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Enregistrement W4229059608 · doi:10.1016/j.euo.2021.07.001

Genome-wide Meta-analysis Identifies Novel Genes Associated with Recurrence and Progression in Non–muscle-invasive Bladder Cancer

2021· review· en· W4229059608 sur OpenAlexaffabout
Tessel E. Galesloot, Anne J. Grotenhuis, D. Kolev, Katja K.H. Aben, Richard T. Bryan, James W.F. Catto, Kar Keung Cheng, Samantha Conroy, Lars Dyrskjøt, Neil Fleshner, Nicholas D. James, Philippe Lamy, Sia V. Lindskrog, Núria Malats, Lourdes Mengual, Gerald W. Verhaegh, Maurice P. Zeegers, Lambertus A. Kiemeney, Sita H. Vermeulen

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesFP7 HealthUniversity of SheffieldUniversity of BirminghamInstituto de Salud Carlos IIINational Institute for Health and Care ResearchNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCancer Research UK
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismHazard ratioGenome-wide association studyBladder cancerOncologySNPMedicineCandidate geneLocus (genetics)Proportional hazards modelExpression quantitative trait loci1000 Genomes ProjectGenetic associationGeneticsGeneInternal medicineConfidence intervalGenotypeBiologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non–muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) is characterized by frequent recurrences and a risk of progression in stage and grade. Increased knowledge of underlying biological mechanisms is needed. To identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with recurrence-free (RFS) and progression-free (PFS) survival in NMIBC. We analyzed outcome data from 3400 newly diagnosed NMIBC patients from the Netherlands, the UK, Canada, and Spain. We generated genome-wide germline SNP data using Illumina OmniExpress and Infinium Global Screening Array in combination with genotype imputation. Cohort-specific genome-wide association studies (GWASs) for RFS and PFS were performed using a Cox proportional hazard model. Results were combined in a fixed-effect inverse-variance weighted meta-analysis. Candidate genes for the identified SNP associations were prioritized using functional annotation, gene-based analysis, expression quantitative trait locus analysis, and transcription factor binding site databases. Tumor expression levels of prioritized genes were tested for association with RFS and PFS in an independent NMIBC cohort. This meta-analysis revealed a genome-wide significant locus for RFS on chromosome 14 (lead SNP rs12885353, hazard ratio [HR] C vs T allele 1.55, 95% confidence interval [CI] 1.33–1.82, p = 4.0 × 10–8), containing genes G2E3 and SCFD1. Higher expression of SCFD1 was associated with increased RFS (HR 0.70, 95% CI 0.59–0.84, pFDR = 0.003). Twelve other loci were suggestively associated with RFS (p < 10–5), pointing toward 18 additional candidate genes. For PFS, ten loci showed suggestive evidence of association, indicating 36 candidate genes. Expression levels of ten of these genes were statistically significantly associated with PFS, of which four (IFT140, UBE2I, FAHD1, and NME3) showed directional consistency with our meta-analysis results and published literature. In this first prognostic GWAS in NMIBC, we identified several novel candidate loci and five genes that showed convincing associations with recurrence or progression. In this study, we searched for inherited DNA changes that affect the outcome of non–muscle-invasive bladder cancer (NMIBC). We identified several genes that are associated with disease recurrence and progression. The roles and mechanisms of these genes in NMIBC prognosis should be investigated in future studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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