Permanence of the information given during oncogenetic counseling to persons at familial risk of breast/ovarian and/or colon cancer

How long counselees retain the information given during their genetic consultation is of major importance. To address this issue, we conducted a survey among the 3500 families that have been offered genetic counseling at our Center since 1988. In August 2007, we mailed a questionnaire to a representative subset of 579 persons belonging to breast/ovarian or colon cancer families seen in the last 10 years, either carrying an identified mutation or not. Targeted topics included the meaning of hereditary predisposition, the medical prevention related to the familial risk, the steps to undertake for a new family member to enter the genetic testing program and general knowledge of hereditary predisposition to cancer. A total of 91 randomized non-respondents were sent a second, more inciting letter, in order to assess any non-response bias. Overall, 337 questionnaires were collected: response rate was 58%. Standardized average knowledge was 7.28±1.52 of 10. Scores were lowest concerning medical prevention. The level of knowledge decreased with age (P<10−6), but increased with educational level (P<10−5) and mutation status (P=0.01). Surprisingly, no erosion of patients' knowledge over the time was observed (P=0.41). Among persons at hereditary risk of colon cancer, the level of knowledge tended to improve with time, in contrast to the breast/ovarian group (P=0.017). Among persons with a familial risk of breast/ovarian or colon cancer, a renewal of oncogenetic counseling does not seem necessary to maintain the level of specific knowledge. Measures to help patients follow their medical prevention, as organizing or checking their medical examinations, seem indicated

Weight change during chemotherapy changes the prognosis in non metastatic breast cancer for the worse

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Weight change during chemotherapy is reported to be associated with a worse prognosis in breast cancer patients, both with weight gain and weight loss. However, most studies were conducted prior to the common use of anthracycline-base chemotherapy and on North American populations with a mean BMI classified as overweight. Our study was aimed to evaluate the prognostic value of weight change during anthracycline-based chemotherapy on non metastatic breast cancer (European population) with a long term follow-up.</p> <p>Methods</p> <p>Patients included 111 women diagnosed with early stage breast cancer and locally advanced breast cancer who have been treated by anthracycline-based chemotherapy regimen between 1976 and 1989. The relative percent weight variation (WV) between baseline and postchemotherapy treatment was calculated and categorized into either weight change (WV > 5%) or stable (WV < 5%). The median follow-up was 20.4 years [19.4 - 27.6]. Cox proportional hazard models were used to evaluate any potential association of weight change and known prognostic factors with the time to recurrence and overall survival.</p> <p>Results</p> <p>Baseline BMI was 24.4 kg/m2 [17.1 - 40.5]. During chemotherapy treatment, 31% of patients presented a notable weight variation which was greater than 5% of their initial weight.</p> <p>In multivariate analyses, weight change (> 5%) was positively associated with an increased risk of both recurrence (RR 2.28; 95% CI: 1.29-4.03) and death (RR 2.11; 95% CI: 1.21-3.66).</p> <p>Conclusions</p> <p>Our results suggest that weight change during breast-cancer chemotherapy treatment may be related to poorer prognosis with higher reccurence and higher mortality in comparison to women who maintained their weight.</p

Modélisation des arbres onco-généalogiques et application à la détermination de phénotypes cancéreux spécifiques favorisant une exploration génotypique ciblée

