Pharmacogenetic Expression of CYP2C19 in a Pediatric Population
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variability in CYP2C19 may be associated with both lack of efficacy and toxicity of drugs due to its different metabolic status based on the presence of particular alleles. This literature review summarizes current knowledge relative to the association or treatment adaptation based on CYP2C19 genetics in a pediatric population receiving drugs metabolized by CYP2C19, such as voriconazole, antidepressants, clopidogrel and proton pump inhibitors. Additionally, we also presented one of the approaches that we developed for detection of variant alleles in the CYP2C19 gene. A total of 25 articles on PubMed were retained for the study. All studies included pediatric patients (age up to 21 years) having benefited from an assessment of CYP2C19. CYP2C19 poor and intermediate metabolizers exhibit a higher trough plasma concentration of voriconazole, and PPIs compared to the rapid and ultra-rapid metabolizers. The pharmacogenetic data relative to CYP2C19 and clopidogrel in the pediatric population are not yet available. CYP2C19 poor metabolizers have a higher trough plasma concentration of antidepressants compared to the rapid and the ultra-rapid metabolizers. Modification of allele-specific PCR through the introduction of artificial mismatch is presented. CYP2C19 genotyping remains a powerful tool needed to optimize the treatment of children receiving voriconazole, PPIs, and anti-depressants.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».