Personalised therapy during preconception and gestation in SLE: usefulness of 6-mercaptopurine metabolite levelswith azathioprine
Notice bibliographique
Résumé
Although azathioprine (AZA) is the immunosuppressive of choice in SLE pregnancies, no one has evaluated 6-mercaptopurine (6-MP) metabolite levels in this population. Even outside pregnancy, the use of metabolite testing has not been widely applied in SLE.1 AZA is a prodrug that is cleaved to 6-MP, which is converted to the active nucleotides 6-thioguanine (6-TG) and via the enzyme thiopurine methyltransferase (TPMT) to 6-methylmercaptopurine (6-MMP) (figure 1).1 Studies in inflammatory bowel diseases (IBD) established the therapeutic range for 6-TG concentrations between 235 and 450 pmol/8×108 red blood cells (RBC), as higher concentrations are associated with higher risk of myelotoxicity without increased efficacy.1 6-MMP levels >5700 pmol/8×108 RBC are associated with a higher risk of hepatotoxicity.1 Additionally, a subgroup of patients resistant to AZA shunts 6-MP towards the overproduction of 6-MMP, which is reflected in an inability to achieve therapeutic 6-TG levels despite dose escalation.1 In one study, 31% of patients on AZA were identified as ‘shunters’.2 Figure 1 Azathioprine metabolism. AZA, azathioprine; 6-MP, 6-mercaptopurine; 6-TG, 6-thioguanine; 6-MMP, 6-methylmercaptopurine; TPMT, thiopurine methyltransferase. Identifying patients as non-adherent, treatment-refractory or undertreated, as well as identifying drug toxicity, could improve the efficacy and safety of clinical decision-making. As pregnancy is a particularly critical period to optimise disease control and minimise drug toxicity, we evaluated …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».