Transcriptome-wide Mendelian randomisation exploring dynamic CD4+ T cell gene expression in colorectal cancer development
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent research has identified a potential protective effect of higher numbers of circulating lymphocytes on colorectal cancer (CRC) development. However, the importance of different lymphocyte subtypes and activation states in CRC development and the biological pathways driving this relationship remain poorly understood and warrant further investigation. Specifically, CD4+ T cells - a highly dynamic lymphocyte subtype - undergo remodelling upon activation to induce the expression of genes critical for their effector function. Previous studies investigating their role in CRC risk have used bulk tissue, limiting our current understanding of the role of these cells to static, non-dynamic relationships only. Methods: Here, we combined two genetic epidemiological methods - Mendelian randomisation (MR) and genetic colocalisation - to evaluate evidence for causal relationships of gene expression on CRC risk across multiple CD4+ T cell subtypes and activation stage. Genetic proxies were obtained from single-cell transcriptomic data, allowing us to investigate the causal effect of expression of 1,805 genes across five CD4+ T cell activation states on CRC risk (78,473 cases; 107,143 controls). We repeated analyses stratified by CRC anatomical subsites and sex, and performed a sensitivity analysis to evaluate whether the observed effect estimates were likely to be CD4+ T cell-specific. Results: . We observed differences in causal estimates of gene expression on CRC risk across different CD4+ T cell subtypes and activation timepoints, as well as CRC anatomical subsites and sex. However, our sensitivity analysis revealed that the genetic proxies used to instrument gene expression in CD4+ T cells also act as eQTLs in other tissues, highlighting the challenges of using genetic proxies to instrument tissue-specific expression changes. Conclusions: Our study demonstrates the importance of capturing the dynamic nature of CD4+ T cells in understanding disease risk, and prioritises genes for further investigation in cancer prevention research.
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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 | 0,021 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».