<i>CYP2C19</i> genotype predicts steady state escitalopram concentration in GENDEP
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In vitro work shows CYP2C19 and CYP2D6 contribute to the metabolism of escitalopram to its primary metabolite, N-desmethylescitalopram. We report the effect of CYP2C19 and CYP2D6 genotypes on steady state morning concentrations of escitalopram and N-desmethylescitalopram and the ratio of this metabolite to the parent drug in 196 adult patients with depression in GENDEP, a clinical pharmacogenomic trial. Subjects who had one CYP2D6 allele associated with intermediate metabolizer phenotype and one associated with poor metabolizer (i.e. IM/PM genotypic category) had a higher mean logarithm escitalopram concentration than CYP2D6 extensive metabolizers (EMs) (p = 0.004). Older age was also associated with higher concentrations of escitalopram. Covarying for CYP2D6 and age, we found those homozygous for the CYP2C19*17 allele associated with ultrarapid metabolizer (UM) phenotype had a significantly lower mean escitalopram concentration (2-fold, p = 0.0001) and a higher mean metabolic ratio (p = 0.0003) than EMs, while those homozygous for alleles conferring the PM phenotype had a higher mean escitalopram concentration than EMs (1.55-fold, p = 0.008). There was a significant overall association between CYP2C19 genotypic category and escitalopram concentration (p = 0.0003; p = 0.0012 Bonferroni corrected). In conclusion, we have demonstrated an association between CYP2C19 genotype, including the CYP2C19*17 allele, and steady state escitalopram concentration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle