Metabolic activity of CYP2C19 and CYP2D6 on antidepressant response from 13 clinical studies using genotype imputation: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cytochrome P450 enzymes including CYP2C19 and CYP2D6 are important for antidepressant metabolism and polymorphisms of these genes have been determined to predict metabolite levels. Nonetheless, more evidence is needed to understand the impact of genetic variations on antidepressant response. In this study, individual clinical and genetic data from 13 studies of European and East Asian ancestry populations were collected. The antidepressant response was clinically assessed as remission and percentage improvement. Imputed genotype was used to translate genetic polymorphisms to metabolic phenotypes (poor, intermediate, normal, and rapid+ultrarapid) of CYP2C19 and CYP2D6. CYP2D6 structural variants cannot be imputed from genotype data, limiting the determination of metabolic phenotypes, and precluding testing for association with response. The association of CYP2C19 metabolic phenotypes with treatment response was examined using normal metabolizers as the reference. Among 5843 depression patients, a higher remission rate was found in CYP2C19 poor metabolizers compared to normal metabolizers at nominal significance but did not survive after multiple testing correction (OR = 1.46, 95% CI [1.03, 2.06], p = 0.033, heterogeneity I 2 = 0%, subgroup difference p = 0.72). No metabolic phenotype was associated with percentage improvement from baseline. After stratifying by antidepressants primarily metabolized by CYP2C19, no association was found between metabolic phenotypes and antidepressant response. Metabolic phenotypes showed differences in frequency, but not effect, between European- and East Asian-ancestry studies. In conclusion, metabolic phenotypes imputed from genetic variants using genotype were not associated with antidepressant response. CYP2C19 poor metabolizers could potentially contribute to antidepressant efficacy with more evidence needed. Sequencing and targeted pharmacogenetic testing, alongside information on side effects, antidepressant dosage, depression measures, and diverse ancestry studies, would more fully capture the influence of metabolic phenotypes.
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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 | 0,035 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».