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Enregistrement W4387805440 · doi:10.1093/jncics/pkad088

Large-scale meta–genome-wide association study reveals common genetic factors linked to radiation-induced acute toxicities across cancer types

2023· review· en· W4387805440 sur OpenAlexaff
Elnaz Naderi, Miguel E. Aguado‐Barrera, L.M.H. Schack, Leila Dorling, Tim Rattay, Laura Fachal, Holly Summersgill, Laura Martínez-Calvo, Ceilidh Welsh, Tom Dudding, Yasmin Odding, Ana Varela-Pazos, David Thomson, R.J.H.M. Steenbakkers, Joe Dennis, Ramón Lobato-Busto, Jan Alsner, Andy Ness, Chris Nutting, Antonio Gómez‐Caamaño, Jesper Grau Eriksen, Steve Thomas, Amy Bates, Adam Webb, Ananya Choudhury, Barry S. Rosenstein, Begoña Taboada‐Valladares, Carsten Herskind, D. Azria, David P. Dearnaley, Dirk De Ruysscher, Elena Sperk, Emma Hall, Hilary Stobart, Jenny Chang‐Claude, Kim De Ruyck, Liv Veldeman, Manuel Altabas, Maria Carmen De Santis, Marie‐Pierre Farcy‐Jacquet, Marlon R. Veldwijk, Matthew R. Sydes, Matthew Parliament, Nawaid Usmani, N.G. Burnet, Petra Seibold, R.P. Symonds, Rebecca Elliott, Renée Bultijnck, Sara Gutiérrez‐Enríquez, Meritxell Mollà, S. Gulliford, Sheryl Green, T. Rancati, Victoria Reyes, Ana M. Carballo, Paula Peleteiro, Paloma Sosa‐Fajardo, Chris Parker, Valérie Fonteyne, Kerstie Johnson, Maarten Lambrecht, Ben Vanneste, Riccardo Valdagni, Alexandra Giraldo, Mónica Ramos, Brenda Diergaarde, Geoffrey Liu, Suzanne M. Leal, Melvin L.K. Chua, Miranda Pring, Jens Overgaard, Luis M Cascallar-Caneda, Fréderic Duprez, Chris J. Talbot, Gillian C. Barnett, Alison M. Dunning, Ana Vega, Christian Nicolaj Andreassen, Johannes A. Langendijk, Catharine West, Behrooz Z. Alizadeh, Sarah L. Kerns, Rebecca Elliott

Notice bibliographique

RevueJNCI Cancer Spectrum · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIWorld Cancer Research FundVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVProgramme Grants for Applied ResearchMedical Research CouncilMinistry of Education, IndiaNational Institutes of HealthRijksuniversiteit GroningenNational Medical Research CouncilNational Research FoundationNational Institute for Health and Care ResearchGeneralitat de CatalunyaCancer Research UKDuke-NUS Medical SchoolKræftens BekæmpelseCentres de Recerca de CatalunyaWellcome TrustFundación Cellex
Mots-clésSingle-nucleotide polymorphismLinkage disequilibriumMedicineGenetic associationProstate cancerHeritabilityMissing heritability problemMinor allele frequencyGeneticsGenome-wide association studyGenetic variationSNPBreast cancerOncologyBiologyGeneBioinformaticsCancerGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study was designed to identify common genetic susceptibility and shared genetic variants associated with acute radiation-induced toxicity across 4 cancer types (prostate, head and neck, breast, and lung). METHODS: A genome-wide association study meta-analysis was performed using 19 cohorts totaling 12 042 patients. Acute standardized total average toxicity (STATacute) was modelled using a generalized linear regression model for additive effect of genetic variants, adjusted for demographic and clinical covariates (rSTATacute). Linkage disequilibrium score regression estimated shared single-nucleotide variation (SNV-formerly SNP)-based heritability of rSTATacute in all patients and for each cancer type. RESULTS: Shared SNV-based heritability of STATacute among all cancer types was estimated at 10% (SE = 0.02) and was higher for prostate (17%, SE = 0.07), head and neck (27%, SE = 0.09), and breast (16%, SE = 0.09) cancers. We identified 130 suggestive associated SNVs with rSTATacute (5.0 × 10‒8 < P < 1.0 × 10‒5) across 25 genomic regions. rs142667902 showed the strongest association (effect allele A; effect size ‒0.17; P = 1.7 × 10‒7), which is located near DPPA4, encoding a protein involved in pluripotency in stem cells, which are essential for repair of radiation-induced tissue injury. Gene-set enrichment analysis identified 'RNA splicing via endonucleolytic cleavage and ligation' (P = 5.1 × 10‒6, P = .079 corrected) as the top gene set associated with rSTATacute among all patients. In silico gene expression analysis showed that the genes associated with rSTATacute were statistically significantly up-regulated in skin (not sun exposed P = .004 corrected; sun exposed P = .026 corrected). CONCLUSIONS: There is shared SNV-based heritability for acute radiation-induced toxicity across and within individual cancer sites. Future meta-genome-wide association studies among large radiation therapy patient cohorts are worthwhile to identify the common causal variants for acute radiotoxicity across cancer types.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,016
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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