Developing <i>DPYD</i> Genotyping Method for Personalized Fluoropyrimidines Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fluoropyrimidine drugs are widely used in chemotherapy to treat solid tumors. However, severe toxicity has been reported in 10% to 40% of patients. The DPYD gene encodes the rate-limiting enzyme dihydropyrimidine dehydrogenase responsible for fluoropyrimidine catabolism. The DPYD variants resulting in decreased or no enzyme activity are associated with increased risk of fluoropyrimidine toxicity. This study aims to develop a pharmacogenetic test for screening DPYD variants to guide fluoropyrimidine therapy. METHODS: A multiplex allele-specific polymerase chain reaction (AS-PCR) assay, followed by capillary electrophoresis, was developed to detect 5 common DPYD variants (c.557A > G, c.1129-5923C > G, c.1679T > G, c.1905 + 1G > A, and c.2846A > T). Deidentified population samples were used for screening positive controls and optimizing assay conditions. Proficiency testing samples with known genotypes were analyzed for test validation. All variants detected were confirmed by Sanger sequencing. RESULTS: From the deidentified population samples, 5 samples were heterozygous for c.557A > G, 2 samples were heterozygous for c.1129-5923C > G (HapB3), and 1 sample was heterozygous for c.2846A > T. The 20 proficiency samples matched with their assigned genotypes, including 13 wild-type samples, 3 samples heterozygous for c.1679T > G, 2 samples heterozygous for c.1905 + 1G > A, and 2 samples heterozygous for c.2846A > T. One of the 3 patient samples was heterozygous for c.1129-5923C > G (HapB3). All the variants detected by the multiplex AS-PCR assay were concordant with Sanger sequencing results. CONCLUSIONS: A robust multiplex AS-PCR assay was developed to rapidly detect 5 variants in the DPYD gene. It can be used for screening DPYD variants to identify patients with increased risk of toxicity when prescribed fluoropyrimidine therapy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».