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Enregistrement W4400799504 · doi:10.1038/s41398-024-02981-1

Metabolic activity of CYP2C19 and CYP2D6 on antidepressant response from 13 clinical studies using genotype imputation: a meta-analysis

2024· review· en· W4400799504 sur OpenAlexaff
Danyang Li, Oliver Pain, Chiara Fabbri, Win Lee Edwin Wong, Chris Wai Hang Lo, Stephan Ripke, Annamaria Cattaneo, Daniel Souery, Mojca Zvezdana Dernovšek, Neven Henigsberg, Joanna Hauser, Glyn Lewis, Ole Mors, Nader Perroud, Marcella Rietschel, Rudolf Uher, Wolfgang Maier, Bernhard T. Baune, Joanna M. Biernacka, Guido Bondolfi, Katharina Domschke, Masaki Kato, Yu‐Li Liu, Alessandro Serretti, Shih‐Jen Tsai, Richard M. Weinshilboum, Andrew M. McIntosh, Cathryn M. Lewis

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilItalfarmacoNational Institute of General Medical SciencesH. Lundbeck A/SJapanese Society of Clinical NeuropsychopharmacologyServierSENSHIN Medical Research FoundationEli Lilly and CompanyOno PharmaceuticalEisaiKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMitsubishi Tanabe Pharma CorporationWellcome TrustAstraZenecaJapan Research Foundation for Clinical PharmacologyBristol-Myers SquibbF. Hoffmann-La RocheNIHR Maudsley Biomedical Research CentreSanofiWellcomeEuropean CommissionJapan Society for the Promotion of ScienceGlaxoSmithKlinePfizerShionogiU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésCYP2C19CYP2D6Meta-analysisAntidepressantMedicineGenotypePsychologyPharmacologyPharmacogeneticsInternal medicinePsychiatryClinical psychologyGeneticsBiologyGeneCytochrome P450

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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