Known prediction models for breast

Known prediction models for breast cancer can potentially by improved by the addition of mammographic density and common genetic variants identified in genome-wide associations studies known to be associated with risk of the disease. We evaluated the benefit of including mammographic density and the cumulative effect of genetic variants in breast cancer risk prediction among women in a Singapore population.
METHODS:
We estimated the risk of breast cancer using a prospective cohort of 24,161 women aged 50 to 64 from Singapore with available mammograms and known risk factors for breast cancer who were recruited between 1994 and 1997. We measured mammographic density using the medio-lateral oblique views of both breasts. Each woman's genotype for 75 SNPs was simulated based on the genotype frequency obtained from the Breast Cancer Association Consortium data and the cumulative effect was summarized by a genetic risk score (GRS). Any improvement in the performance of our proposed prediction model versus one containing only variables from the Gail model was assessed by changes in receiver-operating characteristic and predictive values.
RESULTS:
During 17 years of follow-up, 680 breast cancer cases were diagnosed. The multivariate-adjusted hazard ratios (95% confidence intervals) were 1.60 (1.22-2.10), 2.20 (1.65-2.92), 2.33 (1.71-3.20), 2.12 (1.43-3.14), and 3.27 (2.24-4.76) for the corresponding mammographic density categories: 11-20cm2, 21-30cm2, 31-40cm2, 41-50cm2, 51-60cm2, and 1.10 (1.03-1.16) for GRS. At the predicted absolute 10-year risk thresholds of 2.5% and 3.0%, a model with mammographic density and GRS could correctly identify 0.9% and 0.5% more women who would develop the disease compared to a model using only the Gail variables, respectively.
CONCLUSION:
Mammographic density and common genetic variants can improve the discriminatory power of an established breast cancer risk prediction model among females in Singapore.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หรือเป็นที่รู้จักรุ่นทำนายมะเร็งเต้านมสามารถที่อาจเกิดขึ้นจากการปรับตัวดีขึ้นโดยการเพิ่มความหนาแน่นของ mammographic และตัวแปรทางพันธุกรรมที่พบบ่อยที่ระบุไว้ในการศึกษาความสัมพันธ์ของจีโนมทั้งรู้จักที่จะเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงของการเกิดโรค เราประเมินประโยชน์ของการรวมทั้งความหนาแน่น mammographic และผลสะสมของสายพันธุ์ทางพันธุกรรมในการทำนายความเสี่ยงมะเร็งเต้านมในกลุ่มผู้หญิงในประชากรสิงคโปร์.
วิธีการ:
เราคาดความเสี่ยงของการเป็นมะเร็งเต้านมโดยใช้การศึกษาในอนาคตของ 24161 ผู้หญิงอายุ 50-64 จากสิงคโปร์ด้วย mammograms ที่มีอยู่และปัจจัยเสี่ยงที่รู้จักสำหรับมะเร็งเต้านมที่ได้รับคัดเลือกระหว่างปี 1994 และปี 1997 เราวัดความหนาแน่นของ mammographic โดยใช้มุมมองเฉียงดิโอด้านข้างของเต้านมทั้งสอง จีโนไทป์ของผู้หญิงแต่ละคน 75 SNPs ถูกจำลองขึ้นอยู่กับความถี่จีโนไทป์ที่ได้รับจากข้อมูลของสมาคมมะเร็งเต้านม Consortium และผลกระทบโดยสรุปคะแนนความเสี่ยงทางพันธุกรรม (GRS) การปรับปรุงใด ๆ ในการทำงานของรูปแบบการคาดการณ์ของเราที่นำเสนอเมื่อเทียบกับหนึ่งที่มีตัวแปรเพียงจากรูปแบบเกลได้รับการประเมินจากการเปลี่ยนแปลงในการดำเนินงานรับค่าคุณลักษณะและการคาดการณ์.
ผลในช่วง 17 ปีของการติดตาม 680 กรณีมะเร็งเต้านมได้รับการวินิจฉัย
อัตราส่วนอันตรายปรับหลายตัวแปร (ช่วงความเชื่อมั่น 95%) เป็น 1.60 (1.22-2.10), 2.20 (1.65-2.92), 2.33 (1.71-3.20), 2.12 (1.43-3.14) และ 3.27 (2.24-4.76) สำหรับ ประเภทที่สอดคล้องกันหนาแน่น mammographic: 11-20cm2, 21-30cm2, 31-40cm2, 41-50cm2, 51-60cm2 และ 1.10 (1.03-1.16) สำหรับ GRS ที่คาดการณ์แน่นอนเกณฑ์ความเสี่ยง 10 ปี 2.5% และ 3.0% รูปแบบที่มีความหนาแน่นและ mammographic GRS สามารถระบุได้อย่างถูกต้อง 0.9% และ 0.5% ผู้หญิงมากขึ้นที่จะก่อให้เกิดโรคเมื่อเทียบกับรูปแบบการใช้เพียงตัวแปรเกลตามลำดับ
สรุป:
ความหนาแน่น Mammographic และตัวแปรทางพันธุกรรมที่พบบ่อยสามารถปรับปรุงการใช้พลังงานของการเลือกปฏิบัติที่จัดตั้งขึ้นรูปแบบการทำนายความเสี่ยงมะเร็งเต้านมในหมู่หญิงในสิงคโปร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รู้จักแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับโรคมะเร็งเต้านมอาจจะโดยการปรับปรุงโดยการเพิ่มความหนาแน่นของพื้นผิวและตัวแปรทางพันธุกรรมที่พบระบุในสมาคม genome-wide การศึกษาที่รู้จักกันจะเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงของโรคเราประเมินประโยชน์รวมทั้งปัญหาความหนาแน่นและผลสะสมของตัวแปรในการทำนายความเสี่ยงโรคมะเร็งเต้านมทางพันธุกรรมในหมู่ผู้หญิงในสิงคโปร์ประชากร วิธีการ :

