The genetic landscape of CYP24A1 polymorphisms in cancer risk: evidence from a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer remains a significant global health challenge, with a multifaceted etiology that includes genetic factors. Among these, CYP24A1 stands out for its pivotal role in vitamin D metabolism and regulates biological processes influencing cancer risk. Single nucleotide polymorphisms in CYP24A1 are associated with variations in vitamin D bioavailability, potentially impacting the initiation and progression of cancer. To date, no comprehensive review has been conducted on this topic. Therefore, this systematic review aims to investigate the association between common CYP24A1 polymorphisms and cancer susceptibility, by analyzing studies retrieved from PubMed, Scopus, Cochrane Library, and Web of Science databases up to January 2024. Using PRISMA guidelines and quality assessments with the Newcastle Ottawa Scale (NOS), 22 studies, with 28,132 participants (12,751 cases and 15,381 controls) were included. The reported odds ratio and p-value were used to assess the association between CYP24A1 SNPs (rs2296241, rs6068816, rs927650, rs2181874 and rs2585428) with various cancer risks. Key findings revealed that SNP rs2296241 was linked to increased risk of follicular thyroid cancer but lower risks in papillary thyroid cancer, esophageal squamous cell carcinoma, oral cancer, and prostate cancer. SNP rs6068816 correlated with reduced breast and lung cancer risks, while rs927650 and rs2181874 were associated with lower risks in papillary thyroid cancer and prostate cancer, respectively. SNP rs2585428 showed a lower risk in breast and prostate cancers suggesting a protective effect against these malignancies. These results highlight CYP24A1 polymorphisms as potential molecular markers for cancer susceptibility, underscoring their clinical relevance in risk assessment and personalized interventions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle