Gene-Level Germline Contributions to Clinical Risk of Recurrence Scores in Black and White Patients with Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Continuous risk of recurrence scores (CRS) based on tumor gene expression are vital prognostic tools for breast cancer. Studies have shown that Black women (BW) have higher CRS than White women (WW). Although systemic injustices contribute substantially to breast cancer disparities, evidence of biological and germline contributions is emerging. In this study, we investigated germline genetic associations with CRS and CRS disparity using approaches modeled after transcriptome-wide association studies (TWAS). In the Carolina Breast Cancer Study, using race-specific predictive models of tumor expression from germline genetics, we performed race-stratified (N = 1,043 WW, 1,083 BW) linear regressions of three CRS (ROR-S: PAM50 subtype score; proliferation score; ROR-P: ROR-S plus proliferation score) on imputed tumor genetically regulated tumor expression (GReX). Bayesian multivariate regression and adaptive shrinkage tested GReXprioritized genes for associations with tumor PAM50 expression and subtype to elucidate patterns of germline regulation underlying GReX-CRS associations. At FDR-adjusted P < 0.10, 7 and 1 GReX prioritized genes among WW and BW, respectively. Among WW, CRS were positively associated with MCM10, FAM64A, CCNB2, and MMP1 GReX and negatively associated with VAV3, PCSK6, and GNG11 GReX. Among BW, higher MMP1 GReX predicted lower proliferation score and ROR-P. GReX-prioritized gene and PAM50 tumor expression associations highlighted potential mechanisms for GReX-prioritized gene to CRS associations. Among patients with breast cancer, differential germline associations with CRS were found by race, underscoring the need for larger, diverse datasets in molecular studies of breast cancer. These findings also suggest possible germline trans-regulation of PAM50 tumor expression, with potential implications for CRS interpretation in clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».