Germline Mutations in 12 Genes and Risk of Ovarian Cancer in Three Population-Based Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the widespread use of multigene panel genetic testing, population-based studies are necessary to accurately assess penetrance in unselected individuals. We evaluated the prevalence of germline pathogenic or likely pathogenic variants (mutations) in 12 cancer-predisposition genes and associations with ovarian cancer risk in three population-based prospective studies [Nurses' Health Study (NHS), NHSII, Cancer Prevention Study II]. METHODS: We included women with epithelial ovarian or peritoneal cancer (n = 776) and controls who were alive and had at least one intact ovary at the time of the matched case diagnosis (n = 1,509). Germline DNA was sequenced for mutations in 12 genes. Conditional logistic regression was used to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for ovarian cancer risk by mutation status. RESULTS: The mutation frequency across all 12 genes was 11.2% in cases and 3.3% in controls (P < 0.0001). BRCA1 and BRCA2 were the most frequently mutated (3.5% and 3.8% of cases and 0.3% and 0.5% of controls, respectively) and were associated with increased ovarian cancer risk [OR, BRCA1 = 12.38; 95% confidence interval (CI) = 4.72-32.45; OR, BRCA2 = 9.18; 95% CI = 3.98-21.15]. Mutation frequencies for the other genes were ≤1.0% and only PALB2 was significantly associated with risk (OR = 5.79; 95% CI = 1.09-30.83). There was no difference in survival for women with a BRCA germline mutation versus no mutation. CONCLUSIONS: Further research is needed to better understand the role of other mutations in ovarian cancer among unselected populations. IMPACT: Our data support guidelines for germline genetic testing for BRCA1 and BRCA2 among women diagnosed with epithelial ovarian cancer; testing for PALB2 may be warranted.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».