Validation of the BOADICEA Model in a Prospective Cohort of <i>BRCA1/2</i> Pathogenic Variant Carriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background No validation has been conducted for the BOADICEA multifactorial breast cancer risk prediction model specifically in BRCA1/2 pathogenic variant (PV) carriers to date. Here, we evaluated the performance of BOADICEA in predicting five-year breast cancer risks in a prospective cohort of BRCA1/2 PV carriers ascertained through clinical genetic centres. Methods We evaluated the model calibration and discriminatory ability in the prospective TRANsIBCCS cohort study comprising 1,614 BRCA1 and 1,365 BRCA2 PV carriers (209 incident cases). Study participants had lifestyle, reproductive, hormonal, anthropometric risk factor information, a polygenic risk score based on 313 single nucleotide polymorphisms, and family history information. Results The full multifactorial model considering family history together with all other risk factors was well calibrated overall (E/O=1.07, 95%CI:0.92-1.24) and in quintiles of predicted risk. Discrimination was maximized when all risk factors were considered (Harrell’s C-index=0.70, 95%CI:0.67-0.74; AUC=0.79, 95%CI:0.76-0.82). The model performance was similar when evaluated separately in BRCA1 or BRCA2 PV carriers. The full model identified 5.8%, 12.9% and 24.0% of BRCA1/2 PV carriers with five-year breast cancer risks of <1.65%, <3% and <5% respectively, risk thresholds commonly used for different management and risk-reduction options. Conclusion BOADICEA may be used to aid personalised cancer risk management and decision making for BRCA1 and BRCA2 PV carriers. It is implemented in the free-access CanRisk tool ( www.canrisk.org ). What is already known on this topic No study has assessed the clinical validity of the multifactorial BOADICEA model for predicting future breast cancer risks specifically for BRCA1/2 pathogenic variant (PV) carriers. What this study adds This is the first study to validate the BOADICEA model based on the joint effects of questionnaire-based risk factors (QRFs), a polygenic risk score (PRS) based on 313 single nucleotide polymorphisms, and cancer family history information in BRCA1/2 PV carriers ascertained through clinical genetic centres. The model is well calibrated and discriminated well in both BRCA1 and BRCA2 carriers. The inclusion of family history, alongside QRFs and the PRS, in predicting cancer risks for PV carriers in clinical genetics settings can improve the calibration within individual risk categories and can result in clinically meaningful levels of breast cancer risk stratification. How this study might affect research, practice or policy BOADICEA is freely available via the CanRisk tool ( www.canrisk.org ). Rather than relying solely on average published penetrance estimates commonly used in genetic clinics for counselling of BRCA1/2 PV carriers, BOADICEA offers more personalized BC risks. This can facilitate informed decision-making regarding the clinical management of BC risk, including considerations for surveillance and the timing of risk-reducing surgery.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».