Mendelian Randomization and mediation analysis of leukocyte telomere length and risk of lung and head and neck cancers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence from observational studies of telomere length (TL) has been conflicting regarding its direction of association with cancer risk. We investigated the causal relevance of TL for lung and head and neck cancers using Mendelian Randomization (MR) and mediation analyses. Methods: We developed a novel genetic instrument for TL in chromosome 5p15.33, using variants identified through deep-sequencing, that were genotyped in 2051 cancer-free subjects. Next, we conducted an MR analysis of lung (16 396 cases, 13 013 controls) and head and neck cancer (4415 cases, 5013 controls) using eight genetic instruments for TL. Lastly, the 5p15.33 instrument and distinct 5p15.33 lung cancer risk loci were evaluated using two-sample mediation analysis, to quantify their direct and indirect, telomere-mediated, effects. Results: The multi-allelic 5p15.33 instrument explained 1.49-2.00% of TL variation in our data (p = 2.6 × 10-9). The MR analysis estimated that a 1000 base-pair increase in TL increases risk of lung cancer [odds ratio (OR) = 1.41, 95% confidence interval (CI): 1.20-1.65] and lung adenocarcinoma (OR = 1.92, 95% CI: 1.51-2.22), but not squamous lung carcinoma (OR = 1.04, 95% CI: 0.83-1.29) or head and neck cancers (OR = 0.90, 95% CI: 0.70-1.05). Mediation analysis of the 5p15.33 instrument indicated an absence of direct effects on lung cancer risk (OR = 1.00, 95% CI: 0.95-1.04). Analysis of distinct 5p15.33 susceptibility variants estimated that TL mediates up to 40% of the observed associations with lung cancer risk. Conclusions: Our findings support a causal role for long telomeres in lung cancer aetiology, particularly for adenocarcinoma, and demonstrate that telomere maintenance partially mediates the lung cancer susceptibility conferred by 5p15.33 loci.
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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 | 0,038 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».