Patient‐specific genetic factors predict treatment failure in sofosbuvir‐treated patients with chronic hepatitis C
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: According to pivotal clinical trials, cure rates for sofosbuvir-based antiviral therapy exceed 96%. Treatment failure is usually assumed to be because of virological resistance-associated substitutions or clinical risk factors, yet the role of patient-specific genetic factors has not been well explored. We determined if patient-specific genetic factors help predict patients likely to fail sofosbuvir treatment in real-world treatment situations. METHODS: We recruited sofosbuvir-treated patients with chronic hepatitis C from five Canadian treatment sites, and performed a case-control pharmacogenomics study assessing both previously published and novel genetic polymorphisms. Specifically studied were variants predicted to impair CES1-dependent production of sofosbuvir's active metabolite, interferon-λ signalling variants expected to impact a patient's immune response to the virus and an HLA variant associated with increased spontaneous and treatment-induced viral clearance. RESULTS: Three hundred and fifty-nine sofosbuvir-treated patients were available for analyses after exclusions, with 34 (9.5%) failing treatment. We identified CES1 variants as novel predictors for treatment failure in European patients (rs115629050 or rs4513095; odds ratio (OR): 5.43; 95% confidence interval (CI): 1.64-18.01; P = .0057), replicated associations with IFNL4 variants predicted to increase interferon-λ signalling (eg rs12979860; OR: 2.25; 95% CI: 1.25-4.06; P = .0071) and discovered a novel association with a coding variant predicted to enhance the activity of IFNL4's receptor (rs2834167 in IL10RB; OR: 1.81; 95% CI: 1.01-3.24; P = .047). CONCLUSIONS: Ultimately, this work demonstrates that patient-specific genetic factors could be used as a tool to identify patients at higher risk of treatment failure and allow for these patients to receive effective therapy sooner.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».