Optimizing proton-pump inhibitor therapy in paediatric eosinophilic esophagitis through <i>CYP2C19</i> pharmacogenetic testing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Eosinophilic esophagitis (EoE) is a chronic inflammatory disorder which can respond to proton-pump inhibitors (PPIs). Genetic variation in the CYP2C19 metabolism gene influences PPI efficacy and adverse effects. Pharmacogenetic testing (PGx) can predict PPI response by analyzing genetic variation, particularly identifying patients categorized as CYP2C19 rapid or ultra-rapid metabolizers who might benefit from PPI dosage increases or changes to pharmacotherapy. Although PGx clinical practice guidelines have been established for PPI use, routine clinical implementation has been slow. Methods We conducted a non-interventional prospective cohort study of patients followed by a paediatric EoE clinic between 2020 and 2023. Eligible patients underwent CYP2C19 PGx testing, with results correlated to PPI use and histological outcomes assessed via endoscopic biopsies. Results Sixty-nine patients underwent PGx testing; 20 (29%) and 5 (7%) were determined to be rapid and ultra-rapid metabolizers, respectively. PGx-based management changes were made in 44 (64%) patients. Forty-three (62%) patients completed reassessment endoscopy, of which 21 (49%) demonstrated histological remission; 17 (40%) of these patients achieved remission after PGx-guided drug changes. Conclusions This study demonstrates that PPI non-response in patients with EoE may partly be due to inadequate PPI dosing in those with rapid or ultra-rapid CYP2C19 metabolizer status. Identifying CYP2C19 metabolizer status in pediatric patients with EoE for first-generation PPIs leads to therapeutic management changes and can improve histological remission rates. Clinicians treating EoE patients should consider routine PGx testing in combination with monitoring clinical factors to guide individualized PPI therapy and optimize dosing.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».