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Enregistrement W4313590276 · doi:10.1158/1940-6215.precprev22-p036

Abstract P036: Circulating osteoprotegerin levels and breast cancer risk among women with a <i>BRCA1</i> mutation: A prospective study

2023· article· en· W4313590276 sur OpenAlexaff
Shana J. Kim, Tasnim Zaman, Aleksandra Uzelac, Ping Sun, Jan Lubiński, Steven A. Narod, Leonardo Salmena, Joanne Kotsopoulos

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineOsteoprotegerinHazard ratioOncologyInternal medicineRANKLProspective cohort studyProportional hazards modelCancerBiomarkerConfidence intervalEndocrinologyReceptorBiologyGeneticsActivator (genetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Upregulation of the receptor activator of nuclear factor κB (RANK) pathway has been implicated in the pathogenesis of BRCA1-associated breast cancer, and pharmacologic inhibition of the RANK pathway has been shown to suppress BRCA1-mammary tumorigenesis in animal studies. Osteoprotegerin (OPG) is the endogenous decoy receptor for RANK-ligand (RANKL) that inhibits RANK/RANKL-signaling. Lower levels of circulating OPG have been reported among women with a BRCA1 pathogenic variant (mutation). Thus, it is of interest to evaluate the association between circulating OPG and breast cancer as a potential novel biomarker of risk. Objective: To prospectively investigate the association between circulating OPG levels and breast cancer risk among women with a BRCA1 mutation. Methods: Eligible women from an on-going longitudinal study with a biobanked blood sample were included and had a confirmed BRCA1 mutation, no previous history of cancer, and no preventive bilateral mastectomy. Self-reported biennial questionnaires collected detailed information on key risk factors, screening, surgery, and cancer incidence. Serum OPG (pg/ml) was quantified using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). The exposure was dichotomized into high vs. low OPG level using the median OPG value in the entire cohort (low: ≤79.2 vs. high: &amp;gt;79.2 pg/ml) and continuously (per 10-unit increase). Cox proportional hazards models were used to estimate the hazard ratio (HR) and 95% confidence intervals (CI) of breast cancer by OPG level. The multivariable model adjusted for age, breastfeeding, smoking history, and coffee consumption. Results: There was a total of 662 BRCA1 mutation included in this prospective analysis with a mean age of 40.3 years (SD 12.1). Over a mean follow-up of 5.6 years (range 0.0-11.9), 49 incident breast cancers were diagnosed. Among women with low OPG, there were 31 incident cases compared to 18 incident cases among women with high OPG. Women with high OPG levels had a lower risk of developing breast cancer (HR 0.57; 95% CI 0.32-1.04; P value 0.07) compared to those with low OPG levels. Breast cancer risk decreased by a factor of 0.91 for every 10-unit increase in circulating OPG concentration (95% CI 0.84-1.00; P value 0.04). Conclusion: These findings suggest an inverse association between OPG levels and breast cancer risk among women with a BRCA1 mutation. Pending validation, circulating OPG levels may improve current risk prediction models and enhance the identification of women at the highest threshold of cancer risk. This may offer more personalized risk management strategies, and a potential for pharmacologic inhibition of the RANKL-signaling pathway as a novel approach to cancer prevention for high-risk women. Citation Format: Shana J. Kim, Tasnim Zaman, Aleksandra Uzelac, Ping Sun, Jan Lubinski, Steven A. Narod, Leonardo Salmena, Joanne Kotsopoulos. Circulating osteoprotegerin levels and breast cancer risk among women with a BRCA1 mutation: A prospective study. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Precision Prevention, Early Detection, and Interception of Cancer; 2022 Nov 17-19; Austin, TX. Philadelphia (PA): AACR; Can Prev Res 2023;16(1 Suppl): Abstract nr P036.

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 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations0
Publié2023
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