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Enregistrement W3099354938 · doi:10.1111/bcp.14667

Evaluation of clinical and genetic factors in the population pharmacokinetics of carbamazepine

2020· article· en· W3099354938 sur OpenAlexfundno aff
Vincent Yip, Henry Pertinez, Xiaoli Meng, James L. Maggs, Daniel F. Carr, B. Kevin Park, Anthony G Marson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of ManchesterFP7 HealthGlaxoSmithKlineAstraZeneca
Mots-clésCarbamazepinePharmacokineticsPharmacologyMetaboliteVolume of distributionPhenytoinPopulationChemistryMicrosomal epoxide hydrolasePharmacogeneticsEpoxide hydrolaseAnticonvulsantMedicineMicrosomeEpilepsyGenotypeBiochemistryEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Carbamazepine can cause hypersensitivity reactions in ~10% of patients. An immunogenic effect can be produced by the electrophilic 10,11-epoxide metabolite but not by carbamazepine. Hypothetically, certain single nucleotide polymorphisms might increase the formation of immunogenic metabolites, leading ultimately to hypersensitivity reactions. This study explores the role of clinical and genetic factors in the pharmacokinetics (PK) of carbamazepine and 3 metabolites known to be chemically reactive or formed through reactive intermediates. METHODS: A combination of rich and sparse PK samples were collected from healthy volunteers and epilepsy patients. All subjects were genotyped for 20 single nucleotide polymorphisms in 11 genes known to be involved in the metabolism or transport of carbamazepine and carbamazepine 10,11-epoxide. Nonlinear mixed effects modelling was used to build a population-PK model. RESULTS: . Total daily dose and coadministration of phenytoin were significant covariates for total clearance of carbamazepine. EPHX1-416G/G genotype was a significant covariate for the clearance of carbamazepine 10,11-epoxide. CONCLUSION: Our data indicate that carbamazepine clearance was affected by total dose and phenytoin coadministration, but not by genetic factors, while carbamazepine 10,11-epoxide clearance was affected by a variant in the microsomal epoxide hydrolase gene. A much larger sample size would be required to fully evaluate the role of genetic variation in carbamazepine pharmacokinetics, and thereby predisposition to carbamazepine hypersensitivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,383
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,180 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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