GC/52/2 - IARC

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Ces problèmes peuvent être résolus en utilisant des splines de régression qui permettent de représenter le même effet dans chacun des deux modèles standard, l’erreur étant prise en compte par l’utilisation de plusieurs courbes aléatoires. Ceci souligne les limites théoriques et pratiques des logiciels existants et la nécessité de développer de nouveaux programmes. Nous poursuivons nos travaux visant à tenir compte de la complexité des données. Liaisons génétiques dans la population et longs haplotypes Collaboration avec le Groupe d’Epidémiologie génétique (GEP). Les méthodes standard d’analyse des données génétiques sont efficaces quand il s’agit de déceler des mutations rares qui augmentent fortement le risque de cancer (analyses de liaison) ou des variants fréquemment observés qui provoquent une faible augmentation du risque (études d’association). En revanche, pour le moment, il n’existe aucun moyen standard de détection des cas intermédiaires : variants moins fréquents exerçant un effet intermédiaire. Une approche consiste à rechercher parmi les cas la présence insoupçonnée de longs segments d’ADN partagés. Ensemble, avec James McKay du Groupe GEP, nous avons développé des programmes informatiques capables de détecter de telles particularités. Ce travail en est encore à ses débuts. Par ailleurs, un rappel imparfait des aliments consommés peut introduire un bruit de fond aléatoire et des biais systématiques dans les mesures de consommation alimentaire. Il est possible de résoudre partiellement ce problème en calibrant les données avec des mesures plus précises, réalisées sur un sous-groupe de la cohorte étudiée. Cependant, les deux techniques interagissent, et il n’est pas toujours évident de savoir comment appliquer les méthodes standard de reconnaissance des profils, quand les données ont besoin d’être calibrées. Nous étudions ces problèmes de façon expérimentale, en utilisant les données de l’Etude prospective européenne sur le cancer et la nutrition (EPIC). Risque de cancer du sein et densité mammographique Collaboration avec l’Université de Melbourne, Australie. Analyse des profils alimentaires Collaboration avec le Groupe Evaluation des expositions alimentaires (DEX). La recherche d’un lien entre consommation de produits alimentaires individuels et cancer a une longue histoire. Toutefois, elle est compliquée par le fait que différents aliments et nutriments sont souvent consommés en même temps, si bien qu’il est difficile de distinguer leurs effets. Pour résoudre ce problème, nous nous intéressons aux profils de consommation, plutôt qu’aux produits individuels. L’intérêt méthodologique réside dans la l’identification de profils de consommation pertinents. Figure 1. Exemples de sein dense (à gauche) ou non (à droite) 14 On sait qu’une femme dont les seins apparaissent plus denses à la mammographie aura un risque de cancer plus élevé qu’une autre femme de même âge, de même taille et de même poids, en supposant que les autres facteurs de risque soient similaires. Selon cette observarapport biennal 2008/2009
tion, il serait donc possible que d’importants mécanismes intervenant dans le développement du cancer du sein puissent dépendre de gènes associés à la densité mammographique. L’étude australienne sur les jumelles (cohorte de jumelles et de leurs sœurs) constitue une ressource particulièrement utile pour de telles recherches. La comparaison des données génétiques et de la densité mammographique dans ces familles a soulevé un certain nombre de difficultés d’ordre méthodologique qui sont désormais résolues, ce qui a donné lieu à plusieurs articles, dont certains sont publiés et d’autres soumis à publication. Cours de formation Université d’été du CIRC en Epidémiologie du Cancer 2008 (CIRC, du 2 au 27 juin 2008 et du 15 juin au 3 juillet 2009). Réunions Atelier de travail « Unclassified Variants/ Clinical Interpretation » (CIRC, 4–5 fév. 2008) ; Groupe de travail « Unclassified Variants in Mismatch Repair Genes » (CIRC, 19–20 fév. 2009). Le Groupe BST remercie les personnes suivantes pour leur collaboration : Australie : Lyle Gurrin, Carolyn Nickson, John Hopper, Jennifer Stone ; Allemagne : Heiner Boeing, Brian Buijsse ; Etats-Unis : David Goldgar Publications Abraham G, Byrnes GB, Bain C (2009). Short-Term Forecasting of Emergency Inpatient