A pharmacogenomic approach to the treatment of children with GH deficiency or Turner syndrome
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Individual sensitivity to recombinant human GH (r-hGH) is variable. Identification of genetic factors contributing to this variability has potential use for individualization of treatment. The objective of this study was to identify genetic markers and gene expression profiles associated with growth response on r-hGH therapy in treatment-naïve, prepubertal children with GH deficiency (GHD) or Turner syndrome (TS). DESIGN: A prospective, multicenter, international, open-label pharmacogenomic study. METHODS: The associations of genotypes in 103 growth- and metabolism-related genes and baseline gene expression profiles with growth response to r-hGH (cm/year) over the first year were evaluated. Genotype associations were assessed with growth response as a continuous variable and as a categorical variable divided into quartiles. RESULTS: Eleven genes in GHD and ten in TS, with two overlapping between conditions, were significantly associated with growth response either as a continuous variable (seven in GHD, two in TS) or as a categorical variable (four more in GHD, eight more in TS). For example, in GHD, GRB10 was associated with high response (≥ Q3; P=0.0012), while SOS2 was associated with low response (≤ Q1; P=0.006), while in TS, LHX4 was associated with high response (P=0.0003) and PTPN1 with low response (P=0.0037). Differences in expression were identified for one of the growth response-associated genes in GHD (AKT1) and for two in TS (KRAS and MYOD1). CONCLUSIONS: Carriage of specific growth-related genetic markers is associated with growth response in GHD and TS. These findings indicate that pharmacogenomics could have a role in individualized management of childhood growth disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».