Abstract 6139: Genetic modifiers of KRAS-mutant colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Somatic driver mutations in KRAS are found in ~40% of colorectal cancers (CRCs) and are associated with worse outcomes. In the US, individuals of African ancestry with CRC are more likely to have tumors with KRAS mutations than individuals of European ancestry, even after considering differences in socioeconomic status and other risk factors. Germline variants can influence somatic mutation events and may provide a selective advantage such that a mutated cell is more likely to progress to a cancer. Germline variants have been found to associate with somatic mutations in a variety of tumors. Based on ancestry differences in KRAS tumor mutation frequency, we hypothesized that germline variants altering molecular pathways that support KRAS tumorigenesis will associate with KRAS-mutant status. To test this, we performed a two-step association study using KRAS mutation status as our phenotype in individuals with microsatellite stable CRC. First, we conducted a discovery analysis using genome-wide germline genotypes and somatic mutation data from 6,386 non-Hispanic White CRC patients from the Cancer Genome Atlas and the GECCO consortium, considering sex and tumor location as covariates. To select variants for additional study, we used in-silico tools, such as expression quantitative trait loci (eQTL), to predict how associated variants may alter gene expression and chromatin. After reviewing relevant genomic features, excluding SNVs with minor allele frequency <10% and pruning SNVs in linkage disequilibrium (r2>0.75), we identified candidate loci for a multi-ancestry independent validation analysis. In the discovery analysis, no variants met genome-wide significance thresholds (p-value <5x10-8), though 3 SNVs associated with KRAS mutation status with p-values <1x10-6 and 50 with p-values <1x10-5. Of these 50 SNVs, 21 met criteria for validation. We chose 80 additional SNVs (p-value <1x10-4) with predicted functional effect, for a total of 101 SNVs for analyses. In our preliminary validation analysis of 1,487 individuals grouped by self-reported race, no variants had a significant association in all populations. The rs726800 variant showed nominal association with KRAS mutation status (p-value=0.028) in self-reported non-Hispanic White individuals. This variant is within potential cis-regulatory distance of HS3ST3A1 and COX10-DT, both of which have been reported as cancer biomarkers. Nominal associations were identified in self-reported Black (n=7 SNVs) and Hispanic or Latino (n=3 SNVs) individuals, though both groups had limited sample sizes. Additional validation samples are being analyzed, as well as analysis with adjustment for genetic ancestry. Future functional studies of top candidate variants will add mechanistic insight. In summary, we identified germline SNVs that associate with KRAS somatic mutations in CRC and may inform the cellular context that supports development of colorectal tumors with KRAS mutations. Citation Format: Nijole P. Tjader, Johnny Ramroop, Tanish Gandhi, Peter T. Campbell, Andrew T. Chan, Steven Gallinger, Graham G. Giles, Marc J. Gunter, Tabitha A. Harrison, Michael Hoffmeister, Polly A. Newcomb, Shuji Ogino, Amanda I. Phipps, Conghui Qu, Robert E. Schoen, Andrew Pellatt, Michael O. Woods, Bethany Van Guelpen, Patrick Stevens, Heather Hampel, Ulrike Peters, Joseph P. McElroy, Amanda E. Toland. Genetic modifiers of KRAS-mutant colorectal cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 6139.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,012 | 0,001 |
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 ».