Thiopurine Methyltransferase Intermediate Metabolizer Status and Thiopurine‐Associated Toxicity During Maintenance Therapy in Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Mercaptopurine is a cornerstone of maintenance chemotherapy in childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL). Its cytotoxic effects are mediated by 6-thioguanine nucleotides (TGNs) incorporation into lymphocyte DNA. Thiopurine methyltransferase (TPMT) inactivates mercaptopurine, and deficiency resulting from genetic variants increases TGN exposure and hematopoietic toxicity. Although mercaptopurine-dose reduction reduces toxicity risk without compromising relapse rate in patients with TPMT deficiency, dosing recommendations for those with moderately reduced activity (intermediate metabolizer (IM)) are less clear and their clinical impacts have yet to be established. This cohort study assessed the effect of TPMT IM status on mercaptopurine-associated toxicity and TGN blood exposure in pediatric patients with ALL initiated on standard dose mercaptopurine. Of 88 patients studied (mean age 4.8 years), 10 (11.4%) were TPMT IM, and all had undergone ≥ 3 cycles of maintenance therapy (80% completed). A larger proportion of TPMT IM than normal metabolizers (NM) had febrile neutropenia (FN) during the first two cycles of maintenance, reaching significance in the second cycle (57% vs. 15%, respectively; odds ratio = 7.33, P < 0.05). Compared to NM, FN events occurred more frequently and with prolonged duration in IM in cycles 1 and 2 (adjusted P < 0.05). IM had a 2.46-fold increased hazard ratio for FN, and about twofold higher TGN level than NM (P < 0.05). Myelotoxicity was more common in IM than NM (86% vs. 42%, respectively) during cycle 2 (odds ratio = 8.2, P < 0.05). TPMT IM initiated at a standard mercaptopurine dose are at greater risk for FN during early cycles of maintenance therapy, thus our findings support genotype-guided dose adjustment to reduce toxicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».