Commentary on Perplexingly High Tacrolimus Concentrations in a Renal Transplant Patient with HIV
Notice bibliographique
Résumé
Cytochrome P450 3A5 (CYP3A5) genotype is a primary determinant of tacrolimus blood concentration (1). Extensive and intermediate metabolizers may require 1.5–2 times the recommended starting tacrolimus dose, whereas poor metabolizers can start with the standard recommended dose. CYP3A5 genotyping is generally not performed routinely, and while there is no direct evidence of improved clinical outcomes, knowing genotype prior to initiation of tacrolimus therapy achieves target concentrations more quickly than through therapeutic drug monitoring alone (1). Inducers and inhibitors of CYP3A4/5 can have profound effects on drug metabolism. The product label for extended-release tacrolimus, sold by Astellas Pharma Canada (Advagraf XL), specifically warns about the use of the CYP3A inhibitor ritonavir (prescribed to the patient as HIV-1 treatment), because it may result in tacrolimus-associated adverse reactions through increased tacrolimus blood concentrations (2). Accurate blood tacrolimus concentrations are important for maintaining immunosuppression, avoiding graft rejection, and minimizing adverse reactions. Falsely increased tacrolimus concentrations due to metabolite cross reactivity with immunoassays has been reported with concentrations up to 20% higher than reference methods (LC–MS/MS), although this varies by immunoassay manufacturer (3). Additional case reports describe falsely increased tacrolimus concentrations due to the presence of antitacrolimus antibodies, antibetagalactosidase antibodies, human antimouse antibodies, and rheumatoid factor (4). According to the College of American Pathologists (CAP), immunoassays represent the largest methodological group (5). Notably, the positive bias observed with patient samples using immunoassay methods is not evident with proficiency testing materials from CAP, since these simulated samples are spiked with tacrolimus only, and do not represent a physiologically-relevant mixture of parent drug and metabolites. Laboratories using tacrolimus immunoassays should be aware of these differences if referring patient samples to reference laboratories that use LC–MS/MS. Tacrolimus results from LC–MS/MS analysis should never trend in the medical record with results obtained by immunoassay methods, and potential bias in results should be discussed with the ordering provider. All authors confirmed they have contributed to the intellectual content of this paper and have met the following 4 requirements: (a) significant contributions to the conception and design, acquisition of data, or analysis and interpretation of data; (b) drafting or revising the article for intellectual content; (c) final approval of the published article; and (d) agreement to be accountable for all aspects of the article thus ensuring that questions related to the accuracy or integrity of any part of the article are appropriately investigated and resolved. No authors declared any potential conflicts of interest.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».