBritish Heart FoundationMinisterio de Economía y CompetitividadCancerfondenNational Cancer InstituteFundación Científica Asociación Española Contra el CáncerCancer Research Foundation in Northern SwedenKarolinska InstitutetUniversity of CambridgeZonMwCanadian Cancer Society Research InstituteInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleMcGill UniversityPublic Health AgencyWorld Cancer Research FundKnut och Alice Wallenbergs StiftelseDamon Runyon Cancer Research FoundationUniversity of BristolMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyEngineering and Physical Sciences Research CouncilGroupement des Entreprises Françaises dans la lutte contre le CancerCentre Hospitalier Universitaire de NantesEuropean CommissionGeneralitat de CatalunyaFood Standards AgencyDepartment of Health and Social CareCancer Research UKUmeå UniversitetChonnam National UniversityCentres de Recerca de CatalunyaConseil Régional des Pays de la LoireGénome QuébecNHS Blood and TransplantUniversity of South FloridaSwedish Cancer FoundationMoffitt Cancer CenterPelotoniaDivision of Cancer Prevention, National Cancer InstituteScottish GovernmentFlorida Department of HealthNational Institutes of HealthMike and Josie Harper Cancer Research InstituteInstitut Gustave-RoussyGrantová Agentura České RepublikyJohns Hopkins UniversityCentre International de Recherche sur le CancerWorld Cancer Research Fund InternationalMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterAssociation Anne de Bretagne GenetiqueAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Institute for Health and Care ResearchFred Hutchinson Cancer Research CenterLigue Contre le CancerDeutsches KrebsforschungszentrumU.S. Department of Health and Human ServicesOffice of Research Infrastructure Programs, National Institutes of HealthAmerican Institute for Cancer Research
Mots-clésAspirinMendelian randomizationColorectal cancerSingle-nucleotide polymorphismMedicineInternal medicineOncologyBioinformaticsCancerBiologyGeneticsGenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Salicylic acid (SA) is a metabolite that can be obtained from the diet via fruit and vegetable ingestion, of which increased consumption has observationally been shown to decrease risk of colorectal cancer (CRC). Whilst primary prevention trials of SA and CRC risk are lacking, there is strong evidence from clinical trials and prospective cohort studies that aspirin (acetylsalicylic acid) is an effective primary and secondary chemopreventative agent. Since aspirin is rapidly deacetylated to form SA, it follows that SA may have a central role for aspirin chemoprevention. Through a Mendelian randomization (MR) approach, we aimed to address whether levels of SA affected CRC risk, and whether aspirin intake as a proxy for increased SA levels was required to identify an effect. Methods and Findings A two sample MR analysis was carried out using genome-wide association study summary statistics of SA from INTERVAL and EPIC-Norfolk (N= 14,149) and CRC from Colon Cancer Family Registry (CCFR), Colorectal Cancer Transdisciplinary Study (CORECT), Genetics and Epidemiology of Colorectal Cancer (GECCO) consortia and UK Biobank (55,168 cases and 65,160 controls). The Darmkrebs: Chancen der Verhütung durch Screening (DACHS) study (4,410 cases and 3,441 controls) was used for replication and stratification of aspirin-users and non-users. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) for SA were selected via three methods: (1) Functional SNPs that influence aspirin and SA metabolising enzymes’ activity; (2) Pathway SNPs, those that are present in the coding regions of genes involved in aspirin and SA metabolism; and (3) genome-wide significant SNPs associated with levels of circulating SA. No association was found between the functional SNPs and SA levels, therefore they were not taken forward in an MR analysis. We identified 2 pathway SNPs (explaining 0.03% of the variance in SA levels and with an F statistic of 1.74) and 1 genome-wide independent SNP (explaining 0.05% of the variance and with an F statistic of 7.44) to proxy for SA levels. Using the pathway SNPs, an inverse variance weighted approach found no association between an SD increase in SA and CRC risk (GECCO OR:1.03, 95% CI: 0.84-1.27 and DACHS OR:1.10, 95% CI:0.58-2.07) and no association was found upon stratification between aspirin users and non-users in the DACHS study (OR:0.93, 95% CI:0.23-3.73 and OR:1.24, 95% CI:0.57-2.69, respectively). Wald ratio results using the genome-wide SNP also showed no association between an SD increase in SA and CRC risk (GECCO OR: 1.08, 95% CI:0.86-1.34 and DACHS OR: 1.01, 95% CI:0.44-2.31) and no effect was observed upon stratification by aspirin use (users OR:0.66, 95% CI: 0.11-4.12 and non-users OR: 1.12, 95% CI: 0.42-2.97). Conclusions We found no evidence to suggest that an SD increase in genetically predicted SA protects against CRC risk in the general population and upon stratification by aspirin use. However, based on the calculated variance explained by the SNPs and the F statistic, we acknowledge the possibility of weak instrument bias and the need to find better instruments for SA levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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