Leveraging Genomic Data in Smoking Cessation Trials in the Era of Precision Medicine: Why and How
Notice bibliographique
Résumé
In an era of Precision Medicine, it is vital to collect biological data within clinical trials and to integrate their analysis within the outcomes of the trial. The identification of genomic biomarkers that affect treatment response to smoking cessation treatment, both pharmacological and behavioral, or susceptibility to medication-related adverse reactions, holds real promise to improve treatment efficacy and to tailor the treatment approach to the individual. However, a clear challenge in identifying reliable biomarkers is in obtaining adequate sample sizes. Consortium-based approaches will likely be necessary to yield real successes. Thus, meta-analyses of data from individual smoking cessation trials will become crucial and will be facilitated by standardized trial designs, assessments, and outcomes and harmonizable measures. To foster increased collection of high-quality genetics data in clinical trials, we discuss (1) genetically informed trial design, (2) biological samples (collection requirements, storage, and analysis with a focus on genomic data) and genetics consortia, (3) participant consent and data sharing requirements for Institutional Review Board (IRB) approvals, and (4) information on phenotype characterization and meta-analysis. This work aligns with the objectives of the Precision Medicine Initiative and offers guidance for integrating treatment research and genetics/genomics within the nicotine and tobacco research community. It is intended to promote the collection and genotyping of biosamples in existing subject samples as well as the integration of genetic research elements into future study designs. This article cross-references a companion paper in this issue that reviews current evidence on genetic and epigenetic markers in cessation trials. This article outlines a framework for the consistent integration of biological data/samples into smoking cessation pharmacotherapy trials, aligned with the objectives of the recently unveiled Precision Medicine Initiative. Our goal is to encourage and provide support for treatment researchers to consider biosample collection and genotyping their existing samples as well as integrating genetic analyses into their study design in order to realize precision medicine in treatment of nicotine dependence.
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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 | 0,387 | 0,581 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,026 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».