DRD3 Ser9Gly Polymorphism and Its Influence on Risperidone Response in Autistic Children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Autism, a neuropsychiatric illness, is a complex ailment of mainly indefinite cause. Although precise pathophysiological mechanism is unclear but the role of genetics is undeniable therefore pharmacogenetics may assist to a better management of symptoms. Risperidone is widely used in autism. Considering the significance of dopaminergic system in psychological and neurological diseases and its association with autism, the hypothesis that genetic variant of dopamine receptor (DRD3), Ser9Gly (rs6280), may influence treatment of autism may be assumed. METHOD: In the present study, 56 autistic Persian children within the age range of 2.5 to 14 years were included. Diagnosis of autism was based on DSM-V criteria and the severity degree was measured by ABC-C checklists at base line and after 8 weeks of treatment with risperidone. Based on their scores patients were categorized as responsive and non-responsive groups. DRD3 Ser9Gly (rs6280) was determined by PCR-RFLP. RESULTS: Carriers of Gly allele as well as carriers of Gly/Gly and Ser/Gly genotypes showed significantly better response to risperidone compared with carriers of Ser allele and Ser/Ser genotype (P=0.027; OR= 4.18; 95%CI=1.16-15.03 and P=0.014; OR=6.825; 95%CI=1.36-34.13). CONCLUSION: Our results advocate the possible influence of genetic variation of DRD3 in clinical response to antipsychotics like risperidone in autistic individuals. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».