Association of DNA Repair and Steroid Metabolism Gene Polymorphisms with Clinical Late Toxicity in Patients Treated with Conformal Radiotherapy for Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the possible relationship between single nucleotide polymorphisms (SNP) in candidate genes encoding DNA damage recognition/repair/response and steroid metabolism proteins with respect to clinical radiation toxicity in a retrospective cohort of patients previously treated with three-dimensional conformal radiotherapy (3-DCRT) for prostate cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: One hundred twenty-four patients with prostate cancer underwent 3-DCRT at our institution between September 1996 and December 2000. Of these, 83 consented for follow-up of blood sampling and SNP analysis. Twenty-eight patients were documented as having experienced grade >/=2 late bladder or rectal toxicity (scoring system of Radiation Therapy Oncology Group) on at least one follow-up visit. We analyzed 49 SNPs in BRCA1, BRCA2, ESR1, XRCC1, XRCC2, XRCC3, NBN, RAD51, RAD52, LIG4, ATM, BCL2, TGFB1, MSH6, ERCC2, XPF, NR3C1, CYP1A1, CYP2C9, CYP2C19, CYP3A5, CYP2D6, CYP11B2, and CYP17A1 genes using the Pyrosequencing technique. RESULTS: Significant univariate associations with late rectal or bladder toxicity (grade >/=2) were found for XRCC3 (A>G 5' untranslated region NT 4541), LIG4 (T>C Asp(568)Asp), MLH1 (C>T, Val(219)Ile), CYP2D6*4 (G>A splicing defect), mean rectal and bladder dose, dose to 30% of rectum or bladder, and age <60 years. On Cox multivariate analysis, significant associations with toxicity were found for LIG4 (T>C, Asp(568)Asp), ERCC2 (G>A, Asp(711)Asp), CYP2D6*4 (G>A, splicing defect), mean bladder dose >60 Gy, and dose to 30% of rectal volume >75 Gy. CONCLUSIONS: In this study, we identified SNPs in LIG4, ERCC2, and CYP2D6 genes as putative markers to predict individuals at risk for complications arising from radiation therapy in prostate cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».