Pharmacogénomique de la voie de glucuronidation : mécanismes moléculaires et impact clinique
Bibliographic record
Abstract
La voie de glucuronidation catalyse l’inactivation de nombreux métabolites endogènes, tels que la bilirubine ou les hormones stéroïdiennes, ainsi que des substances exogènes incluant notamment des médicaments et des carcinogènes. Ce processus enzymatique opéré par les enzymes UDP-glucuronosyltransférases (UGT) entraîne généralement l’abolition de l’activité biologique ou pharmacologique des composés et en augmente la solubilité afin de favoriser leur élimination de l’organisme. Une importante variabilité dans l’expression et l’activité de la voie de glucuronidation est observée entre les individus, pouvant affecter l’exposition aux substrats de cette voie enzymatique. Dans le cadre de ma thèse, je me suis intéressé à l’influence des polymorphismes génétiques et de l’épissage alternatif sur la variabilité de la voie de glucuronidation et la réponse au traitement. La relation entre les variations génétiques et la réponse au traitement de chimiothérapie de première intention à base d’irinotécan a d’abord été étudiée chez des patients atteints du cancer colorectal métastatique (CCRm). De nouveaux marqueurs germinaux ont été associés à la survie des patients de deux cohortes indépendantes, notamment dans les gènes UGT1, CES1 (carboxylestérase 1), ABCC1 (multidrug resistance-associated protein 1), RPL28 (protéine ribosomique L28) et du facteur de transcription HNF1A (hepatocyte nuclear factor 1-alpha). D’autre part, nos travaux révèlent que les variants d’épissage d’UGT2B10 représentent plus de la moitié du transcriptome dérivé de ce gène dans le tissu hépatique. Les protéines alternatives codées par ces nouveaux transcrits affectent la capacité de glucuronidation d’agents pharmacologiques pris en charge par l’enzyme. L’exposition des cellules hépatiques à certains composés exogènes semble remodeler l’épissage du gène UGT2B10 au détriment de l’expression de l’enzyme. Les travaux présentés dans cette thèse supportent que la génétique du patient ainsi que les processus d’épissage alternatif au niveau tissulaire aient le potentiel d’affecter la capacité de glucuronidation et la réponse au traitement. Puisque ces deux mécanismes contribuent à la variabilité de la voie des UGT, ils pourraient constituer de nouveaux biomarqueurs de réponse aux composés pris en charge par ces enzymes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".