ES2557885T3 - Métodos para seleccionar medicamentos antidepresivos - Google Patents

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John L. Black
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Mayo Foundation for Medical Education and Research
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Abstract

Medio legible por ordenador que contiene instrucciones ejecutables que cuando se ejecutan hacen que un procesador realice operaciones para seleccionar un medicamento antidepresivo para un paciente que comprende: (1) recibir genotipos de un paciente para un panel de genes, en el que dicho panel comprende un gen de CYP2D6, un gen de CYP2C19 y un gen de 5HTTR, y en el que dicho panel comprende (a) uno o más alelos de CYP2D6 de citocromo P450 seleccionados del grupo que consiste en los alelos CYP2D6 *2, *3, *4, *5, *10 y *17 (b) uno o más alelos de CYP2C 19 de citocromo P450 seleccionados del grupo que consiste en los alelos 2C19*2A, *2B, *3, *4, *5A, *5B, *6, *7 y *8; (c) un gen de transportador de serotonina 5HTTR que consiste en dos alelos seleccionados independientemente de las formas corta (s) y larga (l) del gen de 5HTTR, en el que la forma larga del gen de 5HTTR comprende una inserción de 44 pares de bases en la región promotora, y la forma corta del gen de 5HTTR comprende una deleción de 44 pares de bases en la región promotora; (2) asignar un fenotipo metabólico a cada genotipo de los genes de citocromo P450 en (1), en el que el fenotipo metabólico se selecciona de reducido (P), intermedio (I) y extenso (E), y el fenotipo metabólico se asigna tal como sigue: P >= individuos que son homocigotos o que son heterocigotos compuestos para los alelos en (a) o (b), I >= individuos que son heterocigotos, con un alelo normal y un alelo polimórfico seleccionado de los alelos en (a) o (b), y E >= individuos que no tienen ningún polimorfismo, deleción o duplicación inactivante; (3) dar como resultado un perfil de medicamento para seleccionar un medicamento antidepresivo para dicho paciente en el que dicho perfil de medicamento se basa en el fenotipo metabólico de dicho paciente y se selecciona de:**Tabla**

Description

imagen1
imagen2
imagen3
del gen funcional de CYP2D6 y da como resultado el metabolismo ultrarrápido de SSRI y otros fármacos. Los individuos sin polimorfismos, deleciones o duplicaciones inactivantes tienen el fenotipo de un individuo con metabolismo reducido de fármacos y se denominan CYP2D6*1. El alelo CYP2D6*2 tiene actividad enzimática disminuida que resulta de sustituciones de aminoácidos. Los alelos CYP2D6*3 y *4 representan casi el 70% de las 5 deficiencias totales que dan como resultado el fenotipo de metabolismo reducido. El polimorfismo responsable para CYP2D6*3 (2549A>del) produce un cambio de marco en el ARNm. Un polimorfismo relacionado con el alelo CYP2D6*4 (1846G>A) altera el corte y empalme del ARNm. Estos cambios producen formas truncadas de CYP2D6 desprovistas de actividad catalítica. Otros casos de metabolismo reducido son CYP2D6*5, *10 y *17. CYP2D6*5 se debe a una deleción completa del gen. Los polimorfismos en CYP2D6*10 y *17 producen sustituciones de
10 aminoácidos en la enzima CYP2D6 que tienen actividad enzimática disminuida. Todos estos polimorfismos son autosómicos recesivos. Por consiguiente, sólo los individuos que son homocigotos o que son heterocigotos compuestos para estos polimorfismos presentan metabolismo reducido. Los individuos que son heterocigotos, con un gen normal y un gen polimórfico, tendrán metabolismo intermedio entre aquellos con metabolismo extenso (normal) y metabolismo reducido.
15 CYP1A2 metaboliza muchas aminas aromáticas y heterocíclicas incluyendo clozapina e imipramina. El alelo CYP1A2*1F puede dar como resultado un producto con capacidad de inducción superior o actividad aumentada. Véase Sachse et al. (1999) Br. J. Clin. Pharmacol. 47: 445-449. CYP2C19 también metaboliza muchos sustratos incluyendo imipramina, citalopram y diazepam. Los alelos CYP2C19 *2A, *2B, *3, *4, *5A, *5B, *6, *7 y *8 codifican
20 para productos con poca o ninguna actividad. Véase Ibeanu et al. (1999) J. Pharmacol. Exp. Ther. 290: 635-640.
