Predictive model of bosentan-induced liver toxicity in Japanese patients with pulmonary arterial hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Bosentan, an endothelin receptor antagonist, has been widely used as a first-line medication for the treatment of pulmonary arterial hypertension (PAH). It has been shown to improve symptoms of hypertension, exercise capacity, and hemodynamics and prolong time to clinical worsening. However, liver dysfunction is a major side effect of bosentan treatment that could hamper the optimal management of patients with PAH. Previously, we demonstrated, using drug metabolism enzymes and transporters analysis, that the carbohydrate sulfotransferase 3 (CHST3) and CHST13 alleles are significantly more frequent in patients with elevated aminotransferases during therapy with bosentan than they are in patients without liver toxicity. In addition, we constructed a pharmacogenomics model to predict bosentan-induced liver injury in patients with PAH using two single-nucleotide polymorphisms and two nongenetic factors. The purpose of the present study was to externally validate the predictive model of bosentan-induced liver toxicity in Japanese patients. We evaluated five cases of patients treated with bosentan, and one presented with liver dysfunction. We applied mutation alleles of CHST3 and CHST13, serum creatinine, and age to our model to predict liver dysfunction. The sensitivity and specificity were calculated as 100% and 50%, respectively. Considering that PAH is a rare disease, multicenter collaboration would be necessary to validate our model.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».