Polygenic Risk Scores for Personalized Cardiovascular Pharmacogenomics―A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of mortality worldwide, often involving a strong genetic background. Polygenic risk scores (PRSs) combine the cumulative effects of multiple genetic variants to quantify an individual’s susceptibility to CVD. Pharmacogenomics (PGx) can further personalize treatment by tailoring medication choices to an individual’s genetic profile. Even with these potential benefits, the extent to which PRS can be integrated into the PGx of CVD remains unclear. Our review provides an overview of current evidence on the application of PRS in the PGx of CVD, examining clinical utility and limitations and providing directions for future research. Following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews protocol, we conducted a comprehensive literature search in PubMed, EMBASE, and the Web of Science. Studies investigating the relationship between PRS in predicting the efficacy, adverse effects, or cost-effectiveness of cardiovascular medications were selected. Of the 1894 articles identified, 32 met the inclusion criteria. These studies predominantly examined lipid-lowering therapies, antihypertensives, and antiplatelets, although other medication classes (e.g., rate-control drugs, ibuprofen/acetaminophen, diuretics, and antiarrhythmics) were also included. Our findings showed that PRS is most robustly validated in lipid-lowering therapies, especially statins, where studies reported that individuals with higher PRSs derived the greatest reduction in lipids while on statins. Studies analyzing antihypertensives, antiplatelets, and antiarrhythmic medications demonstrated more variable outcomes, though certain PRSs did identify subgroups with significantly improved response rates or a higher risk of adverse events. Though PRS was a strong tool in many cases, we found some key limitations in its applicability in research, such as the under-representation of non-European-ancestry cohorts in the examined studies and a lack of standardized outcome reporting. In conclusion, though PRS offers promise in improving the efficacy of PGx of CVD by enhancing the personalization of medication on an individual level, several obstacles, such as the need for including a broader ancestral diversity and more robust cost-effectiveness data remain. Future research must (i) prioritize validating PRS in ethnically diverse populations, (ii) refine PRS derivation methods to tailor them for drug response phenotypes, and (iii) establish clear and attainable guidelines for standardizing the reporting of outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».