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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».