Interaction between Continuous Pack-Years Smoked and Polygenic Risk Score on Lung Cancer Risk: Prospective Results from the Framingham Heart Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer risk attributable to smoking is dose dependent, yet few studies examining a polygenic risk score (PRS) by smoking interaction have included comprehensive lifetime pack-years smoked. METHODS: We analyzed data from participants of European ancestry in the Framingham Heart Study Original (n = 454) and Offspring (n = 2,470) cohorts enrolled in 1954 and 1971, respectively, and followed through 2018. We built a PRS for lung cancer using participant genotyping data and genome-wide association study summary statistics from a recent study in the OncoArray Consortium. We used Cox proportional hazards regression models to assess risk and the interaction between pack-years smoked and genetic risk for lung cancer adjusting for European ancestry, age, sex, and education. RESULTS: We observed a significant submultiplicative interaction between pack-years and PRS on lung cancer risk (P = 0.09). Thus, the relative risk associated with each additional 10 pack-years smoked decreased with increasing genetic risk (HR = 1.56 at one SD below mean PRS, HR = 1.48 at mean PRS, and HR = 1.40 at one SD above mean PRS). Similarly, lung cancer risk per SD increase in the PRS was highest among those who had never smoked (HR = 1.55) and decreased with heavier smoking (HR = 1.32 at 30 pack-years). CONCLUSIONS: These results suggest the presence of a submultiplicative interaction between pack-years and genetics on lung cancer risk, consistent with recent findings. Both smoking and genetics were significantly associated with lung cancer risk. IMPACT: These results underscore the contributions of genetics and smoking on lung cancer risk and highlight the negative impact of continued smoking regardless of genetic risk.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».