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Enregistrement W4313279453 · doi:10.1158/1055-9965.epi-22-0763

Genome-wide Interaction Study with Smoking for Colorectal Cancer Risk Identifies Novel Genetic Loci Related to Tumor Suppression, Inflammation, and Immune Response

2022· article· en· W4313279453 sur OpenAlexafffund
Robert Carreras‐Torres, Andre E. Kim, Yi Lin, Virginia Díez‐Obrero, Stephanie A. Bien, Conghui Qu, Jun Wang, Niki Dimou, Elom K. Aglago, Demetrius Albanes, Volker Arndt, James W. Baurley, Sonja I. Berndt, Stéphane Bezieau, D. Timothy Bishop, Emmanouil Bouras, Hermann Brenner, Arif Budiarto, Peter T. Campbell, Graham Casey, Andrew T. Chan, Jenny Chang‐Claude, Xuechen Chen, David V. Conti, Christopher H. Dampier, Matthew A.M. Devall, David A. Drew, Jane C. Figueiredo, Steven Gallinger, Graham G. Giles, Stephen B. Gruber, Andrea Gsur, Marc J. Gunter, Tabitha A. Harrison, Akihisa Hidaka, Michael Hoffmeister, Jeroen R. Huyghe, Mark A. Jenkins, Kristina M. Jordahl, Eric S. Kawaguchi, Temitope O. Keku, Anshul Kundaje, Loı̈c Le Marchand, Juan Pablo Lewinger, Li Li, Bharuno Mahesworo, John L. Morrison, Neil Murphy, Hongmei Nan, Rami Nassir, Polly A. Newcomb, Mireia Obón‐Santacana, Shuji Ogino, Jennifer Ose, Rish K. Pai, Julie R. Palmer, Nikos Papadimitriou, Bens Pardamean, Anita R. Peoples, Paul D.P. Pharoah, Elizabeth A. Platz, Gad Rennert, Edward Ruiz-Narváez, Lori C. Sakoda, Peter C. Scacheri, Stephanie L. Schmit, Robert E. Schoen, Anna Shcherbina, Martha L. Slattery, Mariana C. Stern, Yu‐Ru Su, Catherine M. Tangen, Duncan C. Thomas, Yu Tian, Konstantinos K. Tsilidis, Cornelia M. Ulrich, Fränzel J.B. van Duijnhoven, Bethany Van Guelpen, Kala Visvanathan, Pavel Vodička, Tjeng Wawan Cenggoro, Stephanie J. Weinstein, Emily White, Alicja Wolk, Michael O. Woods, Li Hsu, Ulrike Peters, Vı́ctor Moreno, W. James Gauderman

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesOffice of Research Infrastructure Programs, National Institutes of HealthNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNIHR Imperial Biomedical Research CentreInstituto de Salud Carlos IIIOntario Ministry of Research and InnovationNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesWorld Cancer Research FundMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionWorld Health OrganizationXarxa de Bancs de Tumors de CatalunyaJunta de Castilla y LeónNational Institutes of HealthGroupement des Entreprises Françaises dans la lutte contre le CancerCentre Hospitalier Universitaire de NantesMedizinische Universität GrazGrantová Agentura České RepublikyHerzfelder'sche FamilienstiftungInstitut Gustave-RoussyNational Human Genome Research InstituteCancer Council VictoriaSchool of Public Health, Imperial College LondonDeutsche KrebshilfeAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroVetenskapsrådetHarvard T.H. Chan School of Public HealthKarolinska InstitutetMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyCanadian Institutes of Health ResearchCancerfondenJohns Hopkins UniversityCentre International de Recherche sur le CancerCanadian Cancer Society Research InstituteInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleConseil Régional des Pays de la LoireUniversity of PittsburghUniversity of CambridgeCancer Research UKFood Standards AgencyBundesministerium für Bildung und ForschungSwedish Cancer FoundationDamon Runyon Cancer Research FoundationKarl-Franzens-Universität GrazUniverzita Karlova v PrazeMcGill UniversityAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Institute for Health and Care ResearchDivision of Cancer Prevention, National Cancer InstituteLigue Contre le CancerDeutsches KrebsforschungszentrumAssociation Anne de Bretagne GenetiqueBrigham and Women's HospitalFred Hutchinson Cancer Research CenterImperial College LondonU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésColorectal cancerGenotypeSingle-nucleotide polymorphismConfidence intervalMedicineInternal medicineOncologyLocus (genetics)PopulationCancerGeneGeneticsGastroenterologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tobacco smoking is an established risk factor for colorectal cancer. However, genetically defined population subgroups may have increased susceptibility to smoking-related effects on colorectal cancer. METHODS: A genome-wide interaction scan was performed including 33,756 colorectal cancer cases and 44,346 controls from three genetic consortia. RESULTS: Evidence of an interaction was observed between smoking status (ever vs. never smokers) and a locus on 3p12.1 (rs9880919, P = 4.58 × 10-8), with higher associated risk in subjects carrying the GG genotype [OR, 1.25; 95% confidence interval (CI), 1.20-1.30] compared with the other genotypes (OR <1.17 for GA and AA). Among ever smokers, we observed interactions between smoking intensity (increase in 10 cigarettes smoked per day) and two loci on 6p21.33 (rs4151657, P = 1.72 × 10-8) and 8q24.23 (rs7005722, P = 2.88 × 10-8). Subjects carrying the rs4151657 TT genotype showed higher risk (OR, 1.12; 95% CI, 1.09-1.16) compared with the other genotypes (OR <1.06 for TC and CC). Similarly, higher risk was observed among subjects carrying the rs7005722 AA genotype (OR, 1.17; 95% CI, 1.07-1.28) compared with the other genotypes (OR <1.13 for AC and CC). Functional annotation revealed that SNPs in 3p12.1 and 6p21.33 loci were located in regulatory regions, and were associated with expression levels of nearby genes. Genetic models predicting gene expression revealed that smoking parameters were associated with lower colorectal cancer risk with higher expression levels of CADM2 (3p12.1) and ATF6B (6p21.33). CONCLUSIONS: Our study identified novel genetic loci that may modulate the risk for colorectal cancer of smoking status and intensity, linked to tumor suppression and immune response. IMPACT: These findings can guide potential prevention treatments.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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