Genetic epidemiology of induced CYP3A4 activity
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The cytochrome P450 3A4 (CYP3A4) enzyme is implicated in the metabolism of more than 50% of all prescribed medications and its activity - including induced or inhibited activity - is deemed to be a crucial determinant of interindividual variability in drug disposition, poor therapeutic efficacy, and adverse response to medication. METHODS: We used the classical twin model in conjunction with an induction experiment to uncover the relative contribution of genetic and environmental factors to interindividual variation in induced CYP3A4 activity. A total of 367 healthy twins participated in the study. Each volunteer was administered a potent inducer of CYP3A4 (St John's Wort) for 14 days and the activity of CYP3A4 was quantified through the metabolism of the exogenously administered probe drug quinine sulfate. RESULTS: Baseline and induced CYP3A4 activity were highly variable with a seven-fold and 11-fold difference among our population, respectively. Alcohol consumption, BMI, and smoking were significantly associated with induced CYP3A4 activity, collectively explaining 20% of the variation (P<1×10(-4)). The narrow-sense heritability of induced CYP3A4 activity was estimated at 66%, whereas the remainder of the variation was attributed to unique environmental factors. CONCLUSION: To our knowledge, this is the first genetic epidemiological study of induced CYP3A4 activity. Our results motivate further research to identify common and rarer genetic variants that underpin the heritable component of variation in induced CYP3A4 activity.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».