SummaryThe contribution of BRCA1 and BRCA2 to inherited breast cancer was assessed by linkage and mutation analysis in 237 families, each with at least four cases of breast cancer, collected by the Breast Cancer Linkage Consortium. Families were included without regard to the occurrence of ovarian or other cancers. Overall, disease was linked to BRCA1 in an estimated 52% of families, to BRCA2 in 32% of families, and to neither gene in 16% (95% confidence interval [CI] 6%–28%), suggesting other predisposition genes. The majority (81%) of the breast-ovarian cancer families were due to BRCA1, with most others (14%) due to BRCA2. Conversely, the majority of families with male and female breast cancer were due to BRCA2 (76%). The largest proportion (67%) of families due to other genes was found in families with four or five cases of female breast cancer only. These estimates were not substantially affected either by changing the assumed penetrance model for BRCA1 or by including or excluding BRCA1 mutation data. Among those families with disease due to BRCA1 that were tested by one of the standard screening methods, mutations were detected in the coding sequence or splice sites in an estimated 63% (95% CI 51%–77%). The estimated sensitivity was identical for direct sequencing and other techniques. The penetrance of BRCA2 was estimated by maximizing the LOD score in BRCA2-mutation families, over all possible penetrance functions. The estimated cumulative risk of breast cancer reached 28% (95% CI 9%–44%) by age 50 years and 84% (95% CI 43%–95%) by age 70 years. The corresponding ovarian cancer risks were 0.4% (95% CI 0%–1%) by age 50 years and 27% (95% CI 0%–47%) by age 70 years. The lifetime risk of breast cancer appears similar to the risk in BRCA1 carriers, but there was some suggestion of a lower risk in BRCA2 carriers <50 years of age. The contribution of BRCA1 and BRCA2 to inherited breast cancer was assessed by linkage and mutation analysis in 237 families, each with at least four cases of breast cancer, collected by the Breast Cancer Linkage Consortium. Families were included without regard to the occurrence of ovarian or other cancers. Overall, disease was linked to BRCA1 in an estimated 52% of families, to BRCA2 in 32% of families, and to neither gene in 16% (95% confidence interval [CI] 6%–28%), suggesting other predisposition genes. The majority (81%) of the breast-ovarian cancer families were due to BRCA1, with most others (14%) due to BRCA2. Conversely, the majority of families with male and female breast cancer were due to BRCA2 (76%). The largest proportion (67%) of families due to other genes was found in families with four or five cases of female breast cancer only. These estimates were not substantially affected either by changing the assumed penetrance model for BRCA1 or by including or excluding BRCA1 mutation data. Among those families with disease due to BRCA1 that were tested by one of the standard screening methods, mutations were detected in the coding sequence or splice sites in an estimated 63% (95% CI 51%–77%). The estimated sensitivity was identical for direct sequencing and other techniques. The penetrance of BRCA2 was estimated by maximizing the LOD score in BRCA2-mutation families, over all possible penetrance functions. The estimated cumulative risk of breast cancer reached 28% (95% CI 9%–44%) by age 50 years and 84% (95% CI 43%–95%) by age 70 years. The corresponding ovarian cancer risks were 0.4% (95% CI 0%–1%) by age 50 years and 27% (95% CI 0%–47%) by age 70 years. The lifetime risk of breast cancer appears similar to the risk in BRCA1 carriers, but there was some suggestion of a lower risk in BRCA2 carriers <50 years of age.

Mutations in BRCA1 and BRCA2 confer a high risk of breast and ovarian cancer1, but account for only a small fraction of breast cancer susceptibility1,2. To find additional genes conferring susceptibility to breast cancer, we analyzed CHEK2 (also known as CHK2), which encodes a cell-cycle checkpoint kinase that is implicated in DNA repair processes involving BRCA1 and p53 (refs 3,4,5). We show that CHEK2*1100delC, a truncating variant that abrogates the kinase activity6, has a frequency of 1.1% in healthy individuals. However, this variant is present in 5.1% of individuals with breast cancer from 718 families that do not carry mutations in BRCA1 or BRCA2 (P = 0.00000003), including 13.5% of individuals from families with male breast cancer (P = 0.00015). We estimate that the CHEK2*1100delC variant results in an approximately twofold increase of breast cancer risk in women and a tenfold increase of risk in men. By contrast, the variant confers no increased cancer risk in carriers of BRCA1 or BRCA2 mutations. This suggests that the biological mechanisms underlying the elevated risk of breast cancer in CHEK2 mutation carriers are already subverted in carriers of BRCA1 or BRCA2 mutations, which is consistent with participation of the encoded proteins in the same pathway.

