MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403456234 · doi:10.1093/jnci/djae255

Polygenic risk scores stratify breast cancer risk among women with benign breast disease

2024· article· en· W4403456234 sur OpenAlexafffund
Mark E. Sherman, Stacey J. Winham, Robert A. Vierkant, Bryan M. McCauley, Christopher G. Scott, Sarah E. Schrup, Mia M. Gaudet, Melissa A. Troester, Sandhya Pruthi, Derek C. Radisky, Amy C. Degnim, Fergus J. Couch, Manjeet K. Bolla, Joe Dennis, Kyriaki Michailidou, Pascal Guénel, Thérèse Truong, Jenny Chang‐Claude, Nadia Obi, Kristan J. Aronson, Rachel A. Murphy, Montserrat García‐Closas, Stephen J. Chanock, Thomas U. Ahearn, Alison M. Dunning, Nasim Mavaddat, Paul D.P. Pharoah, Douglas F. Easton, Celine M Vachon

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteNational Cancer InstituteNIHR Cambridge Biomedical Research CentreBreast Cancer CampaignCanadian Institutes of Health ResearchInstitut National Du CancerDeutsche KrebshilfeAgence Nationale de la RechercheAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchDivision of Cancer Prevention, National Cancer InstituteNational Institutes of HealthHamburger KrebsgesellschaftFondation de FranceDeutsches KrebsforschungszentrumLigue Contre le CancerBundesministerium für Bildung und ForschungGenome CanadaU.S. Department of Health and Human ServicesOvarian Cancer Research FundNational Institute on Handicapped ResearchEuropean CommissionBreast Cancer Research FoundationCancer Research UKGovernment of Canada
Mots-clésMedicineBreast cancerBreast diseaseOdds ratioAtypical hyperplasiaCase-control studyInternal medicineRisk factorLogistic regressionObstetricsGynecologyHyperplasiaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most breast biopsies are diagnosed as benign breast disease, with 1.5- to 4-fold increased breast cancer risk. Apart from pathologic diagnoses of atypical hyperplasia, few factors aid in breast cancer risk assessment of these patients. We assessed whether a 313-single nucleotide variation (formerly single-nucleotide polymorphism) polygenic risk score stratifies risk of benign breast disease patients. METHODS: We pooled data from 5 Breast Cancer Association Consortium case-control studies (mean age = 59.9 years), including 6706 participants with breast cancer and 8488 participants without breast cancer. Using logistic regression, we estimated breast cancer risk associations by self-reported benign breast disease history and strata of polygenic risk score, with median polygenic risk score category among women without benign breast disease as the referent. We assessed interactions and mediation of benign breast disease and polygenic risk score with breast cancer risk. RESULTS: Benign breast disease history was associated with increased breast cancer risk (odds ratio [OR] = 1.48, 95% confidence interval [CI] = 1.37 to 1.60; P < .001). Polygenic risk score increased breast cancer risk, irrespective of benign breast disease history (Pinteraction = .48), with minimal evidence of mediation of either factor by the other. Women with benign breast disease and polygenic risk score in the highest tertile had more than twofold increased odds of breast cancer (OR = 2.73, 95% CI = 2.41 to 3.09), and those with benign breast disease and polygenic risk score in the lowest tertile experienced reduced breast cancer risk (OR = 0.79, 95% CI = 0.70 to 0.91) compared with the referent group. Women with benign breast disease and polygenic risk score in the highest decile had a 3.7-fold increase (95% CI = 3.00 to 4.61) compared with those with median polygenic risk score without benign breast disease. CONCLUSION: Breast cancer risks are elevated among women with benign breast disease and increase progressively with polygenic risk score, suggesting that optimal combinations of these factors may improve risk stratification.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJNCI Journal of the National Cancer InstituteMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207