MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4414747400 · doi:10.1038/s41467-025-63865-6

Pathogenic variants reveal candidate genes for prostate cancer germline testing for men of African ancestry

2025· article· en· W4414747400 sur OpenAlexaff
Kazzem Gheybi, Pamela X. Y. Soh, Jue Jiang, Melanie Louw, Daniel Burns, Piyushkumar A. Mundra, Daria Kiriy, Md Mehedi Hasan, Weerachai Jaratlerdsiri, Maphuti Tebogo Lebelo, Raymond Campbell, Mulalo B. Radzuma, Mukudeni Nenzhelele, Winstar Mokua Ombuki, Micah Oyaro, Massimo Loda, David C. Wedge, Robert G. Bristow, Daniel S. Brewer, Colin S. Cooper, Jüri Reimand, Géraldine Cancel‐Tassin, Olivier Cussenot, Christopher M. Hovens, Niall M. Cocoran, Phillip D. Stricker, Thorsten Schlomm, Gail S. Prins, Karina D. Sørensen, G. Steven Bova, Mark N. Brook, Benedikt Brors, Adam P. Butler, Kevin Cheng, Niall M. Corcoran, Francesco Favero, Clarissa Gerhäuser, Abraham Gihawi, Etsehiwot G. Girma, Vincent J. Gnanapragasam, Andreas Gruber, Anis Hamid, Housheng Hansen He, Eddie L. Imada, G. Maria Jakobsdottir, Weerachai Jaratlersiri, Chol-Hee Jung, Francesca Khani, Philippe Lamy, Gregory Leeman, Luigi Marchionni, Ramyar Molania, Anthony T. Papenfuss, Diogo Pellegrina, Bernard J. Pope, Lúcio Queiroz, Tobias Rausch, Atef Sahli, Sebastian Uhrig, Yaobo Xu, Takafumi N. Yamaguchi, Claudio Zanettini, P M Ngugi, Daniel M. Moreira, Ikenna Madueke, Maria Argos, I.E.J. Barnhoorn, Lynn Birch, Jenna Craddock, Giuseppe Fanelli, Eva F. Jensby, Hagen E. A. Förtsch, Jessie Gamxamub, Tingting Gong, Ruotian Huang, Zsofia Kote‐Jarai, Umuna Maendo, Reginald Menoe, Muriuki Elias Nyaga, Willis Oyieko, Joyce Shirinde, Golda Stellmacher, Avraam Tapinos, Korawich Uthayopas, Douglas I. Walker, Edwin O O Walong, Githui Sheila Wanjiku, Allan Yienya, Kangping Zhou, Joachim Weischenfeldt, Shingai B.A. Mutambirwa, David M. Thomas, Rosalind A. Eeles

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilUniversity of New South WalesNational Institute for Health and Care ResearchDOD Prostate Cancer Research ProgramRoyal Marsden NHS Foundation TrustU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthProstate Cancer UKNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKMovember FoundationProstate Cancer FoundationPetre FoundationU.S. Department of Defense
Mots-clésMSH6GermlineCandidate geneGeneProstate cancerDNA sequencingDNA mismatch repairGenomeCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer (PCa) germline testing, while gaining momentum, is ancestry restrictive and African exclusive. Through whole genome sequencing for 217 African ancestral cases (186 southern African, 31 Pan representative), we identify 172 potentially pathogenic variants in 78 DNA damage repair or PCa related genes. Prevalence for reported (13/217, 5.99%) and cumulative predicted (24/217, 11.06%) variants of significance (11 genes) falls below that reported for non-Africans. Conversely, BRCA1, HOXB13, CDK12, MLH1, MSH2, and BRIP1 remain unimpacted. Through pathogenic ranking based on variant frequency and functionality, clinical presentation and tumour-matched biallelic inactivation, top-ranked candidates include PREX2, POLE, FAT1, BRCA2, POLQ, LRP1B and ATM. Besides notable impact of DNA polymerases, including POLG, Fanconi anaemia genes include FANCD2, FANCA, FANCG, ERCC4, FANCE and FANCI, while DNA mismatch repair genes MSH3 and PMS1 outranked known namesakes MSH6 and PMS2. This study provides insights into the spectrum of African-relevant potentially pathogenic PCa variants, highlighting much-needed gene candidates for ancestry-inclusive germline testing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature Communications→Même sujetProstate Cancer Treatment and Research→Travaux en français237 207→