Pharmacogenetic testing to guide therapeutic decision‐making and improve outcomes for children undergoing anthracycline‐based chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Anthracyclines are widely used as part of chemotherapeutic regimens in paediatric oncology patients. The most serious adverse drug reaction caused by anthracycline use is cardiotoxicity, a serious condition that can lead to cardiac dysfunction and subsequent heart failure. Both clinical and genetic factors contribute to a patient's risk of experiencing anthracycline-induced cardiotoxicity. In particular, genetic variants in RARG, UGT1A6 and SLC28A3 have been consistently shown to influence an individual's risk of experiencing this reaction. By combining clinical and genetic risks, decision-making can be improved to optimize treatment and prevent potentially serious adverse drug reactions. As part of a precision medicine initiative, we used pharmacogenetic testing, focused on RARG, UGT1A6 and SLC28A3 variants, to help predict an individual's risk of experiencing anthracycline-induced cardiotoxicity. Pharmacogenetic results are currently being used in clinical decision-making to inform treatment regimen choice, anthracycline dosing and decisions to initiate cardioprotective agents. In this case series, we demonstrate examples of the impact of genetic testing and discuss its potential to allow patients to be increasingly involved in their own treatment decisions.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».