Author response: Determining the genetic basis of anthracycline-cardiotoxicity by molecular response QTL mapping in induced cardiomyocytes
Notice bibliographique
Résumé
Many cancers, including leukaemia, lymphoma and breast cancer, are treated with potent chemotherapy drugs such as anthracyclines. However, anthracyclines have strong side effects known as anthracycline cardiotoxicity, which affect the health of the heart. Almost half of the patients given high doses of anthracyclines develop chronic heart failure. While anthracycline cardiotoxicity is very common, people’s genes may contribute to how sensitive they are to these drugs but it is not understood which genes can cause this effect. Previous studies using only a small number of participants have not been able to pin down the genetic factors that make some patients respond well to anthracyclines, and others prone to developing heart failure when taking these drugs. To find out which genes affect anthracycline cardiotoxicity, Knowles, Burrows et al. transformed blood cells from 45 individuals into stem cells, which were then developed into heart muscle cells. Then, the activity of genes was analyzed by measuring the amount of RNA (the template molecules used to make proteins) produced by those genes. After the cells had been exposed for 24 hours to the anthracycline drug doxorubicin, hundreds of gene activity differences could be found in the heart muscle cells between individuals. Some of these differences were linked to poorer health of the cells after treatment with the drug. As a result, a number of genetic variants that could predispose patients to the side effects of doxorubicin were discovered. The experiments also revealed how doxorubicin disrupts an important process that separates ‘junk’ parts of the RNA from the parts that are used as a template for proteins. Being able to predict who is likely to be sensitive to drugs such as doxorubicin could help doctors to tailor chemotherapy treatments more effectively, minimising the risk of heart failure. In future, larger studies could lead to accurate predictions of a patient’s response to a particular chemotherapy drug to personalize their cancer treatment.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,186 | 0,053 |
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 ».