CYP1A1 puede estar asociada con reacciones tóxicas o alérgicas por la generación extrahepática de metabolitos reactivos. CYP3A4 metaboliza una variedad de sustratos incluyendo alprazolam. CYP1B1 puede estar asociada con reacciones tóxicas o alérgicas por la generación extrahepática de metabolitos reactivos y también metaboliza
25 hormonas esteroideas (por ejemplo, 17-estradiol). Los sustratos para CYP2A6 y CYP2B6 incluyen ácido valproico y bupropión, respectivamente. Los sustratos para CYP2C9 incluyen Tylenol y Antabuse (disulfuram). Los sustratos para CYP2E1 incluyen fenitoína y carbamazepina. Las disminuciones en la actividad en una o más de las enzimas de citocromo P450 pueden afectar a uno o más de las otras enzimas de citocromo P450.
30 Tabla 1
Genes de citocromo P450
Gen de citocromo P450
Alelo Polimorfismo
1A1
*1A Ninguno
*2
A2455G
*3
T3205C
*4
C2453A
1A2
*1A *1F *3 Ninguno -164C>A G1042A
1B1
*1 Ninguno
*2
R48G
*3
L432V
*4
N453S
*11
V57C
*14
E281X
*18
G365W
*19
P379L
*20
E387K
*25
R469W
2A6
*1A Ninguno
*1B
CYP2A7 translocado al extremo 3’
*2
T479A
*5
*1B + G6440T
2B6
*1
*2
R22C
*3
S259C
*4
K262R
*5
R487C
*6
Q172H; K262R
*7
Q172H; K262R; R487C
2C8
*1A Ninguno
*1B
-271C>A
*1C
-370T>G
*2
I269F
*3
R139K; K399R
*4
I264M
2C9
*1 Ninguno
*2
R144C
*3
I359L
*5
D360E
2C18
m1 m2 T204A A460T
2C19
*1A Ninguno
*1B
I331V
*2A
Defecto de corte y empalme
*2B
Defecto de corte y empalme; E92D
*3
Nuevo codón de terminación 636G>A
*4
Codón de iniciación GTG, 1A>G
*5(A,B)
1297C>T, cambio de aminoácido(R433W)
*6
395G>A, cambio de aminoácido (R132Q)
*7
IVS5+2T>A, defecto de corte y empalme
*8
358T>C, cambio de aminoácido (W120R)
2D6
*1A Ninguno
*2
G1661C, C2850T
*2N
Duplicación génica
*3
Deleción de A2549
*4
G1846A
*5
Deleción génica
*6
Deleción de T1707
*7
A2935C
*8
G1758T
*10
C100T
*12
G124A
*17
C1023T, C2850T
*35
G31A
2E1
*1A Ninguno
*1C, *1D
(repeticiones de 6 u 8 pb)
*2
G1132A
*4
G476A
*5
G(-1293)C
*5
C(-1053)T
*7
T(-333)A
*7
G(-71)T
*7
A(-353)G
3A4
*1A *1B Ninguno A(-392)G
*2
Cambio de aminoácido (S222P)
*5
Cambio de aminoácido (P218R)
*6
Cambio de marco, 831 ins A
*12
Cambio de aminoácido (L373F)
*13
Cambio de aminoácido (P416L)
*15A
Cambio de aminoácido (R162Q)
*17
Cambio de aminoácido (F189S, disminuido)
*18A
Cambio de aminoácido (L293P, aumentado)
3A5
*1A Ninguno
*3
A6986G
*5
T12952C
*6
G14960A
Normalmente, para seleccionar un medicamento, también se obtiene el genotipo de otros genes diana además del genotipo de los genes que codifican para enzimas que metabolizan fármacos. Los genes diana pueden codificar para productos que están relacionados con la capacidad del paciente para responder a una clase particular de medicamento. Por ejemplo, para seleccionar un antidepresivo, los genes diana pueden ser el gen de transportador de serotonina y el gen de receptor de serotonina 2A. Para seleccionar un antipsicótico, el gen diana puede ser un
gen de transportador de dopamina.
La tabla 2 expone los alelos para genes diana que pueden genotiparse además de los genes que codifican para
enzimas que metabolizan fármacos. Por ejemplo, el panel de genes que va a genotiparse puede incluir uno o más
5 genes de receptores de dopamina (por ejemplo, genes que codifican para los receptores de dopamina D1, D2, D3,
D4, D5 y/o D6), un gen de transportador de dopamina, uno o más genes de receptores de serotonina (por ejemplo,
genes que codifican para los receptores de serotonina 1A, 1B, ID, 2A o 2C), un gen de catecol-O-metiltransferasa
(COMT), o un gen de triptófano hidroxilasa. En una realización, se incluyen en el panel un gen de COMT y un gen de
triptófano hidroxilasa con genes de citocromo P450. En otras realizaciones, se evalúan uno o más genes de 10 receptores de dopamina, uno o más genes de receptores de serotonina, un gen de COMT y un gen de triptófano
hidroxilasa en combinación con los genes de citocromo P450.
