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Enregistrement W4297231491 · doi:10.1038/s41390-022-02313-3

Pharmacogenetic profiling via genome sequencing in children with medical complexity

2022· article· en· W4297231491 sur OpenAlexafffund
Amy Pan, Sierra Scodellaro, Tayyaba Khan, Inna Ushcatz, Wendy Wu, Meredith Curtis, Eyal Cohen, Ronald D. Cohn, Robin Z. Hayeems, M. Stephen Meyn, Julia Orkin, Jaskiran Otal, Miriam S. Reuter, Susan Walker, Stephen W. Scherer, Christian R. Marshall, Iris Cohn, Gregory Costain

Notice bibliographique

RevuePediatric Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésPharmacogenomicsPharmacogeneticsPolypharmacyMedicineCYP2C19PopulationPersonalized medicineComputational biologyBioinformaticsPharmacologyGeneGeneticsBiologyGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children with medical complexity (CMC) are a priority pediatric population, with high resource use and associated costs. Genome-wide sequencing is increasingly organized for CMC early in life as a diagnostic test. Polypharmacy becomes common as CMC age. Clinically relevant pharmacogenetic (PGx) information can be extracted from existing genome sequencing (GS) data via GS-PGx profiling. The role of GS-PGx profiling in the CMC population is unclear. METHODS: Prescribed medications were extracted from care plans of 802 eligible CMC enrolled in a structured Complex Care Program over a 10-year period. Drug-gene associations were annotated using curated Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium data. GS-PGx profiling was then performed for a subset of 50 CMC. RESULTS: Overall, 546 CMC (68%) were prescribed at least one medication with an established PGx association. In the GS-PGx subgroup, 24 (48%) carried variants in pharmacogenes with drug-gene guidelines for one or more of their current medications. All had findings of potential relevance to some medications, including 32 (64%) with variants in CYP2C19 that could affect their metabolism of proton-pump inhibitors. CONCLUSION: GS-PGx profiling at the time of diagnostics-focused genetic testing could be an efficient way to incorporate precision prescribing practices into the lifelong care of CMC. IMPACT: Polypharmacy and genetic test utilization are both common in children with medical complexity. The role of repurposing genome sequencing data for pharmacogenetic profiling in children with medical complexity was previously unclear. We identified a high rate of medication use with clinically relevant drug-gene associations in this priority pediatric population and demonstrated that relevant pharmacogenetic information can be extracted from their existing genome sequencing data. Pharmacogenetic profiling at the time of diagnostics-focused genetic testing could be an efficient way to incorporate precision prescribing practices into the lifelong care of children with medical complexity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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