เราประเมินความเสี่ยงของโรคมะเร็งเต้านมที่ใช้ศึกษาอนาคตของ 24ผู้หญิงถ้าอายุ 50 64 จากสิงคโปร์กับเต้าใช้ได้และเป็นที่รู้จักปัจจัยเสี่ยงสำหรับโรคมะเร็งเต้านมที่ถูกคัดเลือกระหว่างปี 1994 และ 1997 เราวัดความหนาแน่นของการใช้มุมมองด้านข้างเฉียงๆกลางของหน้าอกของผู้หญิงในแต่ละ genotype ) 75 snps ขึ้นอยู่กับพันธุกรรม ความถี่ที่ได้จากเต้านมมะเร็งสมาคมสมาคมข้อมูลและผลสะสมได้โดยความเสี่ยงทางพันธุกรรมคะแนน ( GRS )การปรับปรุงใด ๆ ในการปฏิบัติของเราเสนอแบบจำลองการทำนายเมื่อเทียบกับหนึ่งที่มีเพียงตัวแปรจากแบบประเมิน โดยการเปลี่ยนแปลงในกิลรับปฏิบัติการลักษณะและค่าทำนายผล : .

ช่วง 17 ปีของการติดตาม , 680 รายมะเร็งเต้านมได้รับการวินิจฉัย . การปรับอัตราส่วน multivariate อันตราย ( ช่วงความเชื่อมั่น 95% ) 1.60 ( 1.22-2.10 ) 2.20 ( 1.65-2.92 ) , 2 .33 ( 1.71-3.20 ) 2.12 ( 1.43-3.14 ) และ 3.27 ( 2.24-4.76 ) ให้สอดคล้องกันปัญหาความหนาแน่นของหมวดหมู่ : 11-20cm2 21-30cm2 31-40cm2 41-50cm2 , , , , 51-60cm2 และ 1.10 ( 1.03-1.16 ) สำหรับ GRS . ที่คาดการณ์ไว้แน่นอน ซึ่ง 10 ปี ความเสี่ยงของ 2.5% และ 3.0% , รูปแบบความหนาแน่นและสามารถได้อย่างถูกต้องระบุปัญหา GRS 0.9% และ 05 % ผู้หญิงมากกว่าที่จะพัฒนาโรคเมื่อเทียบกับรุ่นที่ใช้แค่เกลตัวตามลำดับ สรุป :

ความหนาแน่นพื้นผิวและตัวแปรทางพันธุกรรมที่พบสามารถปรับปรุงอำนาจจำแนกของการทำนายความเสี่ยงโรคมะเร็งเต้านมขึ้นรูปแบบของผู้หญิงในสิงคโปร์