Tabla 2
Gen
Símbolo Polimorfismo
Transportador de dopamina
DAT1, SLC6A3 VNTR de 40 pb Alelo de 10 repeticiones G710A, Q237R C124T, L42F
Receptor de dopamina D1
DRD1 DRD1 B2 T244G C179T G127A T11G C81T T595G, S199A G150T, R50S C110G, T37R A109C, T37P
Receptor de dopamina D2
DRD2 TaqI A A1051G, T35A C932G, S311C C928, P310S G460A, V154I
Receptor de dopamina D3
DRD3 Ball en exón 1 MspI DRD3 1 Gly/Ser (alelo 2) A25G, S9G
Receptor de dopamina D4
DRD4 48 repeticiones en el exón 3 Alelo de 7 repeticiones Inserción/deleción de 12/13 pb T581G, V194G C841G, P281A
Receptor de dopamina D5
DRD5 T978C L88F A889C, T297P G1252A, V418I G181A, V61M G185C, C62S T263G, R88L G1354A, W455
Triptófano hidroxilasa
TPH A218C A779C G-5806T A-6526G Alelo 194 (CT)m(CA)n(CT)p en UTR en 3’, 5657 pb distantes del exón 11
Transportador de serotonina
5-HTTR Repetición de promotor (inserción de 44 pb (L)/deleción (S) (L = forma larga; S = forma corta) Repetición variable de exón 2 A1815C G603C G167C
Receptor de serotonina 1A
HTR1A RsaI G815A, G272D G656T, R219L C548T, P551L A82G, I28V G64A, G22S C47T, P16L
Receptor de serotonina 1B
HTR1B G861C G861C, V287V T371G, F124C T655C, F219L A1099G, I367V G1120A, E374K
Receptor de serotonina 1D
HTR1D G506T C173T C794T, S265L
Receptor de serotonina 2A
HTR2A C74A T102C T516C C1340T C1354T
Receptor de serotonina 2C
HTR2C G796C C10G, L4V G68C, C23S
Catecol-o-metiltransferasa
COMT G158A (también conocido como Val/Met) G214T A72S G101C C34S G473A
Por ejemplo, para seleccionar un antidepresivo, puede evaluarse el genotipo de cuatro genes de citocromo P450 (por ejemplo, genes que codifican para 2D6, 2C19, 3A4 y 1A2), el gen de transportador de serotonina (5HTTR) y el gen de receptor de serotonina 2A (HTR2A) en un paciente. En particular, puede determinarse si el paciente contiene 5 el alelo CYP2D6 *2, *3, *4, *10, *17 o *5 del, los alelos CYP2C19 *2(A,B), *3, *4, *5 (A,B), *6, *7, *8, los alelos CYP3A4 *1B, *2, *5, *6, *12, *13, *15A, *17 o *18A, el alelo CYP1A2 *1F, la forma corta o larga del gen de transportador de serotonina y el polimorfismo de HTR2A T102C. Cada uno de estos genes influye en el metabolismo de al menos un medicamento antidepresivo o está asociado con una mejor respuesta al tratamiento. Tal como se describe en el presente documento, se ha creado un algoritmo basándose en un conjunto de seis reglas
10 relacionadas con el genotipo de estos seis genes. Basándose en este algoritmo, se proporcionan perfiles de medicamento para un paciente dado basándose en el genotipo del paciente, permitiendo que un médico seleccione un antidepresivo aceptable sin el ensayo y error de determinar si el paciente responderá o tolerará un antidepresivo particular.
15 Determinación del genotipo
Generalmente se usa ADN genómico para determinar el genotipo, aunque también puede usarse ARMm. El ADN genómico se extrae normalmente de una muestra biológica tal como una muestra de sangre periférica, pero puede extraerse de otras muestras biológicas, incluyendo tejidos (por ejemplo, raspados de la mucosa en el revestimiento
20 de la boca o de tejido renal o hepático). Pueden usarse métodos de rutina para extraer ADN genómico de una muestra de sangre o tejido, incluyendo, por ejemplo, extracción con fenol. Alternativamente, puede extraerse ADN genómico con kits tales como el kit tisular QIAamp® (Qiagen, Chatsworth, CA), el kit de purificación de ADN genómico Wizard® (Promega) y el kit de aislamiento de ADN genómico A.S.A.P.™ (Boehringer Mannheim, Indianápolis, IN).