In oncogenetics, the study of cancer cases in the family pedigree enables to orient the diagnosis towards particular mutations / associations of mutations, or to reject the hypothesis of genetic susceptibility for cancer in the family. If this diagnosis usually relies on the oncogeneticist, it is possible to propose an algorithmic approach to process the information contained in these pedigrees. Three methods have been developed for this purpose:• Use of the whole family pedigree as a model, then calculation of the mutation risk according to various assumptions and conservation of the most probable one, i.e. fitting best to the model.• Generation of sub-trees (skeleton containing for example all father-mother-son-daughter occurrences found in a tree) summarizing oncogenetic information and constitution by aggregation of family profiles. Determination of mutational risk by calculating the distance between subtrees and profiles.• Use of the statistical summary counting cases by type of cancer, by age of diagnosis as well as other synthetic demographic data (celibacy rate, fertility indices, early procreation, etc.). Processing of these summaries using principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering in order to highlight groups of families with similar phenotype, likely to correspond to specific genotypes.These approaches were tested either on trees generated randomly using the known risks of breast/ovarian cancer induced by mutations of BRCA genes, or on the oncogenetic database of the Jean Perrin Comprehensive Cancer Center which contains several thousand pedigrees from families predisposed to cancer. This allowed us to determine in particular an optimal size for oncogenetic pedigrees. The generation of subtrees did not prove its superiority over the use of statistical summaries. With these latter, we have developed a doubly hierarchical clustering (H²C), the first level corresponding to the families themselves and the second to the members of the families. This H²C still requires some validation. Finally, the PCAs on the summaries allowed us to regroup families in an efficient manner, by clearly discriminating among the families predisposed to breast/ovarian cancer, the families with very penetrating mutations (BRCA genes) from other families in which the deleterious mutations should be on one or more other genes, yet not recognized as such.En oncogénétique, c’est l’étude des cas de cancer dans l’arbre généalogique familial qui permet d’orienter le diagnostic vers certaines mutations voire certaines associations de mutations, ou bien de rejeter l’hypothèse d’une susceptibilité génétique de cancer dans la famille. Si ce diagnostic repose d’ordinaire sur l’oncogénéticien, il est possible de proposer une approche algorithmique pour traiter les informations contenues dans ces arbres. Trois méthodes ont été développées à cette fin : • Utilisation de l’arbre généalogique tel quel comme modèle puis calcul du risque mutationnel selon diverses hypothèses et conservation de celle la plus probable au vu du modèle.•Génération de sous-arbres (squelette contenant par ex. toutes les occurrences père-mère-fils-fille d’un arbre) résumant l’information oncogénétique et constitution par agrégation de profils familiaux. Détermination du risque mutationnel par calcul de distance entre les sous-arbres et les profils.• Utilisation du résumé statistique dénombrant les cas par type de cancer, par âge de diagnostic ainsi que d’autres données démographiques synthétiques (taux de célibat, indices de fertilité, précocité de la procréation…). Traitement de ces résumés à l’aide d’analyse en composantes principales (ACP) et de clustering afin de mettre en évidence des groupes de familles de phénotype similaire, susceptibles de correspondre à des génotypes spécifiques.Ces approches ont été testées tantôt sur des arbres générés aléatoirement à partir des risques connus de cancers sein/ovaire induits par les mutations sur les gènes BRCA, tantôt sur la base de données oncogénétique du Centre de lutte contre le cancer Jean Perrin qui contient plusieurs milliers d’arbres de familles prédisposées au cancer. Cela nous a permis de déterminer en particulier une taille optimale pour les arbres onco-généalogiques. La génération de sous-arbres n’a pas montré un intérêt supérieur à l’utilisation des résumés statistiques. A l’aide de ces derniers, nous avons développé un modèle de classement automatique doublement hiérarchique (CAH²), le premier niveau correspondant aux familles elles-mêmes et le second aux membres des familles. Ce CAH² nécessite encore quelques validations. Enfin les ACP sur les résumés nous ont permis de regrouper les familles de manière efficace, en discriminant bien, parmi les familles à risque sein/ovaire, les familles avec des mutations très pénétrantes (gènes BRCA) des autres familles chez lesquelles les mutations délétères devraient être sur un ou plusieurs autres gènes mais non encore répertoriés comme tels

Modeling of oncogenetic pedigrees and application to the determination of specific cancer phenotypes favoring targeted genotypic exploration

En oncogénétique, c’est l’étude des cas de cancer dans l’arbre généalogique familial qui permet d’orienter le diagnostic vers certaines mutations voire certaines associations de mutations, ou bien de rejeter l’hypothèse d’une susceptibilité génétique de cancer dans la famille. Si ce diagnostic repose d’ordinaire sur l’oncogénéticien, il est possible de proposer une approche algorithmique pour traiter les informations contenues dans ces arbres. Trois méthodes ont été développées à cette fin : • Utilisation de l’arbre généalogique tel quel comme modèle puis calcul du risque mutationnel selon diverses hypothèses et conservation de celle la plus probable au vu du modèle.• Génération de sous-arbres (squelette contenant par ex. toutes les occurrences père-mère-fils-fille d’un arbre) résumant l’information oncogénétique et constitution par agrégation de profils familiaux. Détermination du risque mutationnel par calcul de distance entre les sous-arbres et les profils.• Utilisation du résumé statistique dénombrant les cas par type de cancer, par âge de diagnostic ainsi que d’autres données démographiques synthétiques (taux de célibat, indices de fertilité, précocité de la procréation…). Traitement de ces résumés à l’aide d’analyse en composantes principales (ACP) et de clustering afin de mettre en évidence des groupes de familles de phénotype similaire, susceptibles de correspondre à des génotypes spécifiques.Ces approches ont été testées tantôt sur des arbres générés aléatoirement à partir des risques connus de cancers sein/ovaire induits par les mutations sur les gènes BRCA, tantôt sur la base de données oncogénétique du Centre de lutte contre le cancer Jean Perrin qui contient plusieurs milliers d’arbres de familles prédisposées au cancer. Cela nous a permis de déterminer en particulier une taille optimale pour les arbres onco-généalogiques. La génération de sous-arbres n’a pas montré un intérêt supérieur à l’utilisation des résumés statistiques. A l’aide de ces derniers, nous avons développé un modèle de classement automatique doublement hiérarchique (CAH²), le premier niveau correspondant aux familles elles-mêmes et le second aux membres des familles. Ce CAH² nécessite encore quelques validations. Enfin les ACP sur les résumés nous ont permis de regrouper les familles de manière efficace, en discriminant bien, parmi les familles à risque sein/ovaire, les familles avec des mutations très pénétrantes (gènes BRCA) des autres familles chez lesquelles les mutations délétères devraient être sur un ou plusieurs autres gènes mais non encore répertoriés comme tels.In oncogenetics, the study of cancer cases in the family pedigree enables to orient the diagnosis towards particular mutations / associations of mutations, or to reject the hypothesis of genetic susceptibility for cancer in the family. If this diagnosis usually relies on the oncogeneticist, it is possible to propose an algorithmic approach to process the information contained in these pedigrees. Three methods have been developed for this purpose:• Use of the whole family pedigree as a model, then calculation of the mutation risk according to various assumptions and conservation of the most probable one, i.e. fitting best to the model.• Generation of sub-trees (skeleton containing for example all father-mother-son-daughter occurrences found in a tree) summarizing oncogenetic information and constitution by aggregation of family profiles. Determination of mutational risk by calculating the distance between subtrees and profiles.• Use of the statistical summary counting cases by type of cancer, by age of diagnosis as well as other synthetic demographic data (celibacy rate, fertility indices, early procreation, etc.). Processing of these summaries using principal component analysis (PCA) and hierarchical clustering in order to highlight groups of families with similar phenotype, likely to correspond to specific genotypes.These approaches were tested either on trees generated randomly using the known risks of breast/ovarian cancer induced by mutations of BRCA genes, or on the oncogenetic database of the Jean Perrin Comprehensive Cancer Center which contains several thousand pedigrees from families predisposed to cancer. This allowed us to determine in particular an optimal size for oncogenetic pedigrees. The generation of subtrees did not prove its superiority over the use of statistical summaries. With these latter, we have developed a doubly hierarchical clustering (H²C), the first level corresponding to the families themselves and the second to the members of the families. This H²C still requires some validation. Finally, the PCAs on the summaries allowed us to regroup families in an efficient manner, by clearly discriminating among the families predisposed to breast/ovarian cancer, the families with very penetrating mutations (BRCA genes) from other families in which the deleterious mutations should be on one or more other genes, yet not recognized as such

