Tumour SNPs Associated with Immune-Related Hepatitis in Patients with Melanoma Receiving Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have significantly improved survival rates for patients with metastatic melanoma. However, these treatments can lead to immune-related adverse events (irAEs), including hepatitis. This exploratory study sought to identify tumour single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with the risk of ICI-induced hepatitis in melanoma patients. Methods: The study cohort comprised 69 patients with malignant melanoma treated with ICIs at several hospitals in Madrid, Spain. DNA was extracted from formalin-fixed paraffin-embedded tumour biopsies and SNP genotyping was conducted using a MassARRAY platform. Results: Significant associations were found between hepatitis risk and 4 of the 20 SNPs examined. A possible risk effect was shown for the variant GABRP SNP alleles rs11743438 and rs11743735. Among patients homozygous for these variant alleles (v/v), significantly higher proportions developed hepatitis, 75% and 71.4%, respectively, compared to 32.8% and 21.4, respectively, not developing hepatitis (p = 0.046; p = 0.013). However, in the same genotype group comparisons, the RGMA SNP rs4778080 seemed to have a protective effect, as 100% of patients who developed hepatitis were not in the v/v group for this allele (p = 0.043). Additionally, in genotype group comparisons wt/wt versus wt/v + v/v, the PACRG SNP rs55733913 was also associated with a higher risk of ICI-induced hepatitis: 66.7% of patients with hepatitis versus 22.8% without hepatitis in genotype group wt/v + v/v (p = 0.041). Conclusions: This exploratory study identifies candidate tumour SNPs as possible biomarkers to predict the risk of ICI-induced hepatitis, warranting their validation in larger patient cohorts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».