25 Normalmente, se realiza una etapa de amplificación antes de continuar con el genotipado. Por ejemplo, pueden usarse técnicas de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) para obtener productos de amplificación del
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paciente. PCR se refiere a un procedimiento o técnica en el que se amplifican enzimáticamente ácidos nucleicos diana. Normalmente se emplea la información de secuencia de los extremos de la región de interés o más allá para diseñar cebadores de oligonucleótido que son idénticos en secuencia a cadenas opuestas del molde que va a amplificarse. Puede usarse PCR para amplificar secuencias específicas a partir de ADN así como de ARN, incluyendo secuencias a partir de ADN genómico total o ARN celular total. Los cebadores normalmente tienen de 14 a 40 nucleótidos de longitud, pero pueden oscilar entre 10 nucleótidos y cientos de nucleótidos de longitud. Se describen técnicas de PCR generales, por ejemplo en PCR Primer: A Laboratory Manual, Ed. de Dieffenbach, C. y Dveksler, G, Cold Spring Harbor Laboratory Press, 1995. Cuando se usa ARN como fuente del molde, puede usarse transcriptasa inversa para sintetizar las cadenas complementarias de ADN (ADNc). También pueden usarse reacción en cadena de la ligasa, amplificación por desplazamiento de cadena, replicación de secuencia autosostenida o amplificación basada en secuencia de ácido nucleico para obtener ácidos nucleicos aislados. Véase, por ejemplo, Lewis (1992) Generic Engineering News 12(9):1; Guatelli et al. (1990) Proc. Natl. Acad. Sci. USA 87:1874-1878; y Weiss (1991) Science 254:1292-1293.
Los cebadores normalmente son oligonucleótidos monocatenarios y bicatenarios que tienen de 10 a 50 nucleótidos de longitud, y cuando se combinan con ADN genómico de mamífero y se someten a condiciones de PCR, pueden extenderse para producir un producto de ácido nucleico correspondiente a una región de interés dentro de un gen. Normalmente, los productos de PCR tienen al menos 30 nucleótidos de longitud (por ejemplo, 30, 35, 50, 100, 250, 500, 1000, 1500 ó 2000 o más nucleótidos de longitud). Cebadores tales como los enumerados en la tabla 7 son particularmente útiles para producir productos de PCR para los genes que codifican para el transportador de dopamina, receptores de dopamina, triptófano hidroxilasa, transportador de serotonina, receptores de serotonina, y COMT. Pueden amplificarse regiones específicas de ADN de mamífero (es decir, pueden replicarse de manera que se produzcan múltiples copias exactas) cuando se usa un par de cebadores de oligonucleótido en la misma reacción de PCR, en la que un cebador contiene una secuencia de nucleótidos procedente de la cadena codificante de un ácido nucleico y el otro cebador contiene una secuencia de nucleótidos procedente de la cadena no codificante del ácido nucleico. La “cadena codificante” de un ácido nucleico es la cadena no transcrita, que tiene la misma secuencia de nucleótidos que el transcrito de ARN especificado (con la excepción de que el transcrito de ARN contiene residuos de uracilo en lugar de residuos de timidina), mientras que la “cadena no codificante” de un ácido nucleico es la cadena que sirve como molde para la transcripción.
Una única mezcla de reacción de PCR puede contener un par de cebadores de oligonucleótido. Alternativamente, una única mezcla de reacción puede contener una pluralidad de pares de cebadores de oligonucleótido, en cuyo caso pueden generarse múltiples productos de PCR (por ejemplo, 5, 10, 15 ó 20 pares de cebadores). Cada par de cebadores puede amplificar, por ejemplo, un exón o una parte de un exón. También pueden amplificarse secuencias de intrón.
Pueden amplificarse exones o intrones de un gen de interés y luego secuenciarse directamente. Puede usarse secuenciación de cebador con colorante para aumentar la precisión en la detección de muestras heterocigotas. Alternativamente, puede usarse una o más de las técnicas descritas a continuación para determinar el genotipo.
