Rare Variation in Drug Metabolism and Long QT Genes and the Genetic Susceptibility to Acquired Long QT Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acquired long QT syndrome (aLQTS) is a serious unpredictable adverse drug reaction. Pharmacogenomic markers may predict risk. METHODS: Among 153 aLQTS patients (mean age 58 years [range, 14-88], 98.7% White, 85.6% symptomatic), computational methods identified proteins interacting most significantly with 216 QT-prolonging drugs. All cases underwent sequencing of 31 candidate genes arising from this analysis or associating with congenital LQTS. Variants were filtered using a minor allele frequency <1% and classified for susceptibility for aLQTS. Gene-burden analyses were then performed comparing the primary cohort to control exomes (n=452) and an independent replication aLQTS exome sequencing cohort. RESULTS: In 25.5% of cases, at least one rare variant was identified: 22.2% of cases carried a rare variant in a gene associated with congenital LQTS, and in 4% of cases that variant was known to be pathogenic or likely pathogenic for congenital LQTS; 7.8% cases carried a cytochrome-P450 (CYP) gene variant. Of 12 identified CYP variants, 11 (92%) were in an enzyme known to metabolize at least one culprit drug to which the subject had been exposed. Drug-drug interactions that affected culprit drug metabolism were found in 19% of cases. More than one congenital LQTS variant, CYP gene variant, or drug interaction was present in 7.8% of cases. Gene-burden analyses of the primary cohort compared to control exomes (n=452), and an independent replication aLQTS exome sequencing cohort (n=67) and drug-tolerant controls (n=148) demonstrated an increased burden of rare (minor allele frequency<0.01) variants in CYP genes but not LQTS genes. CONCLUSIONS: Rare susceptibility variants in CYP genes are emerging as potentially important pharmacogenomic risk markers for aLQTS and could form part of personalized medicine approaches in the future.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».