Pharmacogenetics of Antipsychotics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: During the past decades, increasing efforts have been invested in studies to unravel the influence of genetic factors on antipsychotic (AP) dosage, treatment response, and occurrence of adverse effects. These studies aimed to improve clinical care by predicting outcome of treatment with APs and thus allowing for individualized treatment strategies. We highlight most important findings obtained through both candidate gene and genome-wide association studies, including pharmacokinetic and pharmacodynamic factors. METHODS: We reviewed studies on pharmacogenetics of AP response and adverse effects published on PubMed until early 2012. Owing to the high number of published studies, we focused our review on findings that have been replicated in independent studies or are supported by meta-analyses. RESULTS: Most robust findings were reported for associations between polymorphisms of the cytochrome P450 system, the dopamine and the serotonin transmitter systems, and dosage, treatment response, and adverse effects, such as AP-induced weight gain or tardive dyskinesia. These associations were either detected for specific medications or for classes of APs. CONCLUSION: First promising and robust results show that pharmacogenetics bear promise for a widespread use in future clinical practice. This will likely be achieved by developing algorithms that will include many genetic variants. However, further investigation is warranted to replicate and validate previous findings, as well as to identify new genetic variants involved in AP response and for replication of existing findings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».