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Enregistrement W3145750966 · doi:10.1093/ntr/ntab064

Impact of CYP2A6 Activity on Nicotine Reinforcement and Cue-Reactivity in Daily Smokers

2021· article· en· W3145750966 sur OpenAlexafffund
Kevin Butler, Meghan J. Chenoweth, Ahmed El‐Boraie, Haidy Giratallah, William J. Kowalczyk, Stephen J. Heishman, Rachel F. Tyndale, Bernard Le Foll

Notice bibliographique

RevueNicotine & Tobacco Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésCYP2A6NicotineCotinineAbstinenceSmoking cessationCravingMedicinePsychologyBiomarkerInternal medicineAddictionPsychiatryBiologyGeneticsPathologyMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Variation in CYP2A6, the primary enzyme responsible for nicotine metabolism, is associated with nicotine dependence, cigarette consumption, and abstinence outcomes in smokers. The impact of CYP2A6 activity on nicotine reinforcement and tobacco cue-reactivity, mechanisms that may contribute to these previous associations, has not been fully evaluated. AIMS AND METHODS: CYP2A6 activity was indexed using 3 genetic approaches in 104 daily smokers completing forced-choice and cue-induced craving tasks assessing nicotine reinforcement and tobacco cue-reactivity, respectively. First, smokers were stratified by the presence or absence of reduced/loss-of-function CYP2A6 gene variants (normal vs. reduced metabolizers). As nicotine metabolite ratio (NMR) is a reliable biomarker of CYP2A6 activity, our second and third approaches used additional genetic variants identified in genome-wide association studies of NMR to create a weighted genetic risk score (wGRS) to stratify smokers (fast vs. slow metabolizers) and calculate a wGRS-derived NMR. RESULTS: Controlling for race and sex, normal metabolizers (vs. reduced) selected a greater proportion of puffs from nicotine-containing cigarettes (vs. denicotinized) on the forced-choice task (p = .031). In confirmatory analyses, wGRS-based stratification (fast vs. slow metabolizers) produced similar findings. Additionally, wGRS-derived NMR, which correlated with actual NMR assessed in a subset of participants (n = 55), was positively associated with the proportion of puffs from nicotine-containing cigarettes controlling for race and sex (p = .015). None of the CYP2A6 indices were associated with tobacco cue-reactivity in minimally deprived smokers. CONCLUSIONS: Findings suggest increased nicotine reinforcement is exhibited by smokers with high CYP2A6 activity, which may contribute to heavier smoking and poorer cessation outcomes previously reported in faster metabolizers. IMPLICATIONS: CYP2A6 activity is a key determinant of smoking behavior and outcomes. Therefore, these findings support the targeting of CYP2A6 activity, either therapeutically or as a clinically relevant biomarker in a precision medicine approach, for tobacco use disorder treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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