Por ejemplo, puede usarse hibridación específica de alelo para detectar variantes de secuencia, incluyendo haplotipos completos de un mamífero. Véase, Stoneking et al., 1991, Am. J. Hum. Genet. 48:370-382; y Prince et al., 2001, Genome Res., 11(1):152-162. En la práctica, pueden amplificarse muestras de ADN o ARN procedentes de uno o más mamíferos usando pares de cebadores y los productos de amplificación resultantes pueden inmovilizarse sobre un sustrato (por ejemplo, en regiones diferenciadas). Las condiciones de hibridación se seleccionan de manera que una sonda de ácido nucleico pueda unirse específicamente a la secuencia de interés, por ejemplo, la secuencia de ácido nucleico variante. Tales hibridaciones normalmente se realizan en condiciones de alta rigurosidad ya que algunas variantes de secuencia incluyen sólo una única diferencia de nucleótido. Las condiciones de alta rigurosidad pueden incluir el uso de disoluciones de baja fuerza iónica y altas temperaturas para el lavado. Por ejemplo, las moléculas de ácido nucleico pueden hibridarse a 42ºC en 2X SSC (NaCl 0,3 M /citrato de sodio 0,03 M /dodecisulfato de sodio (SDS) al 0,1% y lavarse en 0,1X SSC (NaCl 0,015 M /citrato de sodio 0,0015 M), SDS al 0,1% a 65ºC. Las condiciones de hibridación pueden ajustarse para representar características únicas de la molécula de ácido nucleico, incluyendo la longitud y la composición de la secuencia. Las sondas pueden marcarse (por ejemplo, de manera fluorescente) para facilitar la detección. En algunas realizaciones, uno de los cebadores usados en la reacción de amplificación está biotinilado (por ejemplo, en el extremo 5’ del cebador inverso) y el producto de amplificación biotinilado resultante se inmoviliza sobre un sustrato recubierto con avidina o estreptavidina (por ejemplo, en regiones diferenciadas).
Pueden obtenerse digestos de restricción específicos de alelo de la siguiente forma. Para variantes de secuencia de nucleótidos que introducen un sitio de restricción, el digesto de restricción con la enzima de restricción particular puede diferenciar los alelos. Para variantes de secuencia que no alteran un sitio de restricción común, pueden diseñarse cebadores mutagénicos que introducen un sitio de restricción cuando está presente el alelo variante o cuando está presente el alelo de tipo natural. Una parte del ácido nucleico de interés puede amplificarse usando el cebador mutagénico y un cebador de tipo natural, seguido por digestión con la endonucleasa de restricción apropiada.
5
15
25
35
45
55
65
Determinadas variantes, tales como inserciones o deleciones de uno o más nucleótidos, cambian el tamaño del fragmento de ADN que engloba la variante. La inserción o deleción de nucleótidos puede evaluarse amplificando la región que engloba la variante y determinado el tamaño de los productos amplificados en comparación con patrones de tamaño. Por ejemplo, una región de un gen de interés puede amplificarse usando un conjunto de cebadores de cualquier lado de la variante. Uno de los cebadores normalmente está marcado, por ejemplo, con un resto fluorescente, para facilitar el dimensionamiento. Los productos amplificados pueden someterse a electroforesis a través de genes de acrilamida con un conjunto de patrones de tamaño que se marcan con un resto fluorescente que difiere del que lleva el cebador.
Pueden desarrollarse cebadores y condiciones de PCR que amplifican un producto sólo cuando está presente el alelo variante o sólo cuando está presente el alelo de tipo natural (MSPCR o PCR específica de alelo). Por ejemplo, pueden amplificarse por separado ADN de paciente y un control usando o bien un cebador de tipo natural o bien un cebador específico para el alelo variante. Entonces se examina cada conjunto de reacciones para determinar la presencia de productos de amplificación usando métodos convencionales para visualizar el ADN. Por ejemplo, las reacciones pueden someterse a electroforesis a través de un gel de agarosa y el ADN puede visualizarse mediante tinción con bromuro de etidio u otro colorante de intercalación de ADN. En muestras de ADN de pacientes heterocigotos, se detectarían productos de reacción en cada reacción. Las muestras de pacientes que contienen únicamente el alelo de tipo natural tendrían productos de amplificación sólo en la reacción que usa el cebador de tipo natural. De manera similar, las muestras de pacientes que contienen únicamente el alelo variante tendrían productos de amplificación sólo en la reacción que usa el cebador variante. También puede realizarse PCR específica de alelo usando cebadores específicos de alelo que introducen sitios de cebado para dos cebadores universales marcados con transferencia de energía (por ejemplo, un cebador marcado con un colorante verde tal como fluorosceína y un cebador marcado con un colorante rojo tal como sulforodamina). Los productos de amplificación pueden analizarse para detectar la fluorescencia verde y roja en un lector de placas. Véase, Myakishev et al., 2001, Genome 11(1):163-169.
También pueden usarse métodos de escisión de apareamiento erróneo para detectar secuencias diferentes mediante amplificación por PCR, seguido por hibridación con la secuencia de tipo natural y escisión en los puntos de apareamiento erróneo. Pueden usarse reactivos químicos, tales como carbodiimida o hidroxilamina y tetróxido de osmio para modificar los nucleótidos con apareamiento erróneo para facilitar la escisión.
También están disponibles comercialmente kits para detectar muchas de las variantes de citocromo P450. Por ejemplo, los kits TAG-IT™ están disponibles de Tm Biosciences Corporation (Toronto, Ontario).
