Causal plasma metabolites for breast cancer risk: a two-sample Mendelian randomization study with colocalization evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer pathogenesis involves complex metabolic dysregulation, yet causal biomarkers remain elusive. This study aimed to assess causal effects of 1,400 human plasma metabolites on breast cancer (BC) risk using a two-sample Mendelian randomization (MR) framework. METHODS: We employed a rigorous two-sample Mendelian randomization framework with tiered quality control (Bonferroni correction, sensitivity analyses, meta-analyses) to investigate causal metabolite-BC associations. Colocalization (PPH4 > 0.80) and phenome-wide MR (2,099 FinnGen phenotypes) validated mechanistic specificity and clinical safety profiles. RESULTS: Five genetically determined plasma metabolites were identified as the potential causal biomarkers for BC risk: 3,5-dichloro-2,6-dihydroxybenzoic acid (odds ratio [OR]: 0.90; 95% confidence interval [CI] 0.87-0.94; p < 0.001), carnitine C14 (OR: 0.72; 95% CI 0.64-0.83; p < 0.001) and epiandrosterone sulfate (OR: 1.04; 95% CI 1.01-1.06; p < 0.001), Glyco-beta-muricholate (OR: 0.95; 95% CI 0.93-0.97; p < 0.001), N4-acetylcytidine (OR: 0.93; 95% CI 0.91-0.96; p < 0.001). Colocalization analysis showed strong evidence for Glyco - beta - muricholate and Epiandrosterone sulfate with BC risk (PPH4 = 1). PheWAS-MR revealed metabolite-specific safety profiles, with carnitine C14 showing broadest phenotypic associations (96 outcomes). CONCLUSIONS: This study establishes carnitine C14 as a novel protective biomarker and epiandrosterone sulfate as a risk biomarker for breast cancer, with colocalization evidence supporting their therapeutic targeting. The metabolic risk profile provides a foundation for precision prevention strategies.
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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 | 0,089 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».