Dosing equation for tacrolimus using genetic variants and clinical factors
Notice bibliographique
Résumé
WHAT IS ALREADY KNOWN ABOUT THIS SUBJECT • Patients with low tacrolimus troughs are at a higher risk of rejection while those with high troughs are at an increased risk for toxicity. Therefore, achieving the therapeutic range is important. • CYP3A5 genotype and days post transplant have been previously shown individually to be associated with tacrolimus troughs. WHAT THIS STUDY ADDS • This paper presents the first dosing model for tacrolimus using a combination of genetic and clinical factors in adult kidney transplant recipients. It was developed from one of the largest tacrolimus pharmacogenetic studies conducted to date (681 subjects and 11 823 trough concentrations). • We found that CL/Fwas significantly influenced by days post transplant, CYP3A5 genotype, transplantation at a steroid sparing centre, recipient age and the use of a calcium channel blocker. • Our large sample size enabled us to define the distinct differences in tacrolimus CL/Fbetween three CYP3A5 genotype groups (*1/*1, *1/*3 and *3/*3). • This study is an important step towards using pharmacogenetic information in the clinical setting. AIMTo develop a dosing equation for tacrolimus, using genetic and clinical factors from a large cohort of kidney transplant recipients. Clinical factors and six genetic variants were screened for importance towards tacrolimus clearance (CL/F). METHODSClinical data, tacrolimus troughs and corresponding doses were collected from 681 kidney transplant recipients in a multicentre observational study in the USA and Canada for the first 6 months post transplant. The patients were genotyped for 2 724 single nucleotide polymorphisms using a customized Affymetrix SNP chip. Clinical factors and the most important SNPs (rs776746, rs12114000, rs3734354, rs4926, rs3135506 and rs2608555) were analysed for their influence on tacrolimus CL/F. RESULTSThe CYP3A5*1 genotype, days post transplant, age, transplant at a steroid sparing centre and calcium channel blocker (CCB) use significantly influenced tacrolimus CL/F. The final model describing CL/F(l h−1) was: 38.4 ×[(0.86, if days 6–10) or (0.71, if days 11–180)]×[(1.69, if CYP3A5*1/*3 genotype) or (2.00, if CYP3A5*1/*1 genotype)]× (0.70, if receiving a transplant at a steroid sparing centre) × ([age in years/50]−0.4) × (0.94, if CCB is present). The dose to achieve the desired trough is then prospectively determined using the individuals CL/Festimate. CONCLUSIONSThe CYP3A5*1 genotype and four clinical factors were important for tacrolimus CL/F. An individualized dose is easily determined from the predicted CL/F. This study is important towards individualization of dosing in the clinical setting and may increase the number of patients achieving the target concentration. This equation requires validation in an independent cohort of kidney transplant recipients.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».