Massive parallel variant characterization identifies <i>NUDT15</i> alleles associated with thiopurine toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As a prototype of genomics-guided precision medicine, individualized thiopurine dosing based on pharmacogenetics is a highly effective way to mitigate hematopoietic toxicity of this class of drugs. Recently, NUDT15 deficiency was identified as a novel genetic cause of thiopurine toxicity, and NUDT15 -informed preemptive dose reduction is quickly adopted in clinical settings. To exhaustively identify pharmacogenetic variants in this gene, we developed massively parallel NUDT15 function assays to determine variants’ effect on protein abundance and thiopurine cytotoxicity. Of the 3,097 possible missense variants, we characterized the abundance of 2,922 variants and found 54 hotspot residues at which variants resulted in complete loss of protein stability. Analyzing 2,935 variants in the thiopurine cytotoxicity-based assay, we identified 17 additional residues where variants altered NUDT15 activity without affecting protein stability. We identified structural elements key to NUDT15 stability and/or catalytical activity with single amino-acid resolution. Functional effects for NUDT15 variants accurately predicted toxicity risk alleles in 2,398 patients treated with thiopurines, with 100% sensitivity and specificity, in contrast with poor performance of bioinformatic prediction algorithms. In conclusion, our massively parallel variant function assays identified 1,103 deleterious NUDT15 variants, providing a comprehensive reference of variant function and vastly improving the ability to implement pharmacogenetics-guided thiopurine treatment individualization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».