Ferritin and Iron Levels Inversely Associated With Lymphoma Risk: A Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Current knowledge on iron's role in lymphoma development is very limited, with studies yielding inconsistent findings. To address this gap, we conducted a rigorous two-sample mendelian randomization study, aiming to elucidate the potential associations between iron storage and the risk of developing lymphoma. Methods: This study leveraged extensive genetic data derived from a comprehensive genome-wide association study (GWAS) comprising 257,953 individuals. The primary objective was to pinpoint single-nucleotide polymorphisms (SNPs) that are significantly associated with iron storage. Subsequently, this genetic information was analyzed in conjunction with summary-level data pertaining to lymphoma cases and controls, sourced from the IEU open GWAS project, which included a sample size of 3,546 lymphoma cases and 487,257 controls. To evaluate the relationship between iron storage and lymphoma risk, an inverse variance-weighted method with random effects was employed, complemented by rigorous sensitivity analyses. Results: Genetic predisposition to high ferritin and serum iron status was causally associated with lower odds of lymphoma. Ferritin exhibited an odds ratio (OR) of 0.777 (95% confidence interval (CI): 0.628 - 0.961, P = 0.020), indicating 22.3% reduced odds of lymphoma associated with a one standard deviation increase in ferritin levels. Similarly, serum iron demonstrated an OR of 0.776 (95% CI: 0.609 - 0.989, P = 0.040), corresponding to 22.4% decreased odds of lymphoma for a one standard deviation increase in serum iron. Conclusions: This study suggests that individuals with genes linked to higher iron storage levels have a lower risk of developing lymphoma, but further research is necessary before making any clinical recommendations.
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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 | 0,020 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».