Abstract 7397: A multi-ancestry polygenic risk score improves lung cancer risk stratification across diverse populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Currently implemented lung cancer risk prediction models consider a limited set of risk factors and insufficiently stratify patients for screening, leaving a large proportion of lung cancer patients, particularly those from non-European ancestries, ineligible for low-dose CT scans. Polygenic risk scores (PRS) have demonstrated potential for improving lung cancer risk prediction, but are predominantly derived from participants of European-ancestry, limiting their applicability to other populations. This study aims to develop a novel multi-ancestry PRS for lung cancer and evaluate its ability to enhance equitable risk stratification. Methods: We constructed multi-ancestry PRS using the largest available lung cancer genome-wide associate studies (GWAS), which include 33, 023 European cases and 339, 471 controls, 11, 506 East Asian cases and 179, 654 controls, and 2, 379 African American cases and 6, 908 controls. We trained four genome-wide multi-ancestry PRS models (PRS-CSx, JointPRS, CT-SLEB, and PROSPER) using a reference panel of 1, 287, 077 SNPs, and compared them to a previously published 128-SNP PRS based on known lung cancer risk loci. PRS models were validated in 1, 047 lung cancer cases and 214, 403 controls from the All of Us Research Program biobank and their performance was evaluated in a pooled multi-ancestry analysis as well as stratified by genetic ancestry. Results: PRS-CSx demonstrated the highest performance among all tested methods, with an adjusted-AUC (conditional on sex, age, and the top 16 principal components) of 0.60 (95% CI: 0.58-0.62) and an OR of 1.43 (95% CI: 1.35-1.52) in the pooled analysis. Comparable performance was observed in the European ancestry subgroup (OR: 1.48, 95% CI: 1.37-1.59, 697 cases, 112, 145 controls). The PRS-CSx PRS also performed well in the African American population (OR 1.36, 95% CI: 1.17-1.58, 178 cases, 47, 701 controls), and in the Admixed American/Latino population (OR: 1.34, 95% CI: 1.03-1.74, 55 cases, 32, 936 controls). Individuals in the top decile of the PRS distribution had a 1.96-fold increased risk of lung cancer (95% CI: 1.60-2.40) compared to the average group in the 40-60th percentile. Furthermore, on average, individuals in the top decile reached a 1.5% 5-year absolute risk of lung cancer 8 years earlier than those with average PRS values. Conclusions: Multi-ancestry PRS outperform a single-ancestry PRS model. Integrating a multi-ancestry PRS into a lung cancer risk prediction model can improve risk stratification, addressing disparities in screening eligibility across diverse populations. This approach has the potential to improve early detection and reduce lung cancer mortality equitably across ancestry groups. Citation Format: Nina Adler, Tony Chen, Jinyoung Byun, Christopher Amos, Qing Lan, David C. Christiani, Mattias Johansson, James McKay, Maria T. Landi, Geoffrey Liu, Loic Le Marchand, The International Lung Cancer Consortium, Esteban J. Parra, Linda Kachuri, Haoyu Zhang, Rayjean J. Hung. A multi-ancestry polygenic risk score improves lung cancer risk stratification across diverse populations [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 7397.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».