Pharmacomicrobiomics
Notice bibliographique
Résumé
Oral medications encounter gut commensal microbes that participate directly and indirectly in drug effects through metabolism, interactions with drug metabolites, or production of substrates that compete with drugs for drug-metabolizing enzymes, consequently influencing drug pharmacokinetics. The microbiota can also affect drug efficacy or toxicity by modulating the immune system; for example, variability in response to cancer immunotherapy, such as anti-PD-1 and anti-CTLA-4 therapies, is increasingly attributed to differences in gut microbial composition and function. These conditions indicate the need and opportunity to intentionally leverage the microbiome for drug effect; as such, the study of how intra- and inter-individual differences in the microbiome affect drug response has gained a definition termed pharmacomicrobiomics. While the need is clear, clinical studies evaluating pharmacomicrobiomic interactions are challenging due to microbiome variability, multiple potential confounders, no standardization of statistical and bioinformatics methods, and the reluctance of potential clinical study participants. In this review, we make the case for pharmacomicrobiomic clinical studies; for the use of modeling and simulation to provide a quantitative framework for data integration, hypothesis testing, and translational-to-late-stage clinical predictions; and the application of real-world data to support both using a within-subject comparison approach. We argue that an integrated and cohesive approach can address the large "inherent" inter-individual variability in the microbiome, attributed to factors such as age, lifestyle choices, environmental factors, chemical and biological exposures, and disease. In summary, there are many challenges to pharmacomicrobiomics research but also enormous potential to improve the development and utilization of pharmaceutical products.
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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 | 0,030 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».