Germline Predisposition to Oncogenic Alkylating Damage in Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Red meat consumption is a risk factor for colorectal cancer and has been linked to tumor alkylating DNA damage. rs16906252-T is a cis expression quantitative trait locus variant associated with silencing of MGMT, a central alkylating damage repair gene. We hypothesize that rs16906252-T carriers are predisposed to alkylating damage mutations. METHODS: We conducted mutational signature deconvolution of colorectal cancer whole-exome sequencing data from The Cancer Genome Atlas (n = 540), the Nurses' Health Study / Health Professionals Follow-Up Study (NHS/HPFS, n = 900), as well as non-Western samples from the Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes (Colorectal Adenocarcinoma in China cohort, n = 295) and examined the relationship of rs16906252-T with putative alkylation-dependent tumor mutations. Leveraging lifestyle data from the NHS/HPFS, we also investigated the interaction between red meat consumption and rs16906252-T. RESULTS: Among patients with colorectal cancer, rs16906252-T carriers exhibited higher tumor alkylating damage compared with noncarriers. In the general population, rs16906252-T is largely absent in individuals with East Asian ancestries, and we consistently find a negligible contribution of alkylating damage in patients with colorectal cancer with East Asian ancestries. We show that the alkylating mutational signature's carcinogenicity is mainly mediated by KRAS G12D and G13D mutations. We also observe a synergistic effect of rs16906252-T with high prediagnosis red meat intake for tumor alkylating damage. CONCLUSIONS: MGMT rs16906252-T carriers are predisposed to colorectal cancer oncogenic alkylating damage which is potentiated by red meat intake. IMPACT: Our results support a causal relationship between red meat and colorectal cancer and may inform tailored dietary and screening guidelines for colorectal cancer prevention.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».