Douglas Easton, Per Hall and colleagues report meta-analyses of genome-wide association studies for breast cancer, including 10,052 cases and 12,575 controls, followed by genotyping using the iCOGS array in an additional 52,675 cases and 49,436 controls from studies within the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). They identify 41 loci newly associated with susceptibility to breast cancer. Breast cancer is the most common cancer among women. Common variants at 27 loci have been identified as associated with susceptibility to breast cancer, and these account for ∼9% of the familial risk of the disease. We report here a meta-analysis of 9 genome-wide association studies, including 10,052 breast cancer cases and 12,575 controls of European ancestry, from which we selected 29,807 SNPs for further genotyping. These SNPs were genotyped in 45,290 cases and 41,880 controls of European ancestry from 41 studies in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). The SNPs were genotyped as part of a collaborative genotyping experiment involving four consortia (Collaborative Oncological Gene-environment Study, COGS) and used a custom Illumina iSelect genotyping array, iCOGS, comprising more than 200,000 SNPs. We identified SNPs at 41 new breast cancer susceptibility loci at genome-wide significance (P < 5 × 10−8). Further analyses suggest that more than 1,000 additional loci are involved in breast cancer susceptibility.

Microsatellite instability determines whether patients with gastrointestinal cancer respond exceptionally well to immunotherapy. However, in clinical practice, not every patient is tested for MSI, because this requires additional genetic or immunohistochemical tests. Here we show that deep residual learning can predict MSI directly from H&E histology, which is ubiquitously available. This approach has the potential to provide immunotherapy to a much broader subset of patients with gastrointestinal cancer. A deep residual learning framework identifies microsatellite instability in histology slides from patients with cancer and can be used to guide immunotherapy.

Background: Colonoscopy with detection and removal of adenomas is considered a powerful tool to reduce colorectal cancer (CRC) incidence. However, the degree of protection achievable in a population setting with high-quality colonoscopy resources remains to be quantified. Objective: To assess the association between previous colonoscopy and risk for CRC. Design: Population-based case–control study. Setting: Rhine-Neckar region of Germany. Patients: A total of 1688 case patients with colorectal cancer and 1932 control participants aged 50 years or older. Measurements: A detailed lifetime history of CRC risk factors and preventive factors, including history and results of previous colonoscopies, and of medical data obtained by self-reports and medical records. Odds ratios of CRC associated with colonoscopy in the preceding 10 years were estimated, after adjustment for sex, age, education level, participation in a general health screening examination, family history of CRC, smoking status, body mass index, and use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs or hormone replacement therapy. Results: Overall, colonoscopy in the preceding 10 years was associated with 77% lower risk for CRC. Adjusted odds ratios for any CRC, right-sided CRC, and left-sided CRC were 0.23 (95% CI, 0.19 to 0.27), 0.44 (CI, 0.35 to 0.55), and 0.16 (CI, 0.12 to 0.20), respectively. Strong risk reduction was observed for all cancer stages and all ages, except for right-sided cancer in persons aged 50 to 59 years. Risk reduction increased over the years in both the right and the left colon. Limitation: The study was observational, with potential for residual confounding and selection bias. Conclusion: Colonoscopy with polypectomy can be associated with strongly reduced risk for CRC in the population setting. Aside from strong risk reduction with respect to left-sided CRC, risk reduction of more than 50% was also seen for right-sided colon cancer. Primary Funding Source: German Research Council and German Federal Ministry of Education and Research.

Background For virtually every patient with colorectal cancer (CRC), hematoxylin–eosin (HE)–stained tissue slides are available. These images contain quantitative information, which is not routinely used to objectively extract prognostic biomarkers. In the present study, we investigated whether deep convolutional neural networks (CNNs) can extract prognosticators directly from these widely available images. Methods and findings We hand-delineated single-tissue regions in 86 CRC tissue slides, yielding more than 100,000 HE image patches, and used these to train a CNN by transfer learning, reaching a nine-class accuracy of >94% in an independent data set of 7,180 images from 25 CRC patients. With this tool, we performed automated tissue decomposition of representative multitissue HE images from 862 HE slides in 500 stage I–IV CRC patients in the The Cancer Genome Atlas (TCGA) cohort, a large international multicenter collection of CRC tissue. Based on the output neuron activations in the CNN, we calculated a “deep stroma score,” which was an independent prognostic factor for overall survival (OS) in a multivariable Cox proportional hazard model (hazard ratio [HR] with 95% confidence interval [CI]: 1.99 [1.27–3.12], p = 0.0028), while in the same cohort, manual quantification of stromal areas and a gene expression signature of cancer-associated fibroblasts (CAFs) were only prognostic in specific tumor stages. We validated these findings in an independent cohort of 409 stage I–IV CRC patients from the “Darmkrebs: Chancen der Verhütung durch Screening” (DACHS) study who were recruited between 2003 and 2007 in multiple institutions in Germany. Again, the score was an independent prognostic factor for OS (HR 1.63 [1.14–2.33], p = 0.008), CRC-specific OS (HR 2.29 [1.5–3.48], p = 0.0004), and relapse-free survival (RFS; HR 1.92 [1.34–2.76], p = 0.0004). A prospective validation is required before this biomarker can be implemented in clinical workflows. Conclusions In our retrospective study, we show that a CNN can assess the human tumor microenvironment and predict prognosis directly from histopathological images.

