Variation in CYP2A6 Activity and Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The cytochrome P450 2A6 (CYP2A6) enzyme metabolizes several clinically relevant substrates, including nicotine—the primary psychoactive component in cigarette smoke. The gene that encodes the CYP2A6 enzyme is highly polymorphic, resulting in extensive interindividual variation in CYP2A6 enzyme activity and the rate of metabolism of nicotine and other CYP2A6 substrates including cotinine, tegafur, letrozole, efavirenz, valproic acid, pilocarpine, artemisinin, artesunate, SM-12502, caffeine, and tyrosol. CYP2A6 expression and activity are also impacted by non-genetic factors, including induction or inhibition by pharmacological, endogenous, and dietary substances, as well as age-related changes, or interactions with other hepatic enzymes, co-enzymes, and co-factors. As variation in CYP2A6 activity is associated with smoking behavior, smoking cessation, tobacco-related lung cancer risk, and with altered metabolism and resulting clinical responses for several therapeutics, CYP2A6 expression and enzyme activity is an important clinical consideration. This review will discuss sources of variation in CYP2A6 enzyme activity, with a focus on the impact of CYP2A6 genetic variation on metabolism of the CYP2A6 substrates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».