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Enregistrement W4386116271 · doi:10.2217/pgs-2023-0097

Effects of <i>CYP3A4</i> and <i>CYP2C9</i> Genotype on Systemic Anastrozole and Fulvestrant Concentrations in SWOG S0226

2023· article· en· W4386116271 sur OpenAlexaff
Delaney Rutherford, Sarah Medley, Nicholas Henderson, Christina L. Gersch, Ted A Vandenberg, Kathy S. Albain, Shaker R. Dakhil, Nagendra R. Tirumali, Julie R. Gralow, Gabriel N. Hortobágyi, Lajos Pusztai, Rita S. Mehta, Daniel F. Hayes, Kelley M. Kidwell, N. Lynn Henry, William E. Barlow, James M. Rae, Daniel L. Hertz

Notice bibliographique

RevuePharmacogenomics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteAmerican Association of Colleges of PharmacyBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésAnastrozoleFulvestrantOncologyCYP2C9GenotypeInternal medicineMedicineCYP3A4PharmacologyDosingEndocrine systemTamoxifenBreast cancerCancerHormoneBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective & methods: This study tested associations of genotype-predicted activity of CYP3A4, other pharmacogenes, SLC28A7 (rs11648166) and ALPPL2 (rs28845026) with systemic concentrations of the endocrine therapies anastrozole and fulvestrant in SWOG S0226 trial participants. Results: Participants in the anastrozole-only arm with low CYP3A4 activity (i.e. CYP3A4*22 carriers) had higher systemic anastrozole concentrations than patients with high CYP3A4 activity (β-coefficient = 10.03; 95% CI: 1.42, 18.6; p = 0.025). In an exploratory analysis, participants with low CYP2C9 activity had lower anastrozole concentrations and higher fulvestrant concentrations than participants with high CYP2C9 activity. Conclusion: Inherited genetic variation in CYP3A4 and CYP2C9 may affect concentrations of endocrine therapy and may be useful to personalize dosing and improve treatment outcomes.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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