Polymorphisms in genes encoding drugs and xenobiotic metabolizing enzymes, DNA repair enzymes, and response to treatment of childhood acute lymphoblastic leukemia.
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: The most common childhood malignancy, acute lymphoblastic leukemia (ALL), remains the leading cause of cancer-related death in children because of resistant cases in which underlying predisposing factors are poorly understood. The interindividual variation in the activity of xenobiotic metabolizing enzymes that modify individual somatic mutation burden in the context of environmental exposure was shown to modify susceptibility to childhood ALL. Variable DNA repair capacity may further modulate induced DNA lesions. Similarly, differential capacity of ALL patients to process carcinogens and chemotherapeutic drugs could both modify an individual's risk of recurrent malignancy and response to therapy. EXPERIMENTAL DESIGN: We investigated the relationship between the risk of relapse in ALL patients and functional polymorphisms in genes encoding carcinogen-metabolizing enzymes, including CYP1A1, CYP2D6, CYP2E1, MPO, GSTM1, GSTT1, GSTP1, NAT1, NAT2, NQO1, as well as DNA-repair enzymes hMLH1, hMSH3, XRCC1, XPF, and APE. Our study included 320 children with ALL, of which 68 relapsed or died because of this disease within 5 years of follow-up. RESULTS: Among children of the latter group, we found that carriers of CYP1A1*2A and NQO1*2 variants had worse disease prognosis according to Kaplan-Meier (P = 0.003) and Cox regression (P <or= 0.03) analyses. hMLH1 Ile219 contributed to the increased risk of relapse when combined with the CYP1A1*2A variant. CONCLUSIONS: Our findings suggest that determining individual genotypes can become important in predicting disease outcome. Genotyping could also guide the therapeutic protocol.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle