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Enregistrement W4385955318 · doi:10.3390/biomedicines11082282

Association of CYP2C9*2 Allele with Sulphonylurea-Induced Hypoglycaemia in Type 2 Diabetes Mellitus Patients: A Pharmacogenetic Study in Pakistani Pashtun Population

2023· article· en· W4385955318 sur OpenAlexaff
Asif Jan, Muhammad Saeed, Ramzi A. Mothana, Tahir Muhammad, Naveed Rahman, Abdullah R. Alanzi, Rani Akbar

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésCYP2C9PharmacogeneticsAlleleType 2 Diabetes MellitusInternal medicinePopulationMedicineAllele frequencyGenotypeBiologyDiabetes mellitusPharmacologyGeneticsEndocrinologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymorphism in cytochrome P450 (CYP) 2C9 enzyme is known to cause significant inter-individual differences in drug response and occurrence of adverse drug reactions. Different alleles of the CYP2C9 gene have been identified, but the notable alleles responsible for reduced enzyme activity are CYP2C9*2 and CYP2C9*3. No pharmacogenetic data are available on CYP2C9*2 and CYP2C9*3 alleles in the Pakistani population. In Pakistan, pharmacogenetics, which examines the relationship between genetic factors and drug response, are in the early stages of development. We, for the first time, investigated the association between the CYP2C9 variant alleles CYP2C9*2 and CYP2C9*3 and the incidence of hypoglycaemia in patients with Type 2 diabetes mellitus (T2DM) receiving sulphonylurea medications. A total of n = 400 individuals of Pashtun ethnicity were recruited from 10 different districts of Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan to participate in the study. The study participants were divided into two distinct groups: the case group (n = 200) and the control group (n = 200). The case group consisted of individuals with T2DM who were receiving sulphonylurea medications and experienced hypoglycaemia with it, whereas the control group included individuals with T2DM who were receiving sulphonylurea medication but did not experience sulphonylurea-induced hypoglycaemia (SIH). Blood samples were obtained from study participants following informed consent. DNA was isolated from whole blood samples using a Wiz-Prep DNA extraction kit. Following DNA isolation, CYP2C9 alleles were genotyped using MassARRAY sequencing platform at the Centre of Genomics at the Rehman Medical Institute (RMI). The frequency of CYP2C9*2 (low-activity allele) was more frequent in the diabetic patients with SIH compared to the control group (17.5% vs. 6.0%, p = 0.021). The frequency of its corresponding genotype CYP2C9*1/*2 was higher in cases compared to the control group (10% vs. 6% with p = 0.036); the same was true for genotype CYP2C9*2/*2 (7% vs. 3.5% with p = 0.028). Logistic regression analysis evidenced potential association of CYP2C9*2 allele and its genotypes with SIH. When adjusted for confounding factors such as age, weight, sex, mean daily dose of sulphonylurea, and triglyceride level, the association between the CYP2C9*2 allele and hypoglycaemia remained consistent. Confounding factors played no role in SIH (insignificant p-value) because both groups (cases and controls) were closely matched in term of age, weight, sex, mean daily dose of sulphonylurea, and triglyceride levels. Our study suggests that genetic information about a patient’s CYP2C9 gene/enzyme can potentially assist physicians in prescribing the most suitable and safest drug, based on their genetic make-up.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,340 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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