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Enregistrement W4393085897 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-6139

Abstract 6139: Genetic modifiers of KRAS-mutant colorectal cancer

2024· article· en· W4393085897 sur OpenAlexaff
Nijole P. Tjader, Johnny R. 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 J. Pellatt, Michael O. Woods, Bethany Van Guelpen, Patrick Stevens, Heather Hampel, Ulrike Peters, Joseph McElroy, Amanda E. Toland

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASColorectal cancerCancerMutantMedicineOncologyCancer researchBiologyInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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