Associations of tumour somatic mutations with cancer-associated venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Venous thromboembolism (VTE) is a common complication of cancer. Complex interactions between tumour biology and the haemostatic system may contribute to development of cancer-associated VTE. Objectives This study examined associations of somatic mutations with VTE in a large multi-cancer cohort. Methods We analysed paired tumour and germline whole genome sequence data and electronic health records from 12,507 cancer patients recruited to the Genomics England National Genomic Research Library, to evaluate associations of somatic mutations across 608 genes, overall tumour mutational burden (TMB) and 25 single base substitution (SBS) mutational signatures with VTE. Interactions between somatic mutations and a germline polygenic risk score for VTE were also assessed. Results In multivariable Cox regressions adjusted for age, sex and genetic ancestry, somatic mutations in four genes associated with higher rates of VTE at a false-discovery rate <0.1: CDKN2A (Hazard ratio, HR=1.62 [95% confidence interval, 1.23-2.13]) , KRAS (HR=1.31 [1.12-1.53]), PCDH15 (HR=1.48 [1.24-1.76]) and TP53 (HR=1.55 [1.38-1.73] ). SBS8, a common mutation signature of unknown aetiology, was also associated with higher rates of VTE (HR=1.39 [1.16-1.66]). In contrast, TMB ≥20 mutations/Mb, two DNA mismatch repair signatures (SBS6 and SBS26) and one rare signature of unknown aetiology (SBS19) associated with lower rates of VTE. Evidence for these associations remained robust after additional adjustment for tumour type, stage, and systemic anti-cancer treatment. Conclusions These findings support the hypothesis that tumour somatic mutations influence risk of VTE. This may provide insights into the pathophysiology of cancer-associated VTE and inform future efforts to improve clinical risk prediction.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».