Changes in Gene Expression Induced by Carbamazepine and Phenytoin: Testing the Danger Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The aromatic anticonvulsants carbamazepine (CBZ) and phenytoin (PHN) are associated with a relatively high incidence of idiosyncratic drug reactions (IDRs). If biomarkers could be found that would predict the risk that a drug candidate would cause IDRs it would significantly decrease the risks associated with drug development. The IDRs associated with CBZ and PHN appear to be immune-mediated. The Danger Hypothesis posits that for something to induce an immune response, it must cause some type of cell damage that ultimately causes up-regulation of co-stimulatory molecules on antigen-presenting cells; without this, the response will be immune tolerance. If the Danger Hypothesis is correct, the ability of a drug or its reactive metabolite to induce cell damage or stress may be related to its risk of causing IDRs. In a parallel study reported elsewhere, we found that major metabolites of these two drugs: 3-OH-CBZ and 4-OH-PHN can be oxidized by peroxidases to phenoxyl free radicals, which could cause oxidative stress by redox cycling. In this study using mRNA microarrays, we found that CBZ and PHN treatment induced changes in mRNA expression in mice. Many of the changes were in genes related to Keap1-Nrf2-ARE signaling pathways and enzymes involved in responding to oxidant stressors and reactive metabolites such as glutathione transferase and heat shock proteins. The similar patterns of genes induced by these two drugs are consistent with the clinical observation that those two drugs exhibit cross-sensitivity. These findings are consistent with the induction of cell stress by CBZ and PHN, most likely due to reactive metabolites. Such changes may represent a danger signal and represent a biomarker of the potential that a drug will cause IDRs; however, different drugs likely cause cell stress by different mechanisms and, therefore, the biomarkers for other drugs would likely be different.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».