Pharmacogenetic Association Between Glutamatergic Genes and Sri Treatment Response in Obsessive Compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Pharmacogenetic studies in obsessive-compulsive disorder (OCD) primarily focussing on serotonergic and dopaminergic polymorphisms, provided inconsistent findings. There is recent evidence for glutamatergic abnormalities in OCD. Aims Examine the association glutamatergic genes with serotonin reuptake inhibitor (SRI) response in OCD. Objectives To study pharmacogenetic association between SLC1A1 and GRIN2B polymorphisms with SRI response in OCD. Methods DSM-IV OCD patients were recruited from a specialty OCD clinic and evaluated using the Yale-Brown obsessive compulsive scale (YBOCS), Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI) plus, Clinical Global Impression scale (CGI). They were subsequently reassessed with YBOCS and CGI. To study extreme phenotypes, we included only full responders (> 35% YBOCS improvement and CGI-I score of 1 or 2) to any SRI ( n = 191) and non-responders (< 25% YBOCS improvement and CGI-I score ≥ 4) to adequate trial of at least two SRIs ( n = 84). Partial responders were excluded. Genotyping was performed using an ABI9700 PCR machine. Results Genotype frequencies did not deviate significantly from the values predicted by the Hardy-Weinberg equation. Case-control association analyses revealed no significant association between genotype/allele frequencies with SRI response. Conclusion Our data does not show any association between polymorphisms in glutamatergic genes and SRI response in OCD though such associations have been found in other studies. More SNP's in the same gene could be responsible for the pharmacogenetic associations. More homogenous sample considering symptom dimensions and other phenotypic variables may be needed. It may be critical to go beyond “usual suspect” candidate gene research. In this regard, a novel approach to identify SRI response biomarkers is the use of cellular models. Disclosure of interest The authors have not supplied their declaration of competing interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».