Frequencies of Genetic Polymorphisms of Clinically Relevant Gene-Drug Pairs in a German Psychiatric Inpatient Population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Genetic variation is known to affect enzymatic activities allowing differentiating various metabolizer types (e. g., slow or rapid metabolizers), in particular CYP2C19 and CYP2D6. METHODS: PGx-testing was conducted in adult major depressive disorder inpatients admitted to the Vitos Klinik Eichberg between 11/2016 and 7/2017 (n=108, 57% female). We conducted a two-sided Z-Test (p=0.05) to analyze and compare frequencies of CYP2D6, CYP2C19, CYP3A4, CYP3A5 and CYP2C9 metabolizer groups with other European and psychiatric inpatient cohorts. The HLA-A and -B genes were also analyzed. RESULTS: Non-normal metabolizer status of CYP2D6 were present in 47%. More specifically, 35 % were intermediate, 7% poor and 4% ultra-rapid metabolizers. 68% were CYP2C19 non-normal metabolizers. 8% were ultra-rapid and 31% rapid metabolizers. Notably, only 13% were NM for CYP2C19 and NM for CYP2D6 (activity score of 1 or more). For CYP2C9 we found 16% to be intermediate metabolizers, 1.0% poor metabolizer. CYP3A4 and CYP3A5 genetic polymorphisms were present in 25% and 19% respectively. HLA-B TAG- SNPs for *15:01 was positive in 25 patients, showing the need for different Tag-SNPs in Caucasians. HLA-B *57:01 TAG-SNP was positive in 8% of the patients, HLA-A TAG-SNP for *31:01 in Caucasians was positive in 9%. Z-Test showed statistical significance for our results. DISCUSSION: Our results suggest that our psychiatric inpatients were enriched with genotypes consistent with non-normal drug metabolism compared to reference populations. We therefore conclude that pharmacogenetic testing should be implemented in clinical practice to guide drug therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle