Causal relationships between plasma metabolites and prostate cancer: A Mendelian randomization study exploring immune and inflammatory mediators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Metabolic alterations and inflammatory processes contribute substantially to the pathogenesis of prostate cancer (PCa). This study used Mendelian randomization (MR) to investigate the causal relationships between plasma metabolites and PCa and to identify potential mediators, including immune cell traits and circulating inflammatory proteins. Materials and methods A 2-sample MR analysis was conducted using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging and a diverse genome-wide association study of PCa. A total of 1400 plasma metabolites were analyzed. Single-nucleotide polymorphisms were carefully selected and refined using linkage disequilibrium clumping. The inverse variance weighting method was used for primary analysis, supplemented by sensitivity analyses, including MR-Egger, weighted median, and MR-Pleiotropy RESidual Sum and Outlier, to ensure the robustness of the results. Results Eight metabolites were significantly associated with PCa. Specifically, a higher phosphate-to-uridine ratio was associated with a decreased risk of PCa, whereas higher levels of N -acetyl-arginine were linked to an increased risk. Other significant metabolites included the phosphate-to-2′-deoxyuridine ratio; N6-methyl-lysine, N -acetyl-leucine, N -succinyl-phenylalanine, and cysteinylglycine disulfide levels; and the α-ketoglutarate-to-ornithine ratio. Sensitivity analyses and the MR-Steiger test confirmed the robustness and causal direction of these associations. In addition, further analysis indicated that certain metabolites may influence PCa risk by modulating the expression of inflammatory markers, such as leukemia inhibitory factor receptor, interleukin-8, and CD33-related markers. Conclusions This study identified plasma metabolites that exert causal effects on the risk of PCa and highlighted the mediating role of immune traits and inflammatory proteins. These findings underscore the complexity of the biological pathways involved and suggest potential targets for therapeutic interventions.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».