Causal Relationship Between Blood Metabolites and Prostate Cancer Risk: A Two‐Sample Mendelian Randomization Study
Notice bibliographique
Résumé
Recent research has increasingly suggested an association between changes in specific blood metabolites and prostate cancer (PCa) development. However, it remains unclear whether these observed associations represent a causal relationship. To reveal the potential causal associations between blood metabolites and PCa risk, we conducted a comprehensive two-sample Mendelian randomization (MR) analysis. We used genetic instruments for 514 and 490 metabolites from two independent comprehensive genome-wide association studies. These studies included 14,295 individuals of European ancestry from the INTERVAL/EPIC-Norfolk cohorts and 8299 individuals of European ancestry from the Canadian Longitudinal Study on Aging cohort. Summary statistics of PCa risk involving 122,188 cases and 604,640 controls of European ancestry individuals were analyzed. The associations between metabolites and PCa risk were evaluated using the inverse-variance weighted method, supplemented by sensitivity analyses including MR-Egger and MR-PRESSO tests. Additionally, we conducted a phenome-wide MR analysis to assess the potential side effects of targeting the identified metabolites for PCa intervention. Our analysis revealed 107 unique blood metabolites significantly associated with PCa risk, with 43 of these associations consistently replicated using instruments from two independent data sets. This study provides novel insights into the potential role of specific metabolites in the etiology of PCa, which warrants further investigations.
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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 | 0,022 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».