Genetic variations, such as single nucleotide polymorphisms (SNPs) in microRNAs (miRNA) or in the miRNA binding sites may affect the miRNA dependent gene expression regulation, which has been implicated in various cancers, including breast cancer, and may alter individual susceptibility to cancer. We investigated associations between miRNA related SNPs and breast cancer risk. First we evaluated 2,196 SNPs in a case-control study combining nine genome wide association studies (GWAS). Second, we further investigated 42 SNPs with suggestive evidence for association using 41,785 cases and 41,880 controls from 41 studies included in the Breast Cancer Association Consortium (BCAC). Combining the GWAS and BCAC data within a meta-analysis, we estimated main effects on breast cancer risk as well as risks for estrogen receptor (ER) and age defined subgroups. Five miRNA binding site SNPs associated significantly with breast cancer risk: rs1045494 (odds ratio (OR) 0.92; 95% confidence interval (CI): 0.88–0.96), rs1052532 (OR 0.97; 95% CI: 0.95–0.99), rs10719 (OR 0.97; 95% CI: 0.94–0.99), rs4687554 (OR 0.97; 95% CI: 0.95–0.99, and rs3134615 (OR 1.03; 95% CI: 1.01–1.05) located in the 3′ UTR of CASP8, HDDC3, DROSHA, MUSTN1, and MYCL1, respectively. DROSHA belongs to miRNA machinery genes and has a central role in initial miRNA processing. The remaining genes are involved in different molecular functions, including apoptosis and gene expression regulation. Further studies are warranted to elucidate whether the miRNA binding site SNPs are the causative variants for the observed risk effects.

To investigate the proportion of breast cancers arising in patients with germ line BRCA1 and BRCA2 mutations expressing basal markers and developing predictive tests for identification of high-risk patients.Histopathologic material from 182 tumors in BRCA1 mutation carriers, 63 BRCA2 carriers, and 109 controls, collected as part of the international Breast Cancer Linkage Consortium were immunohistochemically stained for CK14, CK5/6, CK17, epidermal growth factor receptor (EGFR), and osteonectin.All five basal markers were commoner in BRCA1 tumors than in control tumors (CK14: 61% versus 12%; CK5/6: 58% versus 7%; CK17: 53% versus 10%; osteonectin: 43% versus 19%; EGFR: 67% versus 21%; P < 0.0001 in each case). In a multivariate analysis, CK14, CK5/6, and estrogen receptor (ER) remained significant predictors of BRCA1 carrier status. In contrast, the frequency of basal markers in BRCA2 tumors did not differ significant from controls.The use of cytokeratin staining in combination with ER and morphology provides a more accurate predictor of BRCA1 mutation status than previously available, that may be useful in selecting patients for BRCA1 mutation testing. The high percentage of BRCA1 cases positive for EGFR suggests that specific anti-tyrosine kinase therapy may be of potential benefit in these patients.

In a genome-wide association study to identify loci associated with colorectal cancer (CRC) risk, we genotyped 555,510 SNPs in 1,012 early-onset Scottish CRC cases and 1,012 controls (phase 1). In phase 2, we genotyped the 15,008 highest-ranked SNPs in 2,057 Scottish cases and 2,111 controls. We then genotyped the five highest-ranked SNPs from the joint phase 1 and 2 analysis in 14,500 cases and 13,294 controls from seven populations, and identified a previously unreported association, rs3802842 on 11q23 (OR = 1.1; P = 5.8 × 10−10), showing population differences in risk. We also replicated and fine-mapped associations at 8q24 (rs7014346; OR = 1.19; P = 8.6 × 10−26) and 18q21 (rs4939827; OR = 1.2; P = 7.8 × 10−28). Risk was greater for rectal than for colon cancer for rs3802842 (P < 0.008) and rs4939827 (P < 0.009). Carrying all six possible risk alleles yielded OR = 2.6 (95% CI = 1.75–3.89) for CRC. These findings extend our understanding of the role of common genetic variation in CRC etiology.