Abstract 3817: Using gene-environment interactions to explore pathways for colorectal cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Colorectal cancer (CRC) is a major public health concern, with incidence rates increasing over the past decades particularly among younger adults. The identification of novel intervention targets for CRC prevention becomes imperative. In the present study we explored patterns of genes and pathways underlying the observed associations using estimates from genome-wide interaction studies (GWIS) of 15 exposures with established or putative CRC risk. GWIS estimates were derived from a pool of 36 primary studies including up to 38, 578 CRC cases and 49, 658 controls. The 15 risk factors included body mass index (BMI), height, physical activity, smoking, type 2 diabetes, hormone replacement therapy (HRT), and intake of non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) including aspirin, alcohol, calcium, fiber, folate, fruits, processed meat, red meat, and vegetables. We conducted pathway-environment interaction analysis for CRC risk to identify associated pathways using the adaptive combination of Bayes Factors (ADABF) framework. The pathway findings were further investigated by exploring the relevance of the enriched genes for CRC using publicly available resources [hallmarks of cancer, Open Targets Platform (OTP)]. Using the ADABF, a total of 1, 973 pathways were enriched out of the 2, 950 analyzed for at least one exposure. Additionally, within the enriched pathways, 1, 227 genes showed evidence of interaction with at least one exposure. A high overlap of associated genes was observed between the three exposures with higher number of associated genes: BMI (n=768), followed by smoking (n=223) and NSAIDs (n=173), while for remaining exposures the number of enriched genes ranged from 3 to 27. Data were available for 811/1, 227 genes in the OTP, of which an overall association score >0.05 was found for 241 coding genes. Fifty percent of the genes (617/1, 227) mapped to at least one hallmark of cancer, most of which (388/617) pertained to the Sustaining Proliferative Signaling hallmark. Our findings reflect previously established pathways for CRC risk, such as mitogen-activated protein kinase (MAPK), Notch, PI3K/AKT, transforming growth factor-β (TGF-β), Wnt, and participating genes, for BMI, NSAIDs, and smoking, and highlight the emerging importance of several less studied genes (such as argonaute RISC component, UDP-glucuronosyltransferase, and taste receptor coding genes). Common pathways were found for several combinations of exposures (mostly for BMI, NSAIDs, and smoking), potentially suggesting common underlying mechanisms. The results of the present analysis can be used in future investigations, and, if confirmed, may aid in elucidating the etiological associations and inform personalized CRC prevention strategies. Citation Format: Emmanouil Bouras, Ren Yu, Andre E. Kim, Georgios Markozannes, Neil Murphy, Demetrius Albanes, Laura N. Anderson, Elizabeth L. Barry, Hermann Brenner, Peter T. Campbell, Robert Carreras-Torres, Andrew T. Chan, Jenny Chang-Claude, Iona Cheng, Matthew A. Devall, Niki Dimou, David A. Drew, Stephen B. Gruber, Andrea Gsur, Li Hsu, Jeroen R. Huyghe, Temitope O. Keku, Anshul Kundaje, Loïc Le Marchand, Li Li, Brigid M. Lynch, Victor Moreno, John Morrison, Christina C. Newton, Nikos Papadimitriou, Andrew J. Pellatt, Anita R. Peoples, Paul D. Pharoah, Elizabeth A. Platz, Conghui Qu, Joel Sanchez Mendez, Robert E. Schoen, Mariana C. Stern, Claire E. Thomas, Caroline Y. Um, Pavel Vodicka, Veronika Vymetalkova, Emily White, Alicja Wolk, Anna H. Wu, Marc J. Gunter, W. James Gauderman, Ulrike Peters, Marina Evangelou, Konstantinos K. Tsilidis. Using gene-environment interactions to explore pathways for colorectal cancer risk [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 3817.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».