Genetic predictors of antidepressant side effects: A grouped candidate gene approach in the Genome-Based Therapeutic Drugs for Depression (GENDEP) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The unwanted side effects associated with antidepressants are key determinants of treatment adherence in depression; propensity to experience these adverse drug reactions (ADRs) may be influenced by genetic variation. However, previous work attempting to ascertain the genetic variants involved has had limited success, in part due to the range of ADRs reported with antidepressants. METHOD: ADRs reported with antidepressant treatment were categorised using their likely pharmacological basis; adrenergic, cholinergic, serotonergic and histaminergic. To identify genetic predictors of susceptibility to each group of ADRs, a candidate gene analysis was performed with data from 431 depressed patients (from a total sample size of 811 patients) enrolled in the Genome-Based Therapeutic Drugs for Depression (GENDEP) project, who were randomly allocated to receive treatment with escitalopram or nortriptyline. Data from 474 patients treated with citalopram or reboxetine in the GenPod project (total sample of 601 patients) were used for replication of significant findings. RESULTS: We found no significant predictors of presumed adrenergic, cholinergic and histaminergic ADRs. Putative serotonergic ADRs were significantly associated with variation in the gene encoding the serotonin 2C receptor (HTR2C, rs6644093, odds ratio (OR)=1.72, 95% confidence interval (CI)=1.31-2.25, p=7.43×10(-5)) in GENDEP. However, this finding was not replicated in GenPod. CONCLUSIONS: The association between serotonergic side effects and variation in the HTR2C gene in the GENDEP sample supports the hypothesis that serotonin receptor-mediated mechanisms underlie these adverse reactions, however this finding was not replicated in GenPod.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».