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Enregistrement W4221033379 · doi:10.1158/1055-9965.epi-21-0875

B-Cell NHL Subtype Risk Associated with Autoimmune Conditions and PRS

2022· article· en· W4221033379 sur OpenAlexafffund
Sophia Wang, Claire M. Vajdic, Martha S. Linet, Susan L. Slager, Jenna Voutsinas, Alexandra Nieters, Delphine Casabonne, James R. Cerhan, Wendy Cozen, Graciela S. Alarcón, Otoniel Martı́nez-Maza, Elizabeth E. Brown, Paige M. Bracci, Jennifer Turner, Henrik Hjalgrim, Parveen Bhatti, Yawei Zhang, Brenda M. Birmann, Christopher R. Flowers, Ora Paltiel, Elizabeth A. Holly, Eleanor Kane, Dennis D. Weisenburger, Marc Maynadié, Pierluigi Cocco, Lenka Foretová, Elizabeth C. Breen, Qing Lan, Angela Brooks‐Wilson, Anneclaire J. De Roos, Martyn T. Smith, Eve Roman, Paolo Boffetta, Anne Kricker, Tongzhang Zheng, Christine F. Skibola, Jacqueline Clavel, Alain Monnereau, Stephen J. Chanock, Nathaniel Rothman, Yolanda Benavente, Patricia Hartge, Karin E. Smedby

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCancer Council NSWMedical Research CouncilCancerfondenCanadian Institutes of Health ResearchInstitut National Du CancerNational Health and Medical Research CouncilMichael Smith Health Research BCUniversity of California, San FranciscoInstituto de Salud Carlos IIIBundesamt für StrahlenschutzStockholms Läns LandstingEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyJosé Carreras Leukämie-StiftungUniversity of SydneyBlood Cancer UKKarolinska InstitutetCompagnia di San PaoloEuropean CommissionFondation de FranceNational Institutes of HealthFriends of José Carreras International Leukemia FoundationHealth Research BoardAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailYale University
Mots-clésMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A previous International Lymphoma Epidemiology (InterLymph) Consortium evaluation of joint associations between five immune gene variants and autoimmune conditions reported interactions between B-cell response-mediated autoimmune conditions and the rs1800629 genotype on risk of B-cell non-Hodgkin lymphoma (NHL) subtypes. Here, we extend that evaluation using NHL subtype-specific polygenic risk scores (PRS) constructed from loci identified in genome-wide association studies of three common B-cell NHL subtypes. METHODS: In a pooled analysis of NHL cases and controls of Caucasian descent from 14 participating InterLymph studies, we evaluated joint associations between B-cell-mediated autoimmune conditions and tertile (T) of PRS for risk of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL; n = 1,914), follicular lymphoma (n = 1,733), and marginal zone lymphoma (MZL; n = 407), using unconditional logistic regression. RESULTS: We demonstrated a positive association of DLBCL PRS with DLBCL risk [T2 vs. T1: OR = 1.24; 95% confidence interval (CI), 1.08-1.43; T3 vs. T1: OR = 1.81; 95% CI, 1.59-2.07; P-trend (Ptrend) < 0.0001]. DLBCL risk also increased with increasing PRS tertile among those with an autoimmune condition, being highest for those with a B-cell-mediated autoimmune condition and a T3 PRS [OR = 6.46 vs. no autoimmune condition and a T1 PRS, Ptrend < 0.0001, P-interaction (Pinteraction) = 0.49]. Follicular lymphoma and MZL risk demonstrated no evidence of joint associations or significant Pinteraction. CONCLUSIONS: Our results suggest that PRS constructed from currently known subtype-specific loci may not necessarily capture biological pathways shared with autoimmune conditions. IMPACT: Targeted genetic (PRS) screening among population subsets with autoimmune conditions may offer opportunities for identifying those at highest risk for (and early detection from) DLBCL.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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