Genetic biomarkers associated with response to palliative radiotherapy in patients with painful bone metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Palliative radiotherapy (RT) is effective in patients with painful bone metastases. Genetic factors may identify subgroup of patients who responded to RT. To identify DNA biomarkers associated with response to palliative RT. METHODS: Patients who received a single 8 Gy dose of RT for painful bone metastases were categorised into responders (n=36), non-responders (NR) (n=71). Saliva samples were sequenced to identify single-nucleotide variants (SNVs) in genes with known disease-causing variants from inflammation, radiation response, and DNA damage pathways. In univariate analysis, Cochran-Armitage trend tests were used to identify SNVs that associated with pain response (P<0.005), and the Penalized LASSO method with minimum Bayesian Information Criterion was used to identify multi-SNVs that jointly predict pain response to RT. The corresponding estimated effect of the multi-SNVs were used to drive the prognostic score for each patient. Based on it, patients were divided into 3 equal size risk groups. RESULTS: Forty-one significant variants were identified in univariate analysis. Multivariable analysis selected 14 variants to generate prognostic scores, adjusting for gender and primary cancer site. Eighty-nine percent of patients in the high prognostic group responded to palliative radiation therapy (P=0.0001). Estimated effect sizes of the variants ranged from 0.108-2.551. The most statistically significant variant was a deletion at position 111992032 in the ataxin gene ATXN2 (P=0.0001). Five variants were non-synonymous, including AOAH rs7986 (P=0.0017), ZAN rs539445 (P=0.00078) and rs542137 (P=0.00078), RAG1 rs3740955 (P=0.0014), and GBGT1 rs75765336 (P=0.0026). CONCLUSIONS: SNVs involved in mechanisms including DNA repair, inflammation, cellular adhesion, and cell signalling have significant associations with radiation response. SNVs with predictive power may stratify patient populations according to likelihood of responding to treatment, therefore enabling more efficient identification of beneficial strategies for pain management and improved resource utilisation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».