Genetics and Personalized Medicine in Antidepressant Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antidepressant medication is a major cornerstone in treatment of mood and anxiety disorders. Numerous substances are available on the market; however, only 60% of treated patients show sufficient response to medication and side effects are common. Lengthy trials are not uncommon until the optimized drug and dose is found and unfortunately, no valid predictors to match the 'right' drug to the 'right' patient exist nowadays. Genetic factors are thought to be involved as evidenced by numerous pharmacogenetic studies. This comprehensive review summarizes the most interesting findings and discusses clinical implications of pharmacogenetic results. METHODS: We reviewed available literature on pharmacogenetics of antidepressant response and side effects until summer 2011 using the PubMed database. RESULTS: Promising findings exist for several variants in candidate genes involved in the pharmacokinetics or pharmacodynamics of antidepressants. These include association findings in the serotonin transporter gene (5-HTT), serotonin receptor genes, a gene coding an efflux pump in the blood-brain-barrier (ABCB1), and genes involved in the HPA axis. Promising candidate genes increasing risk for side effects include some of the genes associated with treatment response and cytochrome P450 genes. CONCLUSION: A high number of studies on pharmacogenetics of antidepressants have been published during the past decades. However, contradictory results still limit clinical use of these findings. Future studies should include functional analyses and consider gene-gene and gene-environment interactions. This will aid in facilitating a future use of pharmacogenetics in clinical practice, likely leading to improved patient care.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».