Bidirectional Mendelian Randomization identifies plasma proteins associated with Cervical Cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cervical cancer continues to pose a considerable challenge to global health, necessitating innovative approaches for improved diagnostics and personalized treatment strategies. Prior investigations have suggested that plasma proteins may play a role in the pathogenesis of cervical cancer; however, these studies do not confirm a causal relationship. To address this gap, conducted a large-scale Mendelian randomization (MR) study of the plasma proteome. METHODS: We performed a two-sample bidirectional Mendelian randomization analysis involving 4,907 plasma proteins, utilizing publicly accessible genome-wide association study (GWAS) summary statistics, to examine the causal association between the plasma proteome and the risk of cervical cancer. Analytical methods included inverse variance weighting (IVW), weighted median, MR-Egger regression, and simple and weighted models. Additionally, we performed sensitivity analyses to evaluate heterogeneity and horizontal pleiotropy through Cochran's Q test, MR-Egger intercept, MR-PRESSO test, and leave-one-out analysis. We also applied false discovery rate (FDR) correction to the results of all IVW methods to identify the plasma proteins most strongly associated with cervical cancer. Finally, we enriched the most relevant plasma protein genes using the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) and Gene Ontology (GO) analyses and GeneMANIA to identify disease-related pathways. RESULTS: According to the IVW method, seven plasma proteins are significantly associated with cervical cancer risk (P < 0.05). Specifically, six proteins demonstrated protective factors: DEFB135 (OR = 0.201, 95% CI = 0.082-0.492, P < 0.001), FGL2 (OR = 0.104, 95% CI = 0.032-0.338, P < 0.001), FTMT (OR = 0.612, 95% CI = 0.465-0.804, P < 0.001), PDIA4 (OR = 0.088, 95% CI = 0.026-0.295, P < 0.001), SPHK2 (OR = 0.102, 95% CI = 0.030-0.350, P < 0.001), and TMED2 (OR = 0.045, 95% CI = 0.008-0.246, P < 0.001). In contrast, RACGAP1 (OR = 1.755, 95% CI = 1.286-2.395, P < 0.001) was identified as a risk factor. Reverse MR analysis revealed no significant evidence of reverse causation (P > 0.05) between cervical cancer and these plasma proteins. Functional enrichment analysis identified several biologically relevant pathways potentially involved in cervical cancer pathogenesis, including the establishment of organelle localization, regulation of oxidoreductase activity, Ferroptosis, and Porphyrin metabolism. CONCLUSION: These findings suggest that DEFB135, FGL2, FTMT, PDIA4, SPHK2, and TMED2 may protect against cervical cancer, while RACGAP1 may represent a potential risk factor. The identified tumor markers provide mechanistic insights into the molecular basis of cervical cancer and warrant further investigation in functional studies.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 ».