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Enregistrement W4392126555 · doi:10.1016/j.annonc.2024.02.008

Genome-wide association studies and Mendelian randomization analyses provide insights into the causes of early-onset colorectal cancer

2024· review· en· W4392126555 sur OpenAlexaff
Ruhina Shirin Laskar, Conghui Qu, Jeroen R. Huyghe, Tabitha A. Harrison, Richard B. Hayes, Yin Cao, Peter T. Campbell, Robert S. Steinfelder, Fazlur Rahman Talukdar, Hermann Brenner, Shuji Ogino, S. Brendt, D. Timothy Bishop, Daniel D. Buchanan, Andrew T. Chan, Michelle Cotterchio, Stephen B. Gruber, Andrea Gsur, Bethany Van Guelpen, Mark A. Jenkins, Temitope O. Keku, Brigid M. Lynch, Loı̈c Le Marchand, Richard M. Martin, Kathryn McCarthy, Vı́ctor Moreno, Rachel Pearlman, Mingyang Song, Konstantinos K. Tsilidis, Pavel Vodička, Michael O. Woods, Kana Wu, Li Hsu, Marc J. Gunter, Ulrike Peters, Neil Murphy

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandCancer Care OntarioPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Cancer Research FundMedical Research CouncilNational Cancer InstituteInstitut National Du CancerCancer Research UKNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Bristol Biomedical Research CentreWorld Cancer Research Fund InternationalWorld Health Organization
Mots-clésMendelian randomizationMedicineGenome-wide association studyColorectal cancerMendelian inheritanceCancerGeneticsOncologyGenomeBioinformaticsComputational biologyInternal medicineSingle-nucleotide polymorphismGeneGenotypeBiologyGenetic variants

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence of early-onset colorectal cancer (EOCRC; diagnosed <50 years of age) is rising globally; however, the causes underlying this trend are largely unknown. CRC has strong genetic and environmental determinants, yet common genetic variants and causal modifiable risk factors underlying EOCRC are unknown. We conducted the first EOCRC-specific genome-wide association study (GWAS) and Mendelian randomization (MR) analyses to explore germline genetic and causal modifiable risk factors associated with EOCRC. PATIENTS AND METHODS: We conducted a GWAS meta-analysis of 6176 EOCRC cases and 65 829 controls from the Genetics and Epidemiology of Colorectal Cancer Consortium (GECCO), the Colorectal Transdisciplinary Study (CORECT), the Colon Cancer Family Registry (CCFR), and the UK Biobank. We then used the EOCRC GWAS to investigate 28 modifiable risk factors using two-sample MR. RESULTS: We found two novel risk loci for EOCRC at 1p34.1 and 4p15.33, which were not previously associated with CRC risk. We identified a deleterious coding variant (rs36053993, G396D) at polyposis-associated DNA repair gene MUTYH (odds ratio 1.80, 95% confidence interval 1.47-2.22) but show that most of the common genetic susceptibility was from noncoding signals enriched in epigenetic markers present in gastrointestinal tract cells. We identified new EOCRC-susceptibility genes, and in addition to pathways such as transforming growth factor (TGF) β, suppressor of Mothers Against Decapentaplegic (SMAD), bone morphogenetic protein (BMP) and phosphatidylinositol kinase (PI3K) signaling, our study highlights a role for insulin signaling and immune/infection-related pathways in EOCRC. In our MR analyses, we found novel evidence of probable causal associations for higher levels of body size and metabolic factors-such as body fat percentage, waist circumference, waist-to-hip ratio, basal metabolic rate, and fasting insulin-higher alcohol drinking, and lower education attainment with increased EOCRC risk. CONCLUSIONS: Our novel findings indicate inherited susceptibility to EOCRC and suggest modifiable lifestyle and metabolic targets that could also be used to risk-stratify individuals for personalized screening strategies or other interventions.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations71
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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