Pharmacogenomic Prediction of Anthracycline-Induced Cardiotoxicity in Children
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: Anthracycline-induced cardiotoxicity (ACT) is a serious adverse drug reaction limiting anthracycline use and causing substantial morbidity and mortality. Our aim was to identify genetic variants associated with ACT in patients treated for childhood cancer. PATIENTS AND METHODS: We carried out a study of 2,977 single-nucleotide polymorphisms (SNPs) in 220 key drug biotransformation genes in a discovery cohort of 156 anthracycline-treated children from British Columbia, with replication in a second cohort of 188 children from across Canada and further replication of the top SNP in a third cohort of 96 patients from Amsterdam, the Netherlands. RESULTS: We identified a highly significant association of a synonymous coding variant rs7853758 (L461L) within the SLC28A3 gene with ACT (odds ratio, 0.35; P = 1.8 × 10(-5) for all cohorts combined). Additional associations (P < .01) with risk and protective variants in other genes including SLC28A1 and several adenosine triphosphate-binding cassette transporters (ABCB1, ABCB4, and ABCC1) were present. We further explored combining multiple variants into a single-prediction model together with clinical risk factors and classification of patients into three risk groups. In the high-risk group, 75% of patients were accurately predicted to develop ACT, with 36% developing this within the first year alone, whereas in the low-risk group, 96% of patients were accurately predicted not to develop ACT. CONCLUSION: We have identified multiple genetic variants in SLC28A3 and other genes associated with ACT. Combined with clinical risk factors, genetic risk profiling might be used to identify high-risk patients who can then be provided with safer treatment options.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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