Interactions Between Tamoxifen and Antidepressants via Cytochrome P450 2D6
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Women taking tamoxifen for the treatment or prevention of recurrence of breast cancer are likely to take antidepressants either for a psychiatric disorder or for hot flashes. Recent evidence suggested that some antidepressants inhibit the metabolism of tamoxifen to its more active metabolites by the cytochrome P450 2D6 (CYP2D6) enzyme, thereby decreasing the anticancer effect. This article reviews the literature on the interactions between newer antidepressants and tamoxifen via CYP2D6 and offers treatment recommendations. DATA SOURCES: A literature search of clinical and nonclinical studies published prior to September 2008 was conducted on PubMed. We performed 3 different searches combining the terms tamoxifen and SSRIs; tamoxifen and CYP2D6 inhibitors; and antidepressant and breast cancer recurrence. A fourth search with CYP2D6 inhibition and the generic names of individual antidepressants was carried out. STUDY SELECTION: Seven clinical research articles were selected. Nonclinical research articles about antidepressants were included if they mentioned in vitro or in vivo inhibition of CYP2D6. DATA SYNTHESIS: There is consistent evidence that paroxetine and fluoxetine have a large effect on the metabolism of tamoxifen and should not be used. Indirect evidence indicates that bupropion may also have a large effect on the metabolism of tamoxifen. Venlafaxine has little or no effect on the metabolism of tamoxifen and may be considered the safest choice of antidepressants. Desvenlafaxine is not metabolized by the P450 system and may consequently be another option. Mirtazapine has not been extensively studied, but existing research suggests minimal effect on CYP2D6. The remaining commonly prescribed antidepressants have mild to moderate degrees of CYP2D6 inhibition. CONCLUSIONS: Clinicians treating patients with breast cancer should review the prescription profiles of their patients to evaluate the need for treatment modification. There are safe options for the treatment of depression and clinicians and patients should bear in mind the health risks of untreated depressive states.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».