Molecular and Pharmacogenetic Marker Evaluation in Relation to the Toxicity and Clinical Response of Acute Lymphoblastic Leukemia Treatment in Indian Children (MPGx-INDALL): Protocol for a Prospective Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding interindividual variability in treatment response and toxicity is essential for optimizing outcomes in pediatric acute lymphoblastic leukemia (ALL). Molecular and pharmacogenetic markers hold promise in predicting treatment efficacy and adverse effects, particularly in genetically diverse populations. This protocol outlines the methodology for a prospective, nonrandomized observational cohort designed to evaluate molecular and pharmacogenetic factors associated with treatment response and toxicity in Indian children diagnosed with ALL. Objective: The primary objective is to identify genetic markers associated with treatment-related toxicity and therapeutic response. Secondary objectives include evaluating associations between the occurrence of early toxicities and quality of life during active ALL treatment, specific pharmacogenetic variants, and survival outcomes along with generating data to support the future implementation of personalized treatment strategies in Indian children with ALL. Methods: In this prospective, observational cohort, 556 children (≤18 years of age) with newly diagnosed ALL treated under the Indian Childhood Collaborative Leukemia-Acute Lymphoblastic Leukemia 2014 (ICiCLe-ALL-14) protocol at two Indian centers will be enrolled, aiming for a minimum of 500 evaluable children. Eligible participants will be enrolled prior to the initiation of chemotherapy and followed longitudinally throughout treatment. Clinical and laboratory data (demographics, nutritional assessment, quality of life, comorbidities, treatment regimen, toxicity graded by Common Terminology Criteria for Adverse Events v5.0, remission status, and survival) will be collected at predefined intervals up to day 100 of the maintenance phase. Germline and somatic DNA will be sampled at diagnosis and remission. The first phase will use whole-exome sequencing to discover candidate variants by implementing a candidate gene prioritization strategy. The second phase will genotype the top candidates in the full cohort using array technology. Associations with early treatment-related toxicities, steroid response, and survival will be tested by multivariable regression and Cox models. A machine learning approach with pharmacogenetic predictors as classifiers will be implemented further with cross-validation and sensitivity analyses. Results: Ethical committees approved the protocol version 1.0 in 2020: IEC-1167/06.11.2020 (All India Institute of Medical Sciences, New Delhi), JIP/IEC/2020/201 (Jawaharlal Institute of Postgraduate Medical Education and Research, Puducherry), and AO_2021-00048 (UNIGE, Geneva). Funding was received from Swiss National Science Foundation, Switzerland; Department of Biotechnology, India; and CANSEARCH Foundation, Switzerland. Recruitment began in December 2022 and is likely to conclude by 2027. A comprehensive analysis of the complete study cohort is anticipated to be completed by 2027. Conclusions: The MPGx-INDALL (Molecular and Pharmacogenetic Marker Evaluation in Relation to the Toxicity and Clinical Response of Acute Lymphoblastic Leukemia Treatment in Indian Children) study will generate actionable insights for individualized ALL therapy in India via systematically evaluating germline and somatic markers in a large ethnically distinct cohort.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».