Precision therapy of 6‐mercaptopurine in Chinese children with acute lymphoblastic leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
Aims Chinese children are more susceptible to the development of thiopurine‐induced leukopenia compared with Caucasian populations. The aim of our study was to establish a 6‐mercaptopurine (6‐MP) dose–concentration–response relationship through exploration of pharmacogenetic factors involved in the thiopurine‐induced toxicities in Chinese paediatric patients afflicted by acute lymphoblastic leukaemia (ALL). Methods Blood samples were obtained from ALL children treated with 6‐MP. We determined the metabolite steady‐state concentrations of 6‐MP in red blood cells (RBCs) by using high‐performance liquid chromatography. Pharmacogenetic analysis was carried out on patients' genomic DNA using the MassArray genotyping platform. Results Sixty children afflicted by ALL who received 6‐MP treatment were enrolled in this study. The median concentration of 6‐thioguanine in patients afflicted by leukopenia was 235.83 pmol/8 × 10 8 RBCs, which was significantly higher than for patients unafflicted by leukopenia (178.90 pmol/8 × 10 8 RBCs; P = 0.029). We determined the population special target 6‐thioguanine threshold to have equalled 197.50 pmol/8 × 10 8 RBCs to predict leukopenia risk in Chinese paediatric patients afflicted by ALL. Among 36 candidate single nucleotide polymorphisms, our results indicated that NUDT15 (rs116855232) and IMPDH1 (rs2278293) were correlated with a 5.50‐fold and 5.80‐fold higher risk of leukopenia, respectively. MTHFR rs1801133 variants were found to have had a 4.46‐fold significantly higher risk of hepatotoxicity vs wild‐type genotype. Conclusion Our findings support the idea that predetermination of genotypes and monitoring of thiopurine metabolism for Chinese paediatric patients afflicted by ALL is necessary to effectively predict the efficacy of treatments and to minimize the adverse effects of 6‐MP maintenance therapy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».