Publications

Les publications qui suivent sont des exemples de recherches rendues possibles grâce aux données de CanPath et de ses cohortes régionales.

2016

Cohort Profile: Alberta’s Tomorrow Project 

Auteurs : Ming Ye, Paula Robson, Dean Eurich, Jennifer Vena, Jian-Yi Xu, Jefferey A Johnson

Cet article explique les raisons pour lesquelles il était nécessaire de constituer une grande cohorte en Alberta et démontre sa faisabilité dans le cadre du PPCED. Les auteurs font fait valoir que le projet a de nombreux points forts et soulignent la recherche qui en est ressorti, mais affirment aussi que le projet a éprouvé quelques problèmes à l’étape du recrutement. Enfin, l’article décrit comment les données peuvent être obtenues et discute de son financement.

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2016

Association between Physical Activity and Health-Related Quality of Life in Adults with Type 2 Diabetes

Auteurs : Danielle Thiel, Fatima Al Sayah, Jeff Vallance, Steven Johnson, Jefferey Johnson

Les chercheurs ont voulu déterminer l’association entre ceux qui ont rencontré l’activité physique et la qualité de vie liée à la santé chez les adultes atteints de diabète de type II. L’âge moyen du groupe d’étude était d’environ 65 ans et 45% des participants étaient des femmes. Il a été constaté que la majorité de la taille de l’échantillon ne respectait pas les directives pour l’activité physique.

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2016

Using national dietary intake data to evaluate and adapt the US Diet History Questionnaire: the stepwise tailoring of an FFQ for Canadian use

Auteurs : Ilona Csizmadi, Beatrice Boucher, Geraldine Lo Siou, Isabelle Massarelli

L’équipe de recherche a évalué le Questionnaire de fréquences alimentaires canadien et a adapté la liste américaine pour le Canada. Ainsi, 4 533 aliments et recettes ont été regroupés en 268 groupes alimentaires et mesurés par rapport aux différentes enquêtes. Les Questionnaires I et II ont été conçus pour optimiser la saisie des aliments consommés par les populations canadiennes.

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2015

G1 Gene-environment-lifestyle factors in breast cancer susceptibility: machine learning tools to build predictive models

Auteurs : Jay Patel, Nasimeh Asgarian, Paula Robson, Russ Greiner, John Mackey, Sambasivarao Damaraju

Cette étude espérait élaborer des modèles prédictifs pour le dépistage personnalisé du cancer du sein. Les auteurs ont été en mesure de développer de bons modèles prédictifs pour les étiologies à l’origine de maladies et on espère que leur modèle aidera à prévenir le cancer du sein.

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2014

Conditions Associated with Circulating Tumor-Associated Folate Receptor 1 Protein in Healthy Men and Women

Auteurs : Linda Keleman, James Brenton, Christine Parkinson, Hayley Whitaker, Anna Piskorz, Ilona Csizmadi, Paula Robson

Cet article examine comment la protéine FOLR1 pourrait être un moyen de détection précoce du cancer. L’équipe a utilisé l’immuno-dosage électrochimique par luminescence et conclu qu’il faudrait être prudent avant d’affirmer que le sérum FOLR1 peut détecter un cancer précoce car il n’y a pas eu d’étude produisant suffisamment de preuves pour vraiment établir cela.

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2014

Intrapersonal and social environment correlates of leisure-time physical activity for cancer prevention: a cross-sectional study among Canadian adults.

Auteurs : Fabiola Aparicio-Ting, Christine Friedenreich, Karen Kopciuk, Ronald Plotnikoff, Heather Bryant

Cette étude s’est penchée sur l’activité physique et la prévention du cancer. L’équipe a utilisé des questionnaires auto-administrés et a surveillé le niveau d’exercice de chaque participant. Elle a pu déterminer que les adultes ne faisaient pas assez d’exercice pour réduire le risque de cancer.

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2013

Identification of a Breast Cancer Susceptibility Locus at 4q31.22 Using a Genome-Wide Association Study Paradigm

Auteurs : Yadav Sapkota,Yutaka Yasui,Raymond Lai,Malinee Sridharan,Paula J. Robson,Carol E. Cass,John R. Mackey,Sambasivarao Damaraju

La conception de l’étude comprenait également les 11 variantes de GWAS précédemment rapportées par divers consortiums entre les années 2007-2009 pour (i) permettre des comparaisons de la taille des effets, et (ii) identifier les variantes pronostiques putatives à travers les études. Toutes les associations rapportées de SNP avec le cancer du sein ont également été rajustées en fonction de l’indice de masse corporelle (IMC). Nous observons une forte association avec 4q31.22-rs1429142 (ratio d’incidence probable par allèle combiné et intervalle de confiance de 95 % = 1,28 [1,17-1,41] et P combiné = 1,5 × 10 (-7)), après rajustement en fonction de l’IMC.

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2013

Assessing SNP-SNP Interactions among DNA Repair, Modification and Metabolism Related Pathway Genes in Breast Cancer Susceptibility

Auteurs : Yadav Sapkota,John R. Mackey,Raymond Lai,Conrado Franco-Villalobos,Sasha Lupichuk,Paula J. Robson,Karen Kopciuk,Carol E. Cass,Yutaka Yasui,Sambasivarao Damaraju

Les résultats de l’étude fournissent un cadre pour évaluer les SNP, montrant des effets de localisation unique statistiquement faibles mais reproductibles pour les effets épistatiques contribuant à la susceptibilité à la maladie.

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2013

ETHNOPRED: a novel machine learning method for accurate continental and sub-continental ancestry identification and population stratification correction

Auteurs : Mohsen Hajiloo, Yadav Sapkota, John R Mackey, Paula Robson, Russell Greiner & Sambasivarao Damaraju

Cette étude a examiné les moyens de contourner les limites de l’ascendance autodéclarée, des marqueurs d’information sur l’ascendance, du contrôle génomique, de l’association structurée et de l’analyse des composantes principales. Les auteurs ont trouvé qu’ETHNOPRED offrait une bonne alternative.

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2013

Breast cancer prediction using genome wide single nucleotide polymorphism data

Auteurs : Mohsen Hajiloo, Babak Damavandi, Metanat HooshSadat, Farzad Sangi, John R Mackey, Carol E Cass, Russell Greiner & Sambasivarao Damaraju

Les chercheurs ont étudié 696 participantes en utilisant un modèle de SNC pour déterminer si un nouveau sujet développerait ou non un cancer du sein.

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