MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4365509930 · doi:10.21203/rs.3.rs-2791342/v1

Associations of breast cancer etiologic factors with stromal microenvironment of primary invasive breast cancers in the Ghana Breast Health Study

2023· preprint· en· W4365509930 sur OpenAlexaff
Mustapha Abubakar, Thomas U. Ahearn, Máire A. Duggan, Scott M. Lawrence, Ernest Adjei, Joe‐Nat Clegg‐Lamptey, Joel Yarney, Beatrice Wiafe‐Addai, Baffour Awuah, Seth Wiafe, Kofi Nyarko, Francis Aitpillah, Daniel Ansong, Stephen M. Hewitt, Louise A. Brinton, Jonine D. Figueroa, Montserrat García‐Closas, Lawrence Edusei, Nicolas Titiloye

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilNational Institutes of HealthWellcome Trust
Mots-clésBreast cancerOncologyMedicineInternal medicineStromal cellTumor microenvironmentPopulationCancerBiomarkerPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Emerging data suggest that beyond the neoplastic parenchyma, the stromal microenvironment (SME) impacts tumor biology, including aggressiveness, metastatic potential, and response to treatment. However, the epidemiological determinants of SME biology remain poorly understood, more so among women of African ancestry who are disproportionately affected by aggressive breast cancer phenotypes. Methods: Within the Ghana Breast Health Study, a population-based case-control study in Ghana, we applied high-accuracy machine-learning algorithms to characterize biologically-relevant SME phenotypes, including tumor-stroma ratio (TSR (%); a metric of connective tissue stroma to tumor ratio) and tumor-associated stromal cellular density (Ta-SCD (%); a tissue biomarker that is reminiscent of chronic inflammation and wound repair response in breast cancer), on digitized H&E-stained sections from 792 breast cancer patients aged 17–84 years. Kruskal-Wallis tests and multivariable linear regression models were used to test associations between established breast cancer risk factors, tumor characteristics, and SME phenotypes. Results: Decreasing TSR and increasing Ta-SCD were strongly associated with aggressive, mostly high grade tumors (p-value < 0.001). Several etiologic factors were associated with Ta-SCD, but not TSR. Compared with nulliparous women [mean (standard deviation) = 28.9% (7.1%)], parous women [mean (standard deviation) = 31.3% (7.6%)] had statistically significantly higher levels of Ta-SCD (p-value = 0.01). Similarly, women with a positive family history of breast cancer [FHBC; mean (standard deviation) = 33.0% (7.5%)] had higher levels of Ta-SCD than those with no FHBC [mean (standard deviation) = 30.9% (7.6%); p-value = 0.01]. Conversely, increasing body size was associated with decreasing Ta-SCD [mean (standard deviation) = 32.0% (7.4%), 31.3% (7.3%), and 29.0% (8.0%) for slight, moderate, and large body sizes, respectively, p-value = 0.005]. These associations persisted and remained statistically significantly associated with Ta-SCD in mutually-adjusted multivariable linear regression models (p-value < 0.05). With the exception of body size, which was differentially associated with Ta-SCD by grade levels (p-heterogeneity = 0.04), associations between risk factors and Ta-SCD were not modified by tumor characteristics. Conclusions: Our findings raise the possibility that epidemiological factors may act via the SME to impact both risk and biology of breast cancers in this population, underscoring the need for more population-based research into the role of SME in multi-state breast carcinogenesis.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Square→Même sujetBreast Cancer Treatment Studies→Travaux en français237 207→