Impact of CYP3A5 genetic polymorphisms on the pharmacokinetics and short‐term remission in patients with ulcerative colitis treated with tacrolimus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: The pharmacokinetics of tacrolimus (Tac) differ among individuals, and genetic polymorphisms of cytochrome P-450 (CYP) 3A4, CYP3A5, and ABCB1 are thought to be involved. The aim of this study was to clarify whether these genetic polymorphisms affect the pharmacokinetics of Tac in patients with ulcerative colitis. METHODS: The subjects in this study were 45 patients with moderate-to-severe ulcerative colitis who were resistant to other therapies and were treated with Tac. The subjects were tested for genetic polymorphisms of CYP3A4, CYP3A5, and ABCB1, and the relationship between Tac pharmacokinetics and the remission rate was investigated. RESULTS: Of the 45 subjects, 24 (53.3%) were CYP3A5 expressers (Exp), and 21 (46.7%) were non-expressers (Non-Exp). The trough level and the dose-adjusted trough level on days 2-5 were significantly higher in the Non-Exp group than in the Exp group (10.16 ± 5.84 vs 4.47 ± 2.50 ng/mL, P < 0.0001, 139.36 ± 77.43 vs 61.37 ± 41.55 ng/mL per mg/kg/day, P < 0.0001). The percentage of patients achieving the optimal trough level on days 2-5 was significantly higher in the Non-Exp group than in the Exp group (40.0% vs 4.3%, P = 0.01). This trend was also observed on days 7-10. On multivariate analysis, factors associated with achievement of the optimal trough level were food non-intake and Non-Exp of CYP3A5. The remission rate was significantly higher in the Non-Exp group than in the Exp group (47.6% vs 16.7%, P = 0.046). CONCLUSIONS: CYP3A5 genetic polymorphisms affected the pharmacokinetics of Tac, so that the short-term clinical remission rate was different between Exp and Non-Exp of CYP3A5.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».