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Enregistrement W4372349325 · doi:10.1101/2023.05.04.23289196

Association between circulating inflammatory markers and adult cancer risk: a Mendelian randomization analysis

2023· preprint· en· W4372349325 sur OpenAlexfundno aff
James Yarmolinsky, Jamie Robinson, Daniela Mariosa, Ville Karhunen, Jian Huang, Niki Dimou, Neil Murphy, Kimberley Burrows, Emmanouil Bouras, Karl Smith‐Byrne, Sarah J. Lewis, Tessel E. Galesloot, Lambertus A. Kiemeney, Sita H. Vermeulen, Paul Martin, Demetrius Albanes, Lifang Hou, Polly A. Newcomb, Emily White, Alicja Wolk, Anna H. Wu, Loı̈c Le Marchand, Amanda I. Phipps, Daniel D. Buchanan, Sizheng Steven Zhao, Dipender Gill, Stephen J. Chanock, Mark P. Purdue, George Davey Smith, Paul Brennan, Karl‐Heinz Herzig, Marjo‐Riitta Järvelin, Abbas Dehghan, Mattias Johansson, Marc J. Gunter, Richard M. Martin

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche KrebshilfeSchool of Public Health, Imperial College LondonKnut och Alice Wallenbergs StiftelseWorld Cancer Research FundVersus ArthritisInstituto de Salud Carlos IIIXunta de GaliciaMutuelle Générale de l'Education NationaleNational Institute for Health and Care ResearchAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaChonnam National University Hwasun HospitalInstitut National Du CancerAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroVetenskapsrådetImperial College LondonGeneralitat de CatalunyaUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustCanadian Institutes of Health ResearchCancerfondenGrantová Agentura České RepublikyInstitut Gustave-RoussyCentres de Recerca de CatalunyaUmeå UniversitetChonnam National UniversityNIHR Imperial Biomedical Research CentreCanadian Cancer Society Research InstituteInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleMinisterstvo Zdravotnictví Ceské RepublikyEuropean CommissionNational Cancer InstituteFundación Científica Asociación Española Contra el CáncerBundesministerium für Bildung und ForschungDivision of Cancer Prevention, National Cancer InstituteUniversity of CambridgeCancer Research UKNIHR Bristol Biomedical Research CentreNational Institutes of HealthMike and Josie Harper Cancer Research InstitutePelotoniaUniversity of BristolGénome QuébecLigue Contre le CancerDeutsches KrebsforschungszentrumMcGill UniversityUniverzita Karlova v PrazeMedical Research CouncilDepartment of Health and Social CareU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMendelian randomizationAssociation (psychology)MedicineOncologyMendelian inheritanceCancerGeneticsInternal medicineBiologyGenotypeGenePsychologyGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tumour-promoting inflammation is a “hallmark” of cancer and conventional epidemiological studies have reported links between various inflammatory markers and cancer risk. The causal nature of these relationships and, thus, the suitability of these markers as intervention targets for cancer prevention is unclear. Methods We meta-analysed 6 genome-wide association studies of circulating inflammatory markers comprising 59,969 participants of European ancestry. We then used combined cis -Mendelian randomization and colocalisation analysis to evaluate the causal role of 66 circulating inflammatory markers in risk of 30 adult cancers in 338,162 cancer cases and up to 824,556 controls. Genetic instruments for inflammatory markers were constructed using genome-wide significant ( P < 5.0 x 10 -8 ) cis -acting SNPs (i.e. in or ±250 kb from the gene encoding the relevant protein) in weak linkage disequilibrium (LD, r 2 < 0.10). Effect estimates were generated using inverse-variance weighted random-effects models and standard errors were inflated to account for weak LD between variants with reference to the 1000 Genomes Phase 3 CEU panel. A false discovery rate (FDR)-corrected P -value (“ q -value”) < 0.05 was used as a threshold to define “strong evidence” to support associations and 0.05 ≤ q -value < 0.20 to define “suggestive evidence”. A colocalisation posterior probability (PPH 4 ) > 70% was employed to indicate support for shared causal variants across inflammatory markers and cancer outcomes. Results We found strong evidence to support an association of genetically-proxied circulating pro-adrenomedullin concentrations with increased breast cancer risk (OR 1.19, 95% CI 1.10-1.29, q -value=0.033, PPH 4 =84.3%) and suggestive evidence to support associations of interleukin-23 receptor concentrations with increased pancreatic cancer risk (OR 1.42, 95% CI 1.20-1.69, q -value=0.055, PPH 4 =73.9%), prothrombin concentrations with decreased basal cell carcinoma risk (OR 0.66, 95% CI 0.53-0.81, q -value=0.067, PPH 4 =81.8%), macrophage migration inhibitory factor concentrations with increased bladder cancer risk (OR 1.14, 95% CI 1.05-1.23, q -value=0.072, PPH 4 =76.1%), and interleukin-1 receptor-like 1 concentrations with decreased triple-negative breast cancer risk (OR 0.92, 95% CI 0.88-0.97, q -value=0.15), PPH 4 =85.6%). For 22 of 30 cancer outcomes examined, there was little evidence ( q -value ≥ 0.20) that any of the 66 circulating inflammatory markers examined were associated with cancer risk. Conclusion Our comprehensive joint Mendelian randomization and colocalisation analysis of the role of circulating inflammatory markers in cancer risk identified potential roles for 5 circulating inflammatory markers in risk of 5 site-specific cancers. Contrary to reports from some prior conventional epidemiological studies, we found little evidence of association of circulating inflammatory markers with the majority of site-specific cancers evaluated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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'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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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