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Enregistrement W4205775630 · doi:10.1186/s12916-021-02193-0

Circulating inflammatory cytokines and risk of five cancers: a Mendelian randomization analysis

2022· article· en· W4205775630 sur OpenAlexafffund
Emmanouil Bouras, Ville Karhunen, Dipender Gill, Jian Huang, Philip Haycock, Marc J. Gunter, Mattias Johansson, Paul Brennan, Timothy J. Key, Sarah J. Lewis, Richard M. Martin, Neil Murphy, Elizabeth A. Platz, Ruth C. Travis, James Yarmolinsky, Verena Zuber, Paul Martin, Michail Katsoulis, Heinz Freisling, Therese Haugdahl Nøst, Matthias B. Schulze, Laure Dossus, Christopher I. Amos, Ari Ahola‐Olli, Saranya Palaniswamy, Minna Männikkö, Juha Auvinen, Karl‐Heinz Herzig, Sirkka Keinänen‐Kiukaanniemi, Terho Lehtimäki, Veikko Salomaa, Olli T. Raitakari, Marko Salmi, Sirpa Jalkanen, CRUK, Marjo-Riitta Jarvelin, Abbas Dehghan, Konstantinos K. Tsilidis

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMacrophage Migration Inhibitory Factor
Établissements canadiensSinai Health SystemLunenfeld-Tanenbaum Research InstitutePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSt. George's, University of LondonUniversität PotsdamFaculty of Medicine and Health, University of SydneyJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthAgence Nationale de la RechercheNational Institute for Health and Care ResearchSingapore Institute for Clinical SciencesStanley Center for Psychiatric Research, Broad InstituteAgency for Science, Technology and ResearchNational Cancer InstituteUniversity of BristolOulun YliopistoUniversity of TorontoWorld Health OrganizationCancer Research UKUniversity College LondonBritish Heart FoundationMassachusetts General HospitalUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustTurun YliopistoUniversity of OxfordNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetImperial College LondonHelsingin YliopistoBroad InstituteJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineMendelian randomizationOncologyInternal medicineBioinformaticsGeneGeneticsGenotypeGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epidemiological and experimental evidence has linked chronic inflammation to cancer aetiology. It is unclear whether associations for specific inflammatory biomarkers are causal or due to bias. In order to examine whether altered genetically predicted concentration of circulating cytokines are associated with cancer development, we performed a two-sample Mendelian randomisation (MR) analysis. METHODS: Up to 31,112 individuals of European descent were included in genome-wide association study (GWAS) meta-analyses of 47 circulating cytokines. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) robustly associated with the cytokines, located in or close to their coding gene (cis), were used as instrumental variables. Inverse-variance weighted MR was used as the primary analysis, and the MR assumptions were evaluated in sensitivity and colocalization analyses and a false discovery rate (FDR) correction for multiple comparisons was applied. Corresponding germline GWAS summary data for five cancer outcomes (breast, endometrial, lung, ovarian, and prostate), and their subtypes were selected from the largest cancer-specific GWASs available (cases ranging from 12,906 for endometrial to 133,384 for breast cancer). RESULTS: There was evidence of inverse associations of macrophage migration inhibitory factor with breast cancer (OR per SD = 0.88, 95% CI 0.83 to 0.94), interleukin-1 receptor antagonist with endometrial cancer (0.86, 0.80 to 0.93), interleukin-18 with lung cancer (0.87, 0.81 to 0.93), and beta-chemokine-RANTES with ovarian cancer (0.70, 0.57 to 0.85) and positive associations of monokine induced by gamma interferon with endometrial cancer (3.73, 1.86 to 7.47) and cutaneous T-cell attracting chemokine with lung cancer (1.51, 1.22 to 1.87). These associations were similar in sensitivity analyses and supported in colocalization analyses. CONCLUSIONS: Our study adds to current knowledge on the role of specific inflammatory biomarker pathways in cancer aetiology. Further validation is needed to assess the potential of these cytokines as pharmacological or lifestyle targets for cancer prevention.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,011
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations186
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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