Population-based germline breast cancer gene association studies and meta-analysis to inform wider mainstream testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Germline genetic testing, previously restricted to familial and young-onset breast cancer, is now offered increasingly broadly to patients with 'population-type' breast cancer in mainstream oncology clinics, with wide variation in the genes included. PATIENTS AND METHODS: Weighted meta-analysis was carried out for three population-based case-control studies (BRIDGES, CARRIERS and UK Biobank) comprising in total 101 397 women with breast cancer and 312 944 women without breast cancer, to quantify 37 putative breast cancer susceptibility genes (BCSGs) for the frequency of pathogenic variants (PVs) in unselected, 'population-type' breast cancer cases and their association with breast cancer and its subtypes. RESULTS: Meta-analysed odds ratios (ORs) and frequencies of PVs in 'population-type' breast cancer cases were generated for BRCA1 (OR 8.73, 95% confidence interval (CI) 7.47-10.20; 1 in 101), BRCA2 (OR 5.68, 95% CI 5.13-6.30; 1 in 68) and PALB2 (OR 4.30, 95% CI 3.68-5.03; 1 in 187). For both CHEK2 (OR 2.40, 95% CI 2.21-2.62; 1 in 73) and ATM (OR 2.16, 95% CI 1.93-2.41; 1 in 132) subgroup analysis showed a stronger association with oestrogen receptor-positive disease. The magnitude of association and frequency of PVs were low for RAD51C (OR 1.53, 95% CI 1.29-2.04; 1 in 913), RAD51D (OR 1.76, 95% CI 1.29-2.41; 1 in 1079) and BARD1 (OR 2.34, 95% CI 1.85-2.97; 1 in 672); frequencies and associations were higher when the analysis was restricted to triple-negative breast cancers. The PV frequency in 'population-type' breast cancer cases was very low for 'syndromic' BCSGs TP53 (1 in 1844), STK11 (1 in 11 525), CDH1 (1 in 2668), PTEN (1 in 3755) and NF1 (1 in 1470), with metrics of association also modest ranging from OR 3.62 (95% CI 1.98-6.61) for TP53 down to OR 1.60 (95% CI 0.48-5.30) for STK11. CONCLUSIONS: These metrics reflecting 'population-type' breast cancer will be informative in defining the appropriate gene set as we continue to expand to germline testing to an increasingly unselected group of breast cancer cases.
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 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 | 0,032 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».