Novel causal associations between plasma metabolites and prostate cancer risk revealed by mendelian randomization
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prostate cancer (PCa) is a major global health concern for men, yet its underlying metabolic mechanisms are not fully understood. Identifying causal metabolites could reveal novel pathways for risk assessment and prevention. Methods: We conducted a comprehensive two-sample Mendelian randomization (TSMR) study following STROBE-MR guidelines. Genetic instruments for plasma metabolites were derived from two independent sources, including the METSIM study, a cohort exclusively comprising Finnish men, and the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). Summary-level data for PCa were obtained from the PRACTICAL consortium and FinnGen. Inverse variance weighted (IVW) was the primary analysis method, supplemented by sensitivity analyses and Bayesian colocalization (coloc) to assess shared causal genetic variants, a key methodological strength enhancing causal inference. Results: Our analysis identified four plasma metabolites with a significant causal relationship with PCa risk. Ribitol was associated with a reduced risk, while N2,N5-diacetylornithine, N-acetylarginine, and N-acetylcitrulline were associated with an elevated risk. These findings were consistent across datasets and robust in sensitivity analyses. Colocalization analysis provided strong evidence (PP.H4 > 0.8) for a shared causal variant at the rs10201159 locus between N2,N5-diacetylornithine and PCa. Conclusion: This study provides robust genetic evidence supporting a causal role of specific plasma metabolites in prostate cancer development. The incorporation of a male-exclusive metabolomic dataset (METSIM) strengthens the validity of our findings for this male-specific cancer. These metabolites represent promising candidates for further mechanistic investigation into prostate cancer etiology and potential translation into clinical biomarkers.
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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 | 0,039 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».