Investigation of common genetic risk factors between thyroid traits and breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer (BC) risk is suspected to be linked to thyroid disorders, however observational studies exploring the association between BC and thyroid disorders gave conflicting results. We proposed an alternative approach by investigating the shared genetic risk factors between BC and several thyroid traits. We report a positive genetic correlation between BC and thyroxine (FT4) levels (corr = 0.13, p-value = 2.0 × 10-4) and a negative genetic correlation between BC and thyroid-stimulating hormone (TSH) levels (corr = -0.09, p-value = 0.03). These associations are more striking when restricting the analysis to estrogen receptor-positive BC. Moreover, the polygenic risk scores (PRS) for FT4 and hyperthyroidism are positively associated to BC risk (OR = 1.07, 95%CI: 1.00-1.13, p-value = 2.8 × 10-2 and OR = 1.04, 95%CI: 1.00-1.08, p-value = 3.8 × 10-2, respectively), while the PRS for TSH is inversely associated to BC risk (OR = 0.93, 95%CI: 0.89-0.97, p-value = 2.0 × 10-3). Using the PLACO method, we detected 49 loci associated to both BC and thyroid traits (p-value < 5 × 10-8), in the vicinity of 130 genes. An additional colocalization and gene-set enrichment analyses showed a convincing causal role for a known pleiotropic locus at 2q35 and revealed an additional one at 8q22.1 associated to both BC and thyroid cancer. We also found two new pleiotropic loci at 14q32.33 and 17q21.31 that were associated to both TSH levels and BC risk. Enrichment analyses and evidence of regulatory signals also highlighted brain tissues and immune system as candidates for obtaining associations between BC and TSH levels. Overall, our study sheds light on the complex interplay between BC and thyroid traits and provides evidence of shared genetic risk between those conditions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».