Novel variant in Nudix hydrolase 15 gene influences 6-mercaptopurine toxicity in childhood acute lymphoblastic leukemia patients
Notice bibliographique
Résumé
Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most frequent pediatric cancer. 6-Mercaptopurine (6-MP) is a key component of ALL treatment. Its use, however, is also associated with adverse drug reactions, particularly myelosuppression. Thiopurine S-methyltransferase (TPMT) and, more recently, Nudix hydrolase 15 (NUDT15) deficiency, due to no-function variants in their respective genes, are well known for their role in the development of this toxicity. Two novel genetic variants, rs12199316 in TPMT and rs73189762 in the NUDT15 gene, were recently identified by targeted sequencing. The latter is particularly interesting because of its potential association with 6-MP intolerance. Here, we assessed the relationship of this variant with the risk of myelosuppression and 6-MP dose intensity in 275 patients treated with Dana Farber Cancer Institute ALL protocols at the Sainte Justine University Health Center. Carriers of the NUDT15 rs73189762 variant allele were at a higher risk of myelosuppression, as shown by absolute phagocyte count reduction during consolidation II and maintenance phases of therapy. Reduction in 6-MP dose intensity was observed in patients with both rs73189762 and known no-function variants in the NUDT15 and TPMT genes. This finding supports the initial observation and suggests that 6-MP dose reduction might be beneficial for individuals with this genotype combination.
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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 | 0,001 | 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 ».