Selección de medicamentos
Una vez determinado el genotipo para cada gen en el panel, puede seleccionarse el medicamento. Normalmente, la selección incluye correlacionar el genotipo de los genes de citocromo P450 con la capacidad de cada enzima de citocromo P450 codificada por cada gen de citocromo P450 para metabolizar el medicamento. El genotipo de otros genes diana en el panel, por ejemplo, los genes de transportador de serotonina y/o de transportador de dopamina, puede correlacionarse con la capacidad del paciente para responder al medicamento.
Puede usarse un algoritmo para seleccionar los medicamentos más apropiados para un paciente individual. El diseño del algoritmo requiere la identificación inicial del fenotipo, que proporciona una identificación preliminar del universo de posibles medicamentos. En la siguiente etapa del algoritmo, pueden introducirse de manera secuencial los resultados de los análisis del gen diana. Posteriormente puede clasificarse por orden la lista potencial de medicamentos apropiados basándose en cofactores específicos en la ecuación algorítmica, que asignan una puntuación positiva, negativa o neutra a cada uno de los medicamentos identificados en el conjunto de posibles elecciones identificadas originalmente. Este proceso ajusta la clasificación por orden basándose en el polimorfismo genotípico portado por el paciente. En el siguiente punto de entrada en la ecuación algorítmica, pueden introducirse los resultados de los análisis de genes de CYP. Este análisis algorítmico se diseña para colocar los medicamentos en tres categorías: 1) medicamentos cuyo uso es aceptable, es decir, el medicamento tiene alta probabilidad de metabolismo normal dentro de un individuo teniendo un genotipo particular, 2) medicamentos que pueden usarse con precaución (por ejemplo, medicamentos que requieren algún ajuste de la dosificación basándose en un metabolismo atípico); y 3) medicamentos que deben evitarse o usarse con precaución y monitorización, por ejemplo, debido a las dificultades potenciales en la dosificación. En este punto en el proceso de selección, pueden introducirse en la ecuación algorítmica los datos relacionados con la respuesta al medicamento de parientes de primer y segundo grado del paciente, lo que está relacionado con la selección de medicamentos de fármacos en la primera categoría que se ha identificado. Entonces puede calcularse un ajuste de los medicamentos apropiados, clasificados por orden basándose en respuestas clínicas de miembros de la familia.
La selección de un medicamento apropiado puede mejorarse adicionalmente incluyendo tanto datos de dianas como datos relacionados con el metabolismo del fármaco. Esto puede determinar el efecto de los productos de CYP sobre la respuesta clínica de un paciente particular. Por ejemplo, la inclusión de datos de dianas y datos relacionados con el metabolismo del fármaco proporciona la cantidad de fármaco disponible, la capacidad del paciente para utilizar el fármaco e información sobre la calidad de la diana de receptor del fármaco, proporcionando un enfoque racional
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extensión a 72ºC durante 1 min, seguido por una extensión final a 72ºC durante 10 min.
Se detectaron polimorfismos usando la estación de trabajo de biología molecular Nanogen según el manual de usuario de Nanogen. Se desalaron las muestras en placas de desalación de Millipore. En un tubo de centrífuga de 5 1,5 ml, se añadieron los siguientes reactivos: 2,0 l de sonda de tipo natural, 2,0 l de sonda de polimorfismo, 2,0 l de estabilizador y 44 l de tampón con alto contenido en sal. Cada ensayo tenía sondas y estabilizadores que se marcaron y eran específicos para el mismo. Se agitaron con vórtex los reactivos, se centrifugaron brevemente y se dispensaron sobre la matriz Nanochip durante 5 minutos y se colocaron en un recipiente oscuro. Se leyeron los chips con un método de tendencia desde 24ºC hasta 50ºC, con lecturas cada dos grados. Se confirmó que la sonda 10 fluorescente se hibridaba a 24ºC y que todas las sondas se deshibridaron a 50ºC. Si las unidades relativas de fluorescencia (URF) estaban por encima de 80 en cualquier chip a 50ºC, se vaciaron los chips en 200 l de NaOH 1,0 M durante 10 minutos y se lavaron tres veces con dH2O y una vez con tampón con alto contenido en sal. Se incluyeron un control heterocigoto (heterocigoto conocido, uno para “normalizar” o acotar las URF y el otro para confirmar el patrón de tendencia correcto observado en heterocigotos previamente genotipados) y un control
15 negativo (sin ADN) para cada polimorfismo. Para la resta del fondo, se usó L-histidina.
