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Enregistrement W4414713462 · doi:10.3389/fphar.2025.1651909

Pharmacogenomics of antibiotic-induced hypersensitivity reactions: current evidence and implications in clinical practice

2025· article· en· W4414713462 sur OpenAlexaboutno aff
Mohitosh Biswas, Murshadul Alam Murad, Maliheh Ershadian, Chonlaphat Sukasem

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacogenomicsPharmacogeneticsDosingAdverse effectClinical PracticeDrugAntibioticsClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adverse drug reactions (ADRs) are gradually becoming a concerning health threat worldwide in patients undergoing acute or chronic therapy. Antibiotics are the main drugs that cause immune-mediated ADRs, such as severe cutaneous adverse reactions (SCARs), allergic reactions, and organ-specific diseases, representing a significant threat to patient safety. In this review, we present the current genetic evidence available for antibiotic-related toxicities from a pharmacogenomics (PGx) perspective. We also explore the current state of PGx-based dosing recommendations and the factors limiting their widespread application in routine clinical practice. Through a systematic literature review, this study identified at least 12 antibiotic–gene pairs (amikacin– MT-RNR1 , gentamicin– MT-RNR1 , kanamycin– MT-RNR1 , streptomycin– MT-RNR1 , neomycin– MT-RNR1 , tobramycin– MT-RNR1 , isoniazid– NAT2 , dapsone– HLA-B , co-trimoxazole– HLA-B , HLA-C , flucloxacillin– HLA-B , daunorubicin– SLC28A3 , and doxorubicin– SLC28A3 ) with moderate to high Pharmacogenomics Knowledgebase (PharmGKB) evidence levels for toxicity. However, PGx-based dosing guidelines, as recommended by the Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium (CPIC), the Dutch Pharmacogenetics Working Group (DPWG), and the Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety (CPNDS), are currently available only for the following antibiotic–gene pairs : amikacin, gentamicin, kanamycin, streptomycin , neomycin, and tobramycin– MT-RNR1 ; flucloxacillin– HLA-B ; dapsone– G6PD ; nitrofurantoin– G6PD ; and daunorubicin and doxorubicin– RARG , SLC28A3 , and UGT1A6 . Despite the established and growing genetic evidence for toxicity, particularly for Co-trimoxazole-induced SCARs by HLA-B and HLA-C , dapsone-induced SCARs by the HLA-B , and isoniazid-induced liver injury by the NAT2 , insufficient approaches are being undertaken to translate these findings into routine clinical practice. The lack of validation of preliminary genetic associations, due to the scarcity of proper follow-up and large-scale replication, remains a key setback for PGx-based implementation of antibiotic therapy in clinical settings. More focused clinical studies, cost-effectiveness analyses, and polygenic risk score development are required to enable the PGx-based clinical use of antibiotics and optimize both safety and effectiveness in achieving precision medicine.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,387 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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