Pharmacogenomics of <scp>cisplatin‐induced</scp> neurotoxicities: Hearing loss, tinnitus, and peripheral sensory neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Cisplatin is a critical component of first‐line chemotherapy for several cancers, but causes peripheral sensory neuropathy, hearing loss, and tinnitus. We aimed to identify comorbidities for cisplatin‐induced neurotoxicities among large numbers of similarly treated patients without the confounding effect of cranial radiotherapy. Methods Utilizing linear and logistic regression analyses on 1680 well‐characterized cisplatin‐treated testicular cancer survivors, we analyzed associations of hearing loss, tinnitus, and peripheral neuropathy with nongenetic comorbidities. Genome‐wide association studies and gene‐based analyses were performed on each phenotype. Results Hearing loss, tinnitus, and peripheral neuropathy, accounting for age and cisplatin dose, were interdependent. Survivors with these neurotoxicities experienced more hypertension and poorer self‐reported health. In addition, hearing loss was positively associated with BMIs at clinical evaluation and nonwork‐related noise exposure (>5 h/week). Tinnitus was positively associated with tobacco use, hypercholesterolemia, and noise exposure. We observed positive associations between peripheral neuropathy and persistent vertigo, tobacco use, and excess alcohol consumption. Hearing loss and TXNRD1, which plays a key role in redox regulation, showed borderline significance ( p = 4.2 × 10 −6 ) in gene‐based analysis. rs62283056 in WFS1 previously found to be significantly associated with hearing loss ( n = 511), was marginally significant in an independent replication cohort ( p = 0.06; n = 606). Gene‐based analyses identified significant associations between tinnitus and WNT8A ( p = 2.5 × 10 −6 ) , encoding a signaling protein important in germ cell tumors. Conclusions Genetics variants in TXNRD1 and WNT8A are notable risk factors for hearing loss and tinnitus, respectively. Future studies should investigate these genes and if replicated, identify their potential impact on preventive strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».