Abstract 7399: Polygenic risk score-based smoking and drinking behaviors and head and neck squamous cell cancer risk by HPV status
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: HPV-positive and HPV-negative head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) are distinct entities from an epidemiological and biological standpoint. We aimed to evaluate the predictive performance of polygenic risk scores (PRS), which could be a surrogate when behavioral data are missing or deemed unreliable, for tobacco smoking (Smoking Initiation [SI], Age of Smoking Initiation, Cigarettes Per Day [CPD], Smoking Cessation) and alcohol consumption (Drinks Per Week [DPW]) and their impact on HNSCC risk stratified by HPV status. Methods: We analyzed data from 8013 participants in the VOYAGER consortium, including 4716 HNSCC cases and 3297 controls. PRS for the 5 phenotypes were generated based on the genome-wide significant variants (P < 5×10-8, r2 < 0.001) from the GSCAN consortium. Logistic regression models were used to evaluate the association between PRS and HNSCC risk, separately in HPV-positive and negative patients. A corresponding phenotype analysis based on actual smoking and alcohol behaviors is included for comparison. Results: All 5 PRS significantly predicted corresponding behaviors in the expected direction. For HPV-positive patients, higher PRS for SI and DPW were associated with a higher HNSCC risk. For HPV-negative patients, higher PRS for SI, CPD, and DPW had a higher risk of HNSCC. Phenotype analyses confirmed the predictive value of PRS and showed strong correlations between all 5 behaviors and HNSCC risk in both HPV-positive and negative patients. Conclusion: PRS-based models of smoking and drinking behaviors and are associated with HNSCC risk in both HPV-positive and negative patients. These findings highlight the role of a genetic predisposition to these behaviors as a surrogate marker influencing the risk of HNSCC. Citation Format: Tianzhichao Hou, Abhinav Thakral, Katrina Hueniken, Tom Dudding, Mark Gormley, Shama Virani, Andrew Olshan, Brenda Diergaarde, Tim Waterboer, Karl Smith-Byrne, Paul Brennan, David Neil Hayes, Eleanor C M Sanderson, Catherine Brown, Sophie Huang, David I. Conway, Cristina Canova, Scott V. Bratman, Anna Spreafico, Lorenzo Richiardi, John D. Almeida, Joel C. Davies, Laura Bierut, Mei Dong, Pagona Lagiou, Areti Lagiou, Jerry Polesel, Claire M. Healy, Mari Nygard, Antonio Agudo, Laia Alemany, Wolfgang Ahrens, Ivana Holcatova, Ariana Znaor, David P. Goldstein, Osvaldo Espin-Garcia, Rayjean J. Hung, Wei Xu, John JW. Lee, Geoffrey Liu. Polygenic risk score-based smoking and drinking behaviors and head and neck squamous cell cancer risk by HPV status [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 7399.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».