Pharmacogenetics and pharmacogenomics in psoriasis treatment: current challenges and future prospects
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Topical, systemic, oral disease modifying, and biologic agents are part of the armamentarium to manage psoriatic disease. The choice of therapy depends upon disease severity, relevant co-morbidities and patient preference. There is great variability in patient response with these agents, and there is still no clear method of selecting the preferred therapeutic agent for efficacy or lack of adverse events. AREAS COVERED: This article will review the pharmacogenetic and pharmacogenomic targets that are currently known with respect to psoriasis vulgaris, and the most frequent co-morbidity of psoriasis, psoriatic arthritis. EXPERT OPINION: Presently, no clinically actionable biomarker exists for any therapeutic agent used to treat psoriasis or psoriatic arthritis. The lack of validated outcome measures and conflicting results of open-label studies conducted may be attributed to a multitude of issues that confound discovery. Consequently, studies have been underpowered to identify genes or genetic variants worth translating to clinical practice. In order to achieve a pharmacogenetic/pharmacogenomic signature, improvements in study design of future investigations are required, including carefully designed prospective studies. It is imperative to combine known clinical, serological, and molecular markers with consistent outcomes and an adequate health economic evaluation before they can be adopted widely in clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».