Prospective evaluation of the pharmacogenetics of azathioprine in the treatment of inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate whether pharmacogenetic loci or metabolite concentrations explain clinical response or side effects to AZA. METHODS: Patients with IBD were given 2 mg/kg of AZA without dose escalation or adjustment. Serial clinical response, thiopurine methyl transferase (TPMT) activity and thioguanine nucleotide (TGN) concentrations were measured over 6 months. All patients were genotyped for inosine triphosphatase (ITPase) and TPMT. Clinical response and side effects were compared to these variables. RESULTS: Two hundred and seven patients were analysed. Thirty-nine per cent withdrew due to adverse effects. Heterozygous TPMT genotype strongly predicted adverse effects (79% heterozygous vs. 35% wild-type TPMT, P < 0.001). The ITPA 94C>A mutation was associated with withdrawal due to flu-like symptoms (P = 0.014). A baseline TPMT activity below 35 pmol/h/mg/Hb was associated with a greater chance of clinical response compared with a TPMT above 35 pmo/h/mg/Hb (81% vs. 43% respectively, P < 0.001). Patients achieving a mean TGN level above 100 were significantly more likely to respond (P = 0.0017). CONCLUSIONS: TPMT testing predicts adverse effects and reduced chance of clinical response (TPMT >35 pmol/h/mg/Hb). ITPase deficiency is a predictor of adverse effects and TGN concentrations above 100 correlate with clinical response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».