<scp>HLA</scp>‐<scp>DQA</scp>1‐<scp>HLA</scp>‐<scp>DRB</scp>1 polymorphism is a major predictor of azathioprine‐induced pancreatitis in patients with inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Azathioprine (AZA)-induced pancreatitis is an unpredictable and dose-independent adverse event affecting 2%-7% of patients with inflammatory bowel disease (IBD) patients treated with AZA. There are no tools in clinical practice to identify at-risk individuals; however, a genome wide association study (GWAS) identified a strong association between the Class II HLA gene region polymorphism (rs2647087) and thiopurine-induced pancreatitis. AIM: To independently confirm the findings of the GWAS in an IBD cohort, to evaluate its utility in clinical practice and to offer a novel AZA treatment algorithm for IBD based on pharmacogenomic principles. METHODS: A retrospective cohort study evaluated 373 AZA-exposed IBD patients from a tertiary care academic centre in London, Canada. Due to the limited number of patients taking mercaptopurine (MP), such patients were not included this cohort. All subjects underwent screening for the single nucleotide polymorphism (SNP) rs2647087 mapped to the HLA-DQA1*02:01-HLA-DRB1*07:01 haplotype and were sub-divided based on the presence (n = 13) or absence (n = 360) of an AZA-induced pancreatitis diagnosis. The risk of AZA-induced pancreatitis was assessed based on rs2647087 genotype. RESULTS: The risk of pancreatitis during AZA-therapy was highly predictable and genotype dependent: 0.53% for wild type (A/A), 4.25% (OR = 4.19, 95% CI 1.02-36.45, P = 0.044) for heterozygous (A/C), and 14.63% (OR = 15.83, 95% CI 3.80-145.26, P = 0.0001) for homozygous variant (C/C) patients. CONCLUSIONS: The class II HLA region (at rs2647087) is an important marker of AZA-induced pancreatitis risk. We propose a simple and clinically implementable algorithm based on rs2647087 and TPMT genotypes for AZA selection and dosing for patients with IBD.
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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 | 0,001 |
| 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 ».