Patterns of Associations with Epidemiologic Factors by High-Grade Serous Ovarian Cancer Gene Expression Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian high-grade serous carcinomas (HGSC) comprise four distinct molecular subtypes based on mRNA expression patterns, with differential survival. Understanding risk factor associations is important to elucidate the etiology of HGSC. We investigated associations between different epidemiologic risk factors and HGSC molecular subtypes. METHODS: We pooled data from 11 case-control studies with epidemiologic and tumor gene expression data from custom NanoString CodeSets developed through a collaboration within the Ovarian Tumor Tissue Analysis consortium. The PrOTYPE-validated NanoString-based 55-gene classifier was used to assign HGSC gene expression subtypes. We examined associations between epidemiologic factors and HGSC subtypes in 2,070 cases and 16,633 controls using multivariable-adjusted polytomous regression models. RESULTS: Among the 2,070 HGSC cases, 556 (27%) were classified as C1.MES, 340 (16%) as C5.PRO, 538 (26%) as C2.IMM, and 636 (31%) as C4.DIF. The key factors, including oral contraceptive use, parity, breastfeeding, and family history of ovarian cancer, were similarly associated with all subtypes. Heterogeneity was observed for several factors. Former smoking [OR = 1.25; 95% confidence interval (CI) = 1.03, 1.51] and genital powder use (OR = 1.42; 95% CI = 1.08, 1.86) were uniquely associated with C2.IMM. History of endometriosis was associated with C5.PRO (OR = 1.46; 95% CI = 0.98, 2.16) and C4.DIF (OR = 1.27; 95% CI = 0.94, 1.71) only. Family history of breast cancer (OR = 1.44; 95% CI = 1.16, 1.78) and current smoking (OR = 1.40; 95% CI = 1.11, 1.76) were associated with C4.DIF only. CONCLUSIONS: This study observed heterogeneous associations of epidemiologic and modifiable factors with HGSC molecular subtypes. IMPACT: The different patterns of associations may provide key information about the etiology of the four subtypes.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».