Retrospective Data Analysis of the Influence of Age and Sex on TPMT Activity and Its Phenotype–Genotype Correlation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle