Characterization of pharmacogenomic variants in a Brazilian admixed cohort of elderly individuals based on whole-genome sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Research in the field of pharmacogenomics (PGx) aims to identify genetic variants that modulate response to drugs, through alterations in their pharmacokinetics (PK) or pharmacodynamics (PD). The distribution of PGx variants differs considerably among populations, and whole-genome sequencing (WGS) plays a major role as a comprehensive approach to detect both common and rare variants. This study evaluated the frequency of PGx markers in the context of the Brazilian population, using data from a population-based admixed cohort from Sao Paulo, Brazil, which includes variants from WGS of 1,171 unrelated, elderly individuals. Methods: The Stargazer tool was used to call star alleles and structural variants (SVs) from 38 pharmacogenes. Clinically relevant variants were investigated, and the predicted drug response phenotype was analyzed in combination with the medication record to assess individuals potentially at high-risk of gene-drug interaction. Results: In total, 352 unique star alleles or haplotypes were observed, of which 255 and 199 had a frequency < 0.05 and < 0.01, respectively. For star alleles with frequency > 5% (n = 97), decreased, loss-of-function and unknown function accounted for 13.4%, 8.2% and 27.8% of alleles or haplotypes, respectively. Structural variants (SVs) were identified in 35 genes for at least one individual, and occurred with frequencies >5% for CYP2D6, CYP2A6, GSTM1, and UGT2B17. Overall 98.0% of the individuals carried at least one high risk genotype-predicted phenotype in pharmacogenes with PharmGKB level of evidence 1A for drug interaction. The Electronic Health Record (EHR) Priority Result Notation and the cohort medication registry were combined to assess high-risk gene-drug interactions. In general, 42.0% of the cohort used at least one PharmGKB evidence level 1A drug, and 18.9% of individuals who used PharmGKB evidence level 1A drugs had a genotype-predicted phenotype of high-risk gene-drug interaction. Conclusion: This study described the applicability of next-generation sequencing (NGS) techniques for translating PGx variants into clinically relevant phenotypes on a large scale in the Brazilian population and explores the feasibility of systematic adoption of PGx testing in Brazil.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».