Flow. IEEE Trans Inf Technol Biomed. May; 13: 380 - 8. Au L, Byrnes GB, Bain CA, Fackrell M, Brand C, Campbell DA, Taylor PG (2009). Predicting overflow in an emergency department. IMA J Management Math, January; 20: 39 - 49. Burgess JA, Dharmage SC, Byrnes GB, Matheson MC, Gurrin LC, Wharton CL, Johns DP, Abramson MJ, Hopper JL, Walters EH (2008). Childhood eczema and asthma incidence and persistence: a cohort study from childhood to middle age. J Allergy Clin Immunol. Aug;122(2):280-5. Epub 2008 Jun 24. Davis SM, Donnan GA, Parsons MW, Levi C, Butcher KS, Peeters A, Barber PA, Bladin C, De Silva DA, Byrnes GB, Chalk JB, Fink JN, Kimber TE, Schultz D, Hand PJ, Frayne J, Hankey G, Muir K, Gerraty R, Tress BM, Desmond PM; for the EPI- THET investigators (2008). Effects of alteplase beyond 3 h after stroke in the Echoplanar Imaging Thrombolytic Evaluation Trial (EPITHET): a placebo-controlled randomised trial. Lancet Neurol. Feb 22; [Epub ahead of print] Dite GS, Gurrin LC, Byrnes GB, Stone J, Gunasekara A, McCredie MR, English DR, Giles GG, Cawson J, Hegele RA, Chiarelli AM, Yaffe MJ, Boyd NF, Hopper JL (2008). Predictors of mammographic density: insights gained from a novel regression analysis of a twin study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. Dec;17(12):3474-81. Goldgar DE, Easton DF, Byrnes GB, Spurdle AB, Iversen ES, Greenblatt MS (2008); <strong>IARC</strong> Unclassified Genetic Variants Working Group. Genetic evidence and integration of various data sources for classifying uncertain variants into a single model. Hum Mutat. Nov;29(11):1265-72. Jenab M, McKay J, Bueno-de-Mesquita HB, van Duijnhoven FJ, Ferrari P, Slimani N, Jansen EH, Pischon T, Rinaldi S, Tjønneland A, Olsen A, Overvad K, Boutron-Ruault MC, Clavel-Chapelon F, Engel P, Kaaks R, Linseisen J, Boeing H, Fisher E, Trichopoulou A, Dilis V, Oustoglou E, Berrino F, Vineis P, Mattiello A, Masala G, Tumino R, Vrieling A, van Gils CH, Peeters PH, Brustad M, Lund E, Chirlaque MD, Barricarte A, Suárez LR, Molina E, Dorronsoro M, Sala N, Hallmans G, Palmqvist R, Roddam A, Key TJ, Khaw KT, Bingham S, Boffetta P, Autier P, Byrnes GB, Norat T, Riboli E (2009). Vitamin D Receptor and Calcium Sensing Receptor Polymorphisms and the Risk of Colorectal Cancer in European Populations. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. Aug 25. [Epub ahead of print] Kavanagh AM, Byrnes GB, Nickson C, Cawson JN, Giles GG, Hopper JL, Gertig DM, English DR (2008). Using mammographic density to improve breast cancer screening outcomes. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. Oct;17(10):2818-24. McKay JD, Hung RJ, Gaborieau V, Boffetta P, Chabrier A, Byrnes GB, Zaridze D, Mukeria A, Szeszenia-Dabrowska N, Lissowska J, Rudnai P, Fabianova E, Mates D, Bencko V, Foretova L, Janout V, McLaughlin J, Shepherd F, Montpetit A, Narod S, Krokan HE, Skorpen F, Elvestad MB, Vatten L, Njølstad I, Axelsson T, Chen C, Goodman G, Barnett M, Loomis MM, Lubiñski J, Matyjasik J, Lener M, Oszutowska D, Field J, Liloglou T, Xinarianos G, Cassidy A; EPIC Study, Vineis P, Clavel-Chapelon F, Palli D, Tumino R, Krogh V, Panico S, González CA, Ramón Quirós J, Martínez C, Navarro C, Ardanaz E, Larrañaga N, Kham KT, Key T, Buenode-Mesquita HB, Peeters PH, Trichopoulou A, Linseisen J, Boeing H, Hallmans G, Overvad K, Tjønneland A, Kumle M, Riboli E, Zelenika D, Boland A, Delepine M, Foglio M, Lechner D, Matsuda F, Blanche H, Gut I, Heath S, Lathrop M, Brennan P (2008). Lung cancer susceptibility locus at 5p15.33. Nat Genet. Dec;40(12):1404-6. Epub 2008 Nov 2. Pala V, Krogh V, Berrino F, Sieri S, Grioni S, Tjønneland A, Olsen A, Jakobsen MU, Overvad K, Clavel-Chapelon F, Boutron-Ruault MC, Romieu I, Linseisen J, Rohrmann S, Boeing H, Steffen A, Trichopoulou A, Benetou V, Naska A, Vineis P, Tumino R, Panico S, Masala G, Agnoli C, Engeset D, Skeie G, Lund E, Ardanaz E, Navarro C, Sánchez MJ, Amiano P, Svatetz CA, Rodriguez L, Wirfält E, Manjer J, Lenner P, Hallmans G, Peeters PH, van Gils CH, Bueno-de-Mesquita HB, van Duijnhoven FJ, Key TJ, Spencer E, Bingham S, Khaw KT, Ferrari P, Byrnes GB, Rinaldi S, Norat T, Michaud DS, Riboli E (2009). Meat, eggs, dairy products, and risk of breast cancer in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) cohort. Am J Clin Nutr. Sep;90(3):602-12. groupe biostatistique 15
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