MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414138161 · doi:10.1097/cu9.0000000000000307

Causal relationships between plasma metabolites and prostate cancer: A Mendelian randomization study exploring immune and inflammatory mediators

2025· article· en· W4414138161 sur OpenAlexaboutno aff
Mengjun Huang, Tongyu Tong, Qiliang Teng, Fei Cao, Yupeng Guan, Hanqi Lei, Jun Pang

Notice bibliographique

RevueCurrent Urology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMendelian randomizationImmune systemProstate cancerInflammationProstateDiseaseImmune DysfunctionMetabolome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent UrologyMême sujetGenetic Associations and EpidemiologyTravaux en français237 207