Exploring the role of drug-metabolising enzymes in antidepressant side effects
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Cytochrome P450 enzymes are important in the metabolism of antidepressants. The highly polymorphic nature of these enzymes has been linked to variability in antidepressant metabolism rates, leading to hope regarding the use of P450 genotyping to guide treatment. However, evidence that P450 genotypic differences underlie the variation in treatment outcomes is inconclusive. OBJECTIVES: We explored the links between both P450 genotype and serum concentrations of antidepressant with antidepressant side effects, using data from the Genome-Based Therapeutic Drugs for Depression Project (GENDEP), which is a large (n = 868), pharmacogenetic study of depressed individuals treated with escitalopram or nortriptyline. METHODS: Patients were genotyped for the enzymes CYP2C19 and CYP2D6, and serum concentrations of both antidepressant and primary metabolite were measured after 8 weeks of treatment. Side effects were assessed weekly. We investigated associations between P450 genotypes, serum concentrations of antidepressants and side effects, as well as the relationship between P450 genotype and study discontinuation. RESULTS: P450 genotype did not predict total side effect burden (nortriptyline: n = 251, p = 0.5638, β = -0.133, standard error (SE) = 0.229; escitalopram: n = 340, p = 0.9627, β = -0.004, SE = 0.085), study discontinuation (nortriptyline n = 284, hazard ratio (HR) = 1.300, p = 0.174; escitalopram n = 376, HR = 0.870, p = 0.118) or specific side effects. Serum concentrations of antidepressant were only related to a minority of the specific side effects measured: dry mouth, dizziness and diarrhoea. CONCLUSIONS: In this sample where antidepressant dosage is titrated using clinical judgement, P450 genotypes do not explain differences between patients in side effects with antidepressants. Serum drug concentrations appear to only explain variability in the occurrence of a minority of specific side effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».