Las tablas 3-5 resumen el número total de participantes para diferentes grupos de edad y el fenotipo metabólico inferido de CYP2D6 detectado usando el procedimiento anterior. La tabla 6 proporciona los haplotipos de 2D6 particulares que se observaron en los pacientes que tenían subtipos de depresión resistente a medicamentos
20 antidepresivos.
Tabla 3
Número total de participantes en cada agrupamiento (todas las edades; N = 86) 25 Fenotipo metabólico inferido de CYP2D6
Respuesta apsicotrópicos
Reducida Intermedia Extensa Ultrarrápida
Sin respuesta
5 16 6 0
Efecto secundario
5 16 7 0
Ambos
8 17 5 1
Total
18 49 18 1
Tabla 4 Número total de participantes en cada agrupamiento (edades: <19; N = 12) Fenotipo metabólico inferido de CYP2D6
Respuesta apsicotrópicos
Reducida Intermedia Extensa Ultrarrápida
Sin respuesta
0 3 0 0
Efecto secundario
3 3 0 0
Ambos
1 1 0 1
Total
4 7 0 1
35
Tabla 5 Número total de participantes en cada agrupamiento (edades: >18; N = 74) 40 Fenotipo metabólico inferido de CYP2D6
Respuesta apsicotrópicos
Reducida Intermedia Extensa Ultrarrápida
Sin respuesta
5 13 6 0
Efecto secundario
2 13 7 0
Ambos
7 16 5 0
Total
14 42 18 0
Tabla 6 Subtipos de depresión resistentes a medicamentos antidepresivos1
imagen9
100MR
*1/*2P Hz*2 I
101MR
Hz *4 I
102MR
*1/*10 Hz *10 I
103MR
Hz *4 I
104MR
*2/*2P Homo *2 I-P
105MR
Hz *11 I
106MR
Hz *4 I
107MR
Homo *3 Ninguna
108MR
Hz *4 I
109MR
*2/*2 Homo *2 I-P
110MR
Hz *2 I
111MR
Hz *2 I
112MR
TN N
113MR
Hz *2 I
114MR
TN N
115MR
TN N
116MR
*3/*4 Comp. Hz *3/*4 P
117MR
Hz *4 I
118MR
Hz *2 I
119MR
Compuesto Hz *2/*4 P
120MR
Hz *4 I
121MR
Hz *4 I
122MR
Hz *4 I
123MR
TN N
124MR
Hz *12 I
125MR
Hz *4 I
126MR
Hz *4 I
128MR
TN N
129MR
Hz *4 I
130MR
Hz *1E N
131MR
Homo *4 P
132MR
Hz *4 I
133MR
Hz *2 I
134MR
Compuesto Hz *2/*3 P
135MR
Compuesto Hz *3/*4 P
136MR
Hz * I
137MR
Hz *2 I
138MR
Compuesto Hz *2/*4 P
139MR
Compuesto Hz *2/*5 P
141MR
Homo *5 Ninguna
142MR
Compuesto Hz *4/*15 P
143MR
Hz *4 I
144MR
Hz *17 o *34 I
145MR
Hz *3 I
146MR
Compuesto Hz *4/*5 P
147MR
TN N
148MR
Hz *2 I
149MR
TN N
150MR
Hz *2 I
155MR
TN N
156MR
Hz *4 I
157MR
Hz *2 I
158MR
Hz *4 I
159MR
Hz *2 I
160MR
TN N
161MR
Hz *2 I
162MR
TN N
164MR
Hz *2 I
165MR
Hz *2 I
166MR
TN N
167MR
Compuesto Hz *2/*4 P
168MR
Compuesto Hz *2/*4 P
169MR
TN N
170MR
Hz *2 I
171MR
Compuesto Hz *2/*3 P
172MR
Hz *2 w/ duplicación Act. inc.
173MR
Hz *2 I
174MR
Hz *4w/ duplicación equilibrada N
175MR
Hz *2 I
176MR
Hz *4 I
177MR
Hz *2 I
179MR
Homo *2 I-P
180MR
Homo *2 I-P
181MR
TN N
182MR
Hz *4 I
183MR
TN N
184MR
Hz *2 I
185MR
TN N
187MR
Compuesto Hz *2/*4 P
188MR
Hz *4 I
189MR
Hz *10 I
190MR
TN N
191MR
Hz *2 I
192MR
Hz *4 I
193MR
Hz *2 I
194MR
Hz *3 I
195MR
Hz *17 o *34 I
196MR
Hz *4 I
197MR
Compuesto Hz *2/*4 P
198MR
Hz *2 I
199MR
Compuesto Hz *2/*4 P
1 P=reducida; N=normal; I=intermedia; HI = inducibilidad superior; TN=tipo natural
Se encontró que todos estos adolescentes tenían haplotipos de 2D6 atípicos (véanse las tablas 3-5). Los resultados iniciales del análisis de los alelos del gen de citocromo P450 en una muestra de adulto también demostraron un alto grado de variabilidad en los polimorfismos del gen de 2D6 (véanse las tablas 3-5). Se observó que los adolescentes
5 con polimorfismos asociados con metabolismo reducido de 2D6 tenían historiales clínicos marcados por o bien una reducida respuesta a los medicamentos o bien una alta frecuencia de efectos secundarios cuando se habían tratado con inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina que se metabolizan mediante la enzima 2D6.
