<i>CYP3A4*22</i> and <i>CYP3A</i> Combined Genotypes Both Correlate With Tacrolimus Disposition in Pediatric Heart Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tacrolimus metabolism depends on CYP3A4 and CYP3A5. We aimed to determine the relationship between the CYP3A4*22 polymorphism and combined CYP3A genotypes with tacrolimus disposition in pediatric heart transplant recipients. METHODS: Sixty pediatric heart transplant recipients were included. Tacrolimus doses and trough concentrations were collected in the first 14 days post-transplantation. CYP3A phenotypes were defined as extensive (CYP3A5*1 + CYP3A4*1/*1 carriers), intermediate (CYP3A5*3/*3 + CYP3A4*1/*1 carriers) or poor (CYP3A5*3/*3 + CYP3A4*22 carriers) metabolizers. RESULTS: CYP3A4*22 carriers needed 30% less tacrolimus (p = 0.016) to reach similar target concentrations compared with CYP3A4*1/*1 (n = 56) carriers. Poor CYP3A metabolizers required 17% (p = 0.023) less tacrolimus than intermediate and 48% less (p < 0.0001) than extensive metabolizers. Poor metabolizers showed 18% higher dose-adjusted concentrations than intermediate (p = 0.35) and 193% higher than extensive metabolizers (p < 0.0001). CONCLUSION: Analysis of CYP3A4*22, either alone or in combination with CYP3A5*3, may help towards individualization of tacrolimus therapy in pediatric heart transplant patients.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».