Br J Cancer：新型集成分类算法预测人群中DPYD和TPMT的遗传变异
2020-10-04 xiaozeng MedSci原创
药物不良反应（ADR）是癌症治疗过程中的常见现象，因此，识别高危患者是精准肿瘤学的一个重要目标。在过去的十年中，遗传学分析已发现了许多可以指导化疗药物选择和剂量的基因突变。
药物不良反应（ADR）是癌症治疗过程中的常见现象，因此，识别高危患者是精准肿瘤学的一个重要目标。在过去的十年中，遗传学分析已发现了许多可以指导化疗药物选择和剂量的基因突变。
DPYD编码的DPD（二氢嘧啶脱氢酶）和TPMT（巯基嘌呤甲基转移酶）活性的个体差异是氟嘧啶和巯基嘌呤毒性的重要预测因子。尽管既往研究显示，这些基因中的几种突变体会降低酶的活性，然而同时伴随着其他功能尚不清楚的遗传突变，使得携带突变患者的临床决策更复杂。
该研究基于来自八个群体的138,842例样品的测序数据，采用一种经过药物遗传学训练的新型集成分类算法来分析DPYD和TPMT的遗传变异。
人口规模测序数据的综合分析揭示DPD和TPMT活性的民族地理差异
该算法可准确预测DPYD和TPMT突变的的体内结果（准确度为91.4％，而体外为95.3％）。进一步分析显示，DPD缺失的遗传复杂度很高，研究人员主张进行基于测序的DPYD突变分析，而TPMT基因中的四个突变体分型则足以解释超过95％的表型。最后，研究人员提供了DPD和TPMT突变表型在民族地理上的人口规模分布图，并揭示了DPD和TPMT缺失的频率以及遗传构成方面在种族间的显著差异性。
综上，这些研究结果展示了迄今最全面的DPYD和TPMT突变数据集，对于包括氟嘧啶和巯基嘌呤等风险因子在内的人口调整性遗传特征分析策略以及精确的公共卫生具有重要意义。
原始出处：
Zhou, Y., Dagli Hernandez, C. & Lauschke, V.M. Population-scale predictions of DPD and TPMT phenotypes using a quantitative pharmacogene-specific ensemble classifier. Br J Cancer (25 September 2020).
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