Genetic determinants and clinical significance of circulating and tumor-specific levels of insulin-like growth factor binding protein 7 (IGFBP7) in a Swedish breast cancer cohort
Notice bibliographique
Résumé
Previous research indicates that insulin-like growth factor binding protein 7 (IGFBP7) protein levels in breast cancer tissue and blood are prognostic. However, genetic determinants of IGFBP7 in breast cancer remain largely unexplored. We examined IGFBP7 in a cohort of 1701 patients with first breast cancer from Sweden, enrolled prior to surgery 2002-16 and followed for up to 15 years. Genotyping was performed on blood samples using OncoArray. Tumor-specific protein levels of IGFBP7, insulin receptor (InsR), and IGF-I receptor (IGFIR) were assessed on tumor tissue microarrays in 964 patients. Furthermore, 275 patients had plasma IGFBP7 levels measured. A genetic proxy marker for circulating IGFBP7 levels was constructed from five candidate single-nucleotide polymorphisms (SNPs) (rs6852762, rs1714014, rs9992658, rs10004910, and rs4865180) based on number of recessive genotypes. Age-adjusted linear regression was used to evaluate SNPs and tumor-specific IGFBP7 levels in relation to circulating IGFBP7 levels. Cox regression adjusted for age, tumor characteristics, and adjuvant treatments was used to assess associations with clinical outcomes. Circulating and tumor-specific IGFBP7 levels were significantly positively correlated. High circulating and genetically predicted IGFBP7 levels were associated with increased risk for distant metastasis and all-cause mortality. A significant interaction between high tumor-specific IGFBP7 levels and membrane-bound InsR resulted in a four-fold increased risk of breast cancer events and distant metastases. Both measured and genetically predicted IGFBP7 levels were independent prognostic biomarkers in breast cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».