MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405870529 · doi:10.1186/s13058-024-01947-x

Polygenic score distribution differences across European ancestry populations: implications for breast cancer risk prediction

2024· article· en· W4405870529 sur OpenAlexaff
Kristia Yiangou, Nasim Mavaddat, Joe Dennis, Maria Zanti, Qin Wang, Manjeet K. Bolla, Mustapha Abubakar, Thomas U. Ahearn, Irene L. Andrulis, Hoda Anton‐Culver, Natalia Antonenkova, Volker Arndt, Kristan J. Aronson, Annelie Augustinsson, Adinda Baten, Sabine Behrens, Marina Bermisheva, Amy Berrington de González, Katarzyna Białkowska, Nicholas Boddicker, Clara Bodelón, Natalia Bogdanova, Stig E. Bojesen, Kristen D. Brantley, Hiltrud Brauch, Hermann Brenner, Nicola J. Camp, Federico Canzian, Jose E. Castelao, Melissa H. Cessna, Jenny Chang‐Claude, Georgia Chenevix‐Trench, Wendy K. Chung, Sarah V. Colonna, Fergus J. Couch, Angela Cox, Simon S. Cross, Kamila Czene, Mary B. Daly, Peter Devilee, Thilo Dörk, Alison M. Dunning, A. Heather Eliassen, Christoph Engel, Mikael Eriksson, D. Gareth Evans, Peter A. Fasching, Olivia Fletcher, Henrik Flyger, Lin Fritschi, Manuela Gago-Domínguez, Aleksandra Gentry‐Maharaj, Anna González‐Neira, Pascal Guénel, Eric Hahnen, Christopher A. Haiman, Ute Hamann, Jaana M. Hartikainen, Vikki Ho, James M. Hodge, Antoinette Hollestelle, Ellen Honisch, Maartje J. Hooning, Reiner Hoppe, John L. Hopper, Sacha J. Howell, Simona Jakovchevska, Anna Jakubowska, Helena Jernström, Nichola Johnson, Rudolf Kaaks, Elza K. Khusnutdinova, Cari M. Kitahara, Stella Koutros, Vessela N. Kristensen, James V. Lacey, Diether Lambrechts, Flavio Lejbkowicz, Annika Lindblom, Michael Lush, Arto Mannermaa, Dimitrios Mavroudis, Usha Menon, Rachel A. Murphy, Heli Nevanlinna, Nadia Obi, Kenneth Offit, Tjoung‐Won Park‐Simon, Alpa V. Patel, Cheng Peng, Paolo Peterlongo, Guillermo Pita, Dijana Plaseska-Karanfilska, Katri Pylkäs, Paolo Radice, Muhammad Usman Rashid, Gad Rennert, Eleanor Roberts, Juan Rodríguez, Atocha Romero, Efraim H. Rosenberg, Emmanouil Saloustros, Dale P. Sandler, Elinor J. Sawyer, Rita K. Schmutzler, Christopher G. Scott, Xiao‐Ou Shu, Melissa C. Southey, Jennifer Stone, Jack A. Taylor, Lauren R. Teras, Irma van de Beek, Walter C. Willett, Robert Winqvist, Wei Zheng, Celine M. Vachon, Marjanka K. Schmidt, Per Hall, Robert J. MacInnis, Roger L. Milne, Paul D.P. Pharoah, Jacques Simard, Antonis C. Antoniou, Douglas F. Easton, Kyriaki Michailidou

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre hospitalier universitaire de QuébecBC Cancer AgencyQueen's UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalMount Sinai HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCancer Council VictoriaMedical Research CouncilVanderbilt-Ingram Cancer CenterUniversity of MelbourneUniversität zu KölnMonash UniversityNational Institutes of HealthUniversiteit LeidenLeids Universitair Medisch CentrumSchool of Medicine, Vanderbilt UniversityCedars-Sinai Medical CenterVanderbilt UniversityKing's College LondonUniversitätsklinikum Köln
Mots-clésBreast cancerSurgical oncologyPolygenic risk scoreMedicineOncologyDemographyInternal medicineCancerBiologyGeneticsSingle-nucleotide polymorphismGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 313-variant polygenic risk score (PRS 313 ) provides a promising tool for clinical breast cancer risk prediction. However, evaluation of the PRS 313 across different European populations which could influence risk estimation has not been performed. We explored the distribution of PRS 313 across European populations using genotype data from 94,072 females without breast cancer diagnosis, of European-ancestry from 21 countries participating in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC) and 223,316 females without breast cancer diagnosis from the UK Biobank. The mean PRS was calculated by country in the BCAC dataset and by country of birth in the UK Biobank. We explored different approaches to reduce the observed heterogeneity in the mean PRS across the countries, and investigated the implications of the distribution variability in risk prediction. The mean PRS 313 differed markedly across European countries, being highest in individuals from Greece and Italy and lowest in individuals from Ireland. Using the overall European PRS 313 distribution to define risk categories, leads to overestimation and underestimation of risk in some individuals from these countries. Adjustment for principal components explained most of the observed heterogeneity in the mean PRS. The mean estimates derived when using an empirical Bayes approach were similar to the predicted means after principal component adjustment. Our results demonstrate that PRS distribution differs even within European ancestry populations leading to underestimation or overestimation of risk in specific European countries, which could potentially influence clinical management of some individuals if is not appropriately accounted for. Population-specific PRS distributions may be used in breast cancer risk estimation to ensure predicted risks are correctly calibrated across risk categories.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBreast Cancer ResearchMême sujetBRCA gene mutations in cancerTravaux en français237 207