Genetic biomarkers associated with pain flare and dexamethasone response following palliative radiotherapy in patients with painful bone metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In patients who receive palliative radiation therapy (RT) for painful bone metastases, 40% experience a transient increase in pain known as a pain flare. Prophylactic dexamethasone has been shown to reduce pain flare incidence to 25%. We aimed to identify DNA biomarkers associated with pain flare and dexamethasone response. METHODS: Daily pain levels were recorded by 81 patients who received a single 8 Gy RT for painful bone metastases, of which 50 also received prophylactic dexamethasone. To identify single-nucleotide variants (SNVs), patient saliva samples obtained at day of RT were sequenced for 4,813 disease-associated genes, then filtered for genes associated with inflammation, radiation or immune response, and DNA damage. Significant SNVs (P<0.005) identified by the Cochran-Armitage trend test underwent the Penalized LASSO method with minimum Bayesian Information Criterion to select a multi-SNV model that jointly predicted pain flare, and pain flare despite prophylactic dexamethasone (dexamethasone response). The corresponding estimated effects of the multi-SNVs were used to drive the prognostic score of developing pain flare for each patient, who were divided into three risk groups of roughly equal sizes. RESULTS: Risk groups were significantly predictive of pain flare (P<0.0001) and dexamethasone response (P<0.0001). The high-risk patient groups had a 78% chance of developing pain flare, and pain flare despite dexamethasone [OR =24.6, 95% confidence interval (CI): 1.8-342.7, P=0.02]. The multivariable model for pain flare included 15 variants, with effect sizes ranging from -4.97 (NBPF1 rs3872309 C>T) to 5.54 (DNM2 10940838 A>C). The multivariable model for dexamethasone response included 6 variants, with effect sizes ranging from -1.03 (NBPF1 rs3872309 C>T) to 0.85 (TSEN54 rs62088470 C>G). CONCLUSIONS: Significant SNVs associated with pain flare were found in genes with functions in biosynthesis (DHODH, PECR), lipid excretion and metabolism (UGT2A1/2, VLDLR), and intracellular signalling (DNM2, SEC23A). Significant SNVs associated with dexamethasone response were from genes involved in extracellular matrix (HAS1, ADAMTS16) and cytoskeleton regulation (GAS2L2). Identification of SNVs predictive of pain flare and dexamethasone response enables targeted prophylactic therapy according to a patient's predisposed response.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».