What Selection Pressure Does to Mutations Favoring Cancer? Highlights of A Simulation Approach

International audienc

Le score de propension, une alternative crédible à la randomisation ?

International audienceEn recherche clinique, la principale méthode pour évaluer sans biais l'effet d'un traitement est l'essai randomisé. Hélas, sa réalisation n'est pas toujours possible, par exemple en chirurgie ou pour certaines études observationnelles. Dans ces cas, une nouvelle méthodologie a été introduiteen 1983 par Rosenbaum et Rubin : le calcul du score de propension. Lorsque l'on compare plusieurs modalités thérapeutiques, ce calcul propose de prendre en compte les biais de confusion grâce à l'établissement d'un score. Ce score synthétise l'influence sur le choix des traitements des principaux facteurs cliniques évaluables avant la décision de traitement. Cet article décrit comment se constitue ce score, comment on vérifie sa validité et enfin comment il s'utilise : comme nouvelle variable en analyse multivariée, comme critère d'appariement ou comme critère destratification. Des exemples sont donnés pour illustrer chaque cas de figure ainsi que les limites de cette méthodologie. Cette approche, bien que novatrice et très utile, ne correspond toutefois pas au niveau de preuve des essais cliniques randomisés, comme l'ont montré des travaux desimulation. Par ailleurs, elle peut aussi être comparée aux analyses classiques multivariées qui proposent en situation non randomisée de limiter les biais d'évaluation d'un traitement en ajustant sur les facteurs de confusion. Des indications sont données dans le dernier chapitre pour aider le chercheur à choisir entre l'utilisation d'un score de propension ou bien l'analyse multivariée classique

Oncogenetic pedigrees: relation between design and ability to predict mutation

We consider the risk of a disease caused by the presence within the genome of one deleterious mutation or two interacting mutations. For an individual, the probability of being mutated/doubly mutated can be estimated knowing the phenotype of the other members in the family pedigree. We study the performance of this process as a function of the size, the shape of the family tree and the parameters of the model. We carry out simulations using the parameters pertaining to breast/ovarian cancer in BRCA-mutated families

Informer la famille : émotions et attitudes du consultant en oncogénétique pour risque familial de cancer sein/ovaire ou côlon

International audienceBackground > Transmission of oncogenetic information (TOI) by probands to their families is of major importance to organize medical prevention in his family. Little is known about the difficulties that the proband faces when he tries to endorse his "duty to warn''. Methods > To characterize the barriers to TOI, a survey was performed, previously to the bioethic law of 2011, on a representative sample of 337 counselees seen in the last 10 years at the Centre Jean-Perrin Oncogenetics Department. A questionnaire comprising 97 items was prepared by experts and validated by a group of patients and health professionals. Nineteen Lickert-scale questions specially concerned TOI.Results > Analysis found two dimensions, one of emotions and one concerning communication attitudes. Both dimensions were negatively correlated (r = –0.34, P Cancer and its treatments seem to deeply affect patient's relatives and limit his capacity to involve his family into the oncogenetic inquiry. Measures are suggested to help ex-patients improve TOI