Retrospective Data Analysis of the Influence of Age and Sex on TPMT Activity and Its Phenotype–Genotype Correlation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Therapeutic efficacy and toxicity of thiopurine drugs (used as anticancer and immunosuppressant agents) are affected by thiopurine S-methyltransferase (TPMT) enzyme activity. TPMT genotype and/or phenotype is used to predict the risk for adverse effects before drug administration. Inosine triphosphate pyrophosphatase (ITPA) is another enzyme involved in thiopurine metabolism. In this study, we aimed to evaluate (a) frequency of various TPMT phenotypes and genotypes, (b) correlations between them, (c) influence of age and sex on TPMT activity, and (d) distribution of ITPA variants among various TPMT subgroups. Methods TPMT enzyme activity was determined by LC-MS/MS. TPMT (*2,*3A–C) and ITPA (rs1127354, rs7270101) genotypes were determined using a customized TaqMan® OpenArray®. Results TPMT enzyme activity varied largely (6.3–90 U/mL). The frequency of low, intermediate, normal, and high activity was 0.5% (n = 230), 13.1% (n = 5998), 86.1% (n = 39448), and 0.28% (n = 126), respectively. No significant difference in TPMT activity in relation to age and sex was found. Genotype analysis revealed the frequency of variant TPMT alleles was 6.73% (*3A, n = 344), 0.05% (*3B, n = 2), 2.22% (*3C, n = 95), and 0.42% (*2, n = 19). Analysis of paired phenotype and genotype showed that TPMT activity in samples with variant allele(s) was significantly lower than those without variant alleles. Lastly, an equal distribution of ITPA variants was found among normal and abnormal TPMT activity. Conclusions This retrospective data analysis demonstrated a clustering of variant TPMT genotypes with phenotypes, no significant influence of age and sex on TPMT activity, and an equal distribution of ITPA variants among various TPMT subgroups.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».