Pharmacogenomics in cancer treatment defining genetic bases for inter-individual differences in responses to chemotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Pharmacogenomics is evolving rapidly due to the expansion of genomics and proteomics, the emerging technologies, knowledge of the molecular basis of neoplasms and of drug pathways. This article will give an update on the genetic basis of variable therapeutic responses to anticancer agents in children. RECENT FINDINGS: The majority of recent findings concern the pharmacogenetics of key components of acute lymphoblastic leukemia treatment, 6-mercaptopurine and methotrexate. This is not surprising given that leukemia is the most common cancer affecting children, accounting for 25-35% of childhood malignancies worldwide with acute lymphoblastic leukemia comprising 80% of leukemia cases. In certain patients treatment fails due to drug resistance, rendering acute lymphoblastic leukemia the leading cause of cancer-related death in children. Most of the studies use a candidate gene approach adding a new body of evidence to existing knowledge. Recent findings relating to other childhood tumors and the potential to optimize treatment of these malignancies are briefly discussed. SUMMARY: Interindividual differences in drug responses are an important cause of resistance to treatment and adverse drug reactions. Pharmacogenetics tends to identify the genetic basis of these suboptimal responses allowing traditional treatment to be complemented by genotype-based drug dose adjustment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle