Single-Nucleotide Polymorphisms in Reductase Genes Are not Associated with Response to Daunorubicin-Based Remission Induction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To improve the quality of care for patients with acute myeloid leukemia (AML), biomarkers predictive of response to the standard daunorubicin-based induction therapy are needed. Genetic variants affecting daunorubicin metabolism are attractive candidates for such biomarkers. METHODS: We have previously shown that 13 of the naturally occurring nonsynonymous single-nucleotide polymorphisms (SNP) in the reductase genes affect daunorubicin metabolism in vitro. Here, we test these SNPs individually and jointly for association with response to one cycle of daunorubicin-based chemotherapy in a sample of 189 patients with acute myelogenous leukemia. RESULTS: Of the 13 SNPs included in this study, only 5 passed quality control filters. No association was found between these 5 SNPs and response to one cycle of daunorubicin-based induction therapy in either individual or joint effect tests. CONCLUSIONS: Despite their showing in vitro effect on metabolic rate of daunorubicin, the nonsynonymous SNPs in the reductase genes on their own are not significant contributors to the observed variability in response to daunorubicin therapy and thus, as singularities, are not useful biomarkers of this outcome. IMPACT: The results of this investigation provide important information for studies on personalization of anthracycline-based therapies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».