Novel Tools for Familial Risk Prediction

家族风险预测的新工具

基本信息

  • 批准号:
    8530798
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 22.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-03-01 至 2015-02-28
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Challenges: The vast majority of individuals in the developed world have a family history of at least one type of cancer. Aside from major cancer syndromes where family histories point clearly towards a specific cancer site, family history information is not systematically used for the purpose of managing risk, of wisely using genetic testing, and of improving prevention practices. Strong evidence is emerging that syndromes once thought to be distinct, are overlapping in terms of the cancer site, and that several genetic factors increase the risk of multiple cancers. This opens important opportunities for screening and management of risk across clinical disciplines. A critical obstacle is the lack of software infrastructures and analytical approaches for capturing family history information across a large number of disease sites, for assessing whether the occurrence of multiple cancers in a family is likely to be random or hereditary; and for translating family history across multiple disease sites data into useful clinical decision tools. Aims: Investigators in this proposal have developed the most detailed, accurate, and widely used tools for the breast-ovarian, colorectal, pancreatic, and skin cancer syndromes and the most widely used clinical tools to implement them, including CancerGene and HRA. All are freely available for research. The overall goal of this proposal is to lay the informatics and statistical foundations for both model implementation and clinical application of more comprehensive approaches. This cannot simply be addressed by juxtaposing software and algorithms that have been successful for single-syndrome models, but it requires novel strategies. Specifically, AIM 1 Is to develop software, including a) a general purpose open source risk calculator that can cover simultaneously an arbitrary number of cancer sites and, at the individual level, cancer-specific biomarkers, preventative interventions, and covariates; and b) tools for the implementation of the calculator in both primary and high risk clinical environments. AIM 2 is to develop statistical methods to estimate the population parameters required by the general purpose calculator. AIM 3 is to develop a proof-of-principle model covering about 10 disease sites, based on a comprehensive literature review of penetrance, interventions, and cancer markers. This will allow testing and troubleshooting of the clinical implementation and permit quantification of the benefits of clinical approaches using information across clinical disciplines. Impact: This research will have a direct impact by generating freely available computational and methodological resources for developing and implementing models that consider multiple syndromes. The hypothesis behind this proposal is that making these tools available can have a significant effect on: what data is collected; what use is made of this data across disease-specific programs; and whether individuals at increased risk receive appropriate attention in both early detection and treatment.
描述(由申请人提供):挑战:发达国家中的绝大多数人都有至少一种癌症的家族史。除了主要的癌症综合症外,家庭历史清楚地指向了特定的癌症部位外,家族史信息也没有系统地用于管理风险,明智地使用基因检测和改善预防实践的目的。有力的证据表明,曾经被认为是不同的综合症,在癌症部位重叠,几个遗传因素增加了多种癌症的风险。这为筛查和管理临床学科的风险管理开辟了重要机会。一个关键的障碍是缺乏软件基础设施和用于捕获大量疾病部位的家族史信息的分析方法,用于评估家庭中多种癌症的发生可能是随机的还是遗传的;并用于翻译多种疾病部位的家族史 将数据数据数据纳入有用的临床决策工具。 目的:该提案中的研究人员为乳腺癌,结直肠癌,胰腺和皮肤癌综合症以及最广泛使用的临床工具开发了最详细,准确且广泛使用的工具,包括癌症和HRA在内。所有这些都是免费的研究。该提案的总体目标是为模型实施和更全面的方法的临床应用奠定信息学和统计基础。这不能简单地通过将成功的软件和算法并列为单个围绕单个模型,但需要新颖的策略来解决这一问题。具体而言,目标1是开发软件,包括a)可以同时涵盖任意数量的癌症站点的通用开源风险计算器,并在个体水平上涵盖癌症特异性的生物标志物,预防性干预措施和协变量; b)在初级和高风险临床环境中实施计算器的工具。目的2是开发统计方法来估计通用计算器所需的人口参数。 AIM 3是基于对渗透率,干预措施和癌症标志物的全面文献综述,开发涵盖大约10个疾病部位的原理验证模型。这将允许对临床实施进行测试和故障排除,并允许使用跨临床学科的信息来量化临床方法的益处。 影响:这项研究将通过为开发和实施考虑多种综合症的模型而产生可免费获得的计算和方法论资源,从而产生直接影响。该提案背后的假设是,使这些工具可用可以对:收集的数据产生重大影响;这些数据在跨疾病特异性方案中有什么用?以及风险增加的个人是否在早期发现和治疗中都受到适当关注。

项目成果

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