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Enregistrement W2020138838 · doi:10.1111/j.1365-2125.2009.03461.x

Influence of ABCB1 polymorphisms and haplotypes on tacrolimus nephrotoxicity and dosage requirements in children with liver transplant

2009· article· en· W2020138838 sur OpenAlexfundno aff
Ahmed F. Hawwa, Patrick McKiernan, Michael D. Shields, Jeff S. Millership, Paul S. Collier, James C. McElnay

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick Children
Mots-clésTacrolimusNephrotoxicityLiver transplantationMedicineTransplantationPharmacogeneticsPharmacologyImmunosuppressionPharmacokineticsCalcineurinKidney transplantationGastroenterologyInternal medicineGenotypeToxicityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS ALREADY KNOWN ABOUT THIS SUBJECT • Currently tacrolimus is the mainstay of immunosuppression for most children undergoing liver transplantation (LT). • The clinical use of this agent, however, is complicated by its various adverse effects (mainly nephrotoxicity), its narrow therapeutic‐index and considerable pharmacokinetic variability. • The low and variable oral bioavailability of tacrolimus is thought to result from the action of the multidrug efflux‐pump P‐glycoprotein, encoded by the ABCB1 gene. WHAT THIS STUDY ADDS • A significant association between ABCB1 genetic polymorphisms and tacrolimus‐associated nephrotoxicity in paediatric patients following LT is reported for the first time. Genotyping such polymorphisms may have the potential to individualize better initial tacrolimus therapy and enhance drug safety. • The long‐term effect of ABCB1 polymorphisms on tacrolimus trough concentrations were investigated up to 5 years post‐transplantation. A significant effect of intestinal P‐glycoprotein genotypes on tacrolimus pharmacokinetics was found at 3 and 4 years post‐transplantation suggesting that the effect is maintained long term. AIMS The aim of this study was to investigate the influence of genetic polymorphisms in ABCB1 on the incidence of nephrotoxicity and tacrolimus dosage‐requirements in paediatric patients following liver transplantation. METHODS Fifty‐one paediatric liver transplant recipients receiving tacrolimus were genotyped for ABCB1 C1236>T, G2677>T and C3435>T polymorphisms. Dose‐adjusted tacrolimus trough concentrations and estimated glomerular filtration rates (EGFR) indicative of renal toxicity were determined and correlated with the corresponding genotypes. RESULTS The present study revealed a higher incidence of the ABCB1 variant‐alleles examined among patients with renal dysfunction (≥30% reduction in EGFR) at 6 months post‐transplantation (1236T allele: 63.3% vs 37.5% in controls, P = 0.019; 2677T allele: 63.3% vs. 35.9%, p = 0.012; 3435T allele: 60% vs. 39.1%, P = 0.057). Carriers of the G2677‐>T variant allele also had a significant reduction (%) in EGFR at 12 months post‐transplant (mean difference = 22.6%; P = 0.031). Haplotype analysis showed a significant association between T‐T‐T haplotypes and an increased incidence of nephrotoxicity at 6 months post‐transplantation (haplotype‐frequency = 52.9% in nephrotoxic patients vs 29.4% in controls; P = 0.029). Furthermore, G2677‐>T and C3435‐>T polymorphisms and T‐T‐T haplotypes were significantly correlated with higher tacrolimus dose‐adjusted pre‐dose concentrations at various time points examined long after drug initiation. CONCLUSIONS These findings suggest that ABCB1 polymorphisms in the native intestine significantly influence tacrolimus dosage‐requirement in the stable phase after transplantation. In addition, ABCB1 polymorphisms in paediatric liver transplant recipients may predispose them to nephrotoxicity over the first year post‐transplantation. Genotyping future transplant recipients for ABCB1 polymorphisms, therefore, could have the potential to individualize better tacrolimus immunosuppressive therapy and enhance drug safety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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