Heterozygous <i>BRCA1</i> and <i>BRCA2</i> and Mismatch Repair Gene Pathogenic Variants in Children and Adolescents With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic predisposition is has been identified as a cause of cancer, yet little is known about the role of adult cancer predisposition syndromes in childhood cancer. We examined the extent to which heterozygous pathogenic germline variants in BRCA1, BRCA2, PALB2, ATM, CHEK2, MSH2, MSH6, MLH1, and PMS2 contribute to cancer risk in children and adolescents. METHODS: We conducted a meta-analysis of 11 studies that incorporated comprehensive germline testing for children and adolescents with cancer. ClinVar pathogenic or likely pathogenic variants (PVs) in genes of interest were compared with 2 control groups. Results were validated in a cohort of mainly European patients and controls. We employed the Proxy External Controls Association Test to account for different pipelines. RESULTS: Among 3975 children and adolescents with cancer, statistically significant associations with cancer risk were observed for PVs in BRCA1 and 2 (26 PVs vs 63 PVs among 27 501 controls, odds ratio = 2.78, 95% confidence interval = 1.69 to 4.45; P < .001) and mismatch repair genes (19 PVs vs 14 PVs among 27 501 controls, odds ratio = 7.33, 95% confidence interval = 3.64 to 14.82; P <.001). Associations were seen in brain and other solid tumors but not in hematologic neoplasms. We confirmed similar findings in 1664 pediatric cancer patients primarily of European descent. CONCLUSION: These data suggest that heterozygous PVs in BRCA1 and 2 and mismatch repair genes contribute with reduced penetrance to cancer risk in children and adolescents. No changes to predictive genetic testing and surveillance recommendations are required.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».