Chronic Inflammatory Status Observed in Patients with Type 2 Diabetes Induces Modulation of Cytochrome P450 Expression and Activity
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus is a metabolic disease that causes a hyperglycemic status which leads, over time, to serious damage to the heart, blood vessels, eyes, kidneys and nerves. The most frequent form of diabetes is type 2 diabetes mellitus (T2DM) which is often part of a metabolic syndrome (hyperglycaemia, hypertension, hypercholesterolemia, abdominal obesity) that usually requires the use of several medications from different drug classes to bring each of these conditions under control. T2DM is associated with an increase in inflammatory markers such as interleukin-6 (IL-6) and the tumor necrosis factor alpha (TNF-α). Higher levels of IL-6 and TNF-α are associated with a downregulation of several drug metabolizing enzymes, especially the cytochrome P450 (P450) isoforms CYP3As and CYP2C19. A decrease in these P450 isoenzymes may lead to unexpected rise in plasma levels of substrates of these enzymes. It could also give rise to a mismatch between the genotypes determined for these enzymes, the predicted phenotypes based on these genotypes and the phenotypes observed clinically. This phenomenon is described as phenoconversion. Phenoconversion typically results from either a disease (such as T2DM) or concomitant administration of medications inducing or inhibiting (including competitive or non-competitive inhibition) a P450 isoenzyme used by other substrates for their elimination. Phenoconversion could have a significant impact on drug effects and genotypic-focused clinical outcomes. As the aging population is exposed to polypharmacy along with inflammatory comorbidities, consideration of phenoconversion related to drug metabolizing enzymes is of importance when applying pharmacogenomic results and establishing personalized and more precise drug regimens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».