Blood Iodine as a Potential Marker of the Risk of Cancer in BRCA1 Carriers
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer and ovarian cancer pose a significant risk for BRCA1 carriers, with limited risk-reduction strategies. While improved screening helps in the early detection of breast cancer, preventive measures remain elusive. Emerging evidence suggests a potential link between iodine levels and modulation of cancer risk, but comprehensive studies are scarce. We conducted a prospective study among 989 BRCA1 carriers to assess the association between blood iodine levels and breast and ovarian cancer risk. Using inductively coupled plasma mass spectrometry, we measured blood iodine levels and observed a negative association with breast cancer risk, with a significantly lower risk observed in quartile 4 (iodine > 38.0 µg/L) compared with quartile 1 (iodine < 30 µg/L) (HR = 0.49; 95%CI: 0.27–0.87; p = 0.01). Conversely, a suggestive increase in ovarian cancer risk was observed at higher iodine levels (HR = 1.91; 95%CI: 0.64–5.67; p = 0.25). No significant association was found between iodine levels and overall cancer risk. Our results suggest the potential of iodine to reduce breast cancer risk in BRCA1 carriers after prophylactic oophorectomy but require further validation and investigation of its effect on ovarian cancer risk and overall mortality. These findings highlight the need for personalized strategies to manage cancer risk in BRCA1 carriers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».