Epigenetics for Drug Discovery: Dissecting the Effect of High Antipsychotic Dosage and D2 Blockage on Peripheral DNA Methylation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The relationship between genetic polymorphisms of antipsychotic drug-metabolizing agents and drug receptors has been often investigated. DNA methylation is a form of epigenetic modification that regulates gene expression. Few studies have analyzed the relationship between genome-wide methylation patterns and antipsychotic dosage. The primary aim of this pilot study was to investigate the association between antipsychotic dosage and genome-wide DNA methylation in patients with schizophrenia (SCZ). METHODS: Current dosage of antipsychotic medications was assessed in 136 patients with SCZ. Dosage was standardized using three different methods: chlorpromazine equivalent dose (CPZe), defined daily dose (DDD), and percentage of Lexicomp maximum dose (PM%). DNA methylation was measured in white blood cells. Antipsychotic dosage was the primary outcome variable in a model, including genome-wide methylation status as the main predictor. RESULTS: This study did not show any association between DNA methylation and dosage variation for CPZe, PM%, and DDD. However, the probe cg271403389 was consistently associated with antipsychotic dosage across the three standardization methods. When looking at the genomic location of the most significant probes, we found that 15% were intergenic, 23% were in the distal promoter, 9% in the 3'untranslated region, 32% in the gene body, 3% in the 5' untranslated region, 15% in the proximal promoter, and 3% in the first exon. DISCUSSION: This study shows the importance of investigating the relationship between DNA methylation and optimal antipsychotic dosage to personalize treatment in SCZ. Future studies require larger prescription databases to build on the results of this analysis.
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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) | 0,000 | 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)
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 ».