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Enregistrement W2795073536 · doi:10.1093/schbul/sby018.1009

S222. CLINICAL UTILITY OF PHARMACOGENETIC TESTING IN SCHIZOPHRENIA TREATMENT

2018· article· en· W2795073536 sur OpenAlexaff
Daniel J. Müller, Arun K. Tiwari, Clement C. Zai, James L. Kennedy

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogeneticsSchizophrenia (object-oriented programming)MedicinePsychiatryDrugAntipsychoticClinical trialMoodGenetic testingPharmacodynamicsDrug responseCYP2C19BioinformaticsPharmacologyPharmacokineticsInternal medicineGeneGeneticsGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antipsychotics (APs), antidepressants (ADs) and mood stabilizers are essential components in treatment of most psychiatric disorders and in particular in schizophrenia. Unfortunately, among the various compounds which have been developed, lengthy trials are often required before the optimum medication treatment is found, i.e. with most significant symptom alleviation and minimal side effects. Thus, predictive factors would thus be extremely beneficial in clinical practice. The underlying reasons for this large inter-individual variability in terms of treatment response are not fully understood. Important factors that influence drug dose, response and side effects include age, gender, patient compliance, constellation of symptoms, co-morbidity, and to a large extent genetic factors. Methods follow two strategic concepts, i.e. 1) review of the literature and review of the clinical utility of using genetic information preemptively and 2) results of own studies evaluating treatment outcome in psychiatric care after genetic information (e.g., CYP2D6 and CYP2C19) was provided to more than 350 physicians. There is growing consensus among expert that genetic testing to optimize medication treatment in psychiatry meets criteria for clinical utility. However, utility remains restricted to specific gene-drug pairs and multi-gene test require further validation. Our own research has shown that variation in genes involved in the metabolism of psychotropic drugs (pharmacokinetics) and genes encoding drug targets, such as brain receptors (pharmacodynamics) are associated with plasma drug levels, treatment response, and side effects (e.g., antipsychotic-induced weight gain). In addition, our genome-wide analyses have revealed associations with clinical outcome to antipsychotics or antidepressants and markers in neurotrophins, cell-signaling and inflammatory pathways. With respect to our preemptive genetic testing program in more than 10,000 patients, we received supportive responses from physicians who enrolled patients in our study. Notably, while the vast majority of patients reported improvement in patient outcome, only two physicians indicated that their patient’s symptoms has slightly worsened after they had used the pharmacogenetic report to guide treatment. There is emerging evidence that preemptive genetic testing for numerous gene & psychiatric-drug pairs has reached levels for clinical utility which includes validation of analytical and clinical validity. Genetic testing has become readily available but however clinicians and patients are poorly prepared to this new emerging field and proper education is of utmost importance. This presentation will review the level of evidence for ‘actionable’ gene-drug pairs in psychiatry in addition to present novel genomic findings and reports from our ongoing genetic testing experiences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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