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Enregistrement W2155516308 · doi:10.1017/s1461145702002936

Pharmacogenetics of antidepressant and mood-stabilizing drugs: a review of candidate-gene studies and future research directions

2002· review· en· W2155516308 sur OpenAlexaff
Bernard Lerer, Fabìo Macciardi

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Neuropsychopharmacology · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogeneticsSerotonin transporterCandidate geneAntidepressantMoodSerotonergicMedicinePharmacogenomicsMood disordersBioinformaticsPsychologyPsychiatryPharmacologyAnxietyBiologyGeneticsGeneSerotoninInternal medicineGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterogeneity of clinical response to antidepressant and mood-stabilizing drugs and susceptibility to adverse effects are major clinical problems. It is reasonable to suggest a genetic contribution to these inter-individual differences. Thus, pharmacogenetic approaches could provide the clinician with tools to individualize pharmacotherapy. In this paper, published reports that address the genetic basis of response to antidepressant drugs and mood-stabilizing drugs are selectively reviewed. There is substantial support for the assumption that genetic factors play a role in response to lithium and a degree of support for a role of such factors in response to antidepressants. Based on a Medline search and access to papers accepted but not yet published, studies on the role of specific candidate genes are comprehensively evaluated. A number of studies from different groups point to a role for polymorphism of the serotonin transporter gene in the therapeutic response to specific serotonin reuptake inhibitors. There are reports of other candidate genes, particularly in the serotonergic system, but these have still to be replicated. There is little evidence thus far that points to a role for specific candidate genes in response to mood-stabilizing drugs. Future research directions including the selection of relevant candidate genes, pivotal issues in the design of studies and high throughput methods of analysis are discussed in the light of the findings. Although pharmacogenetic approaches have great potential in the treatment of major depression and bipolar disorder, substantial further research is needed. Careful attention needs to be paid to research design issues and potential confounding factors such as population stratification. High throughput, genome-wide approaches could greatly accelerate the acquisition of relevant data but their success is dependent on the availability of appropriate clinical samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,366 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations81
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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