Multi-ancestry GWAS meta-analyses of lung cancer reveal susceptibility loci and elucidate smoking-independent genetic risk
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer remains the leading cause of cancer mortality, despite declining smoking rates. Previous lung cancer GWAS have identified numerous loci, but separating the genetic risks of lung cancer and smoking behavioral susceptibility remains challenging. Here, we perform multi-ancestry GWAS meta-analyses of lung cancer using the Million Veteran Program cohort (approximately 95% male cases) and a previous study of European-ancestry individuals, jointly comprising 42,102 cases and 181,270 controls, followed by replication in an independent cohort of 19,404 cases and 17,378 controls. We then carry out conditional meta-analyses on cigarettes per day and identify two novel, replicated loci, including the 19p13.11 pleiotropic cancer locus in squamous cell lung carcinoma. Overall, we report twelve novel risk loci for overall lung cancer, lung adenocarcinoma, and squamous cell lung carcinoma, nine of which are externally replicated. Finally, we perform PheWAS on polygenic risk scores for lung cancer, with and without conditioning on smoking. The unconditioned lung cancer polygenic risk score is associated with smoking status in controls, illustrating a reduced predictive utility in non-smokers. Additionally, our polygenic risk score demonstrates smoking-independent pleiotropy of lung cancer risk across neoplasms and metabolic traits.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».