Ejemplo 2
10 Determinación del genotipo de los genes de transportador de dopamina, receptores de dopamina, triptófano hidroxilasa, receptores de serotonina y COMT
Las siguientes sondas y cebadores de la tabla 7 pueden generarse para detectar el genotipo de los genes de
15 transportador de dopamina (DAT1, SLC6A3), receptores de dopamina (DRD1, DRD2, DRD3, DRD4 y DRD5), triptófano hidroxilasa (TPH), transportador de serotonina (5-HTT), receptores de serotonina (HTR1A, HTR1B, HTR1D, HTR2A y HTR2C) y COMT.
Símbolo
Polimorfismo Cebador directo Cebador inverso Sonda de TN Sonda variante Estabilizador SEQ ID
DAT1,SLC6A3
>G710A,Q237R AGCTGCCACC AGCRGCCACT 29-33
>C124T, L42F
GAGCTGGTGAG GAGCTGGTGAA 34-38
VNTR de 40 pb
39-40
DRD11
>T595G,S199A 41-45
>G150T, R50S
GGTGTCGGAAC GGTGTCGGAAA 46-50
>C110G, T37R
CCAGGAGCG CCCAGGAGCC imagen10 51-55
>A109C, T37P
CCAGGAGCGT CCAGGAGCGG imagen11 56-60
DRD2
>A1051G,T351A GGTCCGGGT GGTCCGGGC imagen12 61-65
>C932G,S311C
CCATGGTGGG CCATGGTGGC 66-70
>C928T,P310S
GTGGGACGG GGTGGGACGA 71-75
>G460A,V154I
imagen13 76-80
DRD3
>A25G, S9G TTCAGGTGGCT TCAGGTGGCC 81-85
DRD4
>T581G,V194G GGACGAGTAGA GGACGAGTAGC 86-90
>C841G,P281A
GGCGCGGG GGCGCGGC 91-95
DRD5
>A889C,T297P CCGACAGGGT CGACAGGGG 96-100
>G1252A,V418I
CGGGGGGAAC CGGGGGGAAT 101105
>G181A,V61M
CTGCGGACAC CTGCGGACAT 106110
imagen14
>G185C, C62S
GGCTGCGC TGGCTGCGG 111115
>T263G, R88L
GCCACGAAGA GCCACGAAGC 116120
>G1354A,W455-
GTCCAGCTCC GTCCAGCTCT 121125
HTR1A
>G815A,G272D GCACAGAGCAC GCACAGAGCAT 126130
>G656T,R219L
GCGCAGCTC GCGCAGCTA 131135
>C548T,PSS1L
CATGCGTCGG CATGCGTCGA 136140
>A82G, I28V
ACGTCGGAGAT CGTCGGAGAC 141145
>G64A, G22S
GTTGCCGCC GTTGCCGCT 151155
>C47T, P16L
AAGGGAGCCG AAAGGGAGCCA 156160
HTR2A
T102C TTAGCTTCTCCA TTAGCTTCTCCG 156160
HTR1D
>C794T,S265L CCGAGTGCG GCCGAGTGCA 161165
HTR2C
>C10G, L4V GCATTCCTCAG GCATTCCTCAC 166170
>G68C, C23S
171175
CYP1A2*IF
-164C>A AAGGAGCTGG GAAGGAGCTGA 176180
20 5
10
15
20
25
30
35
40
Ejemplo 3
Se determinó el genotipo de los genes de CYP2D6, CYP2C19 y 5HTTR en 97 pacientes usando los métodos descritos anteriormente. Tal como se indica en el ejemplo 1, se evaluaron los alelos CYP2D6 *2, *3, *4, *10, *17 y *5 del, CYP2C19 *2 (A,B), *3, *4, *5 (A,B), *6, *7 y *8, y la forma corta/larga del gen de 5HTTR.
Cada paciente que se genotipó presentaba o bien una reducida respuesta a al menos un medicamento antidepresivo
o bien un efecto secundario intolerable a al menos un medicamento antidepresivo. Basándose en la información de genotipo, se generaron 18 perfiles de medicamento (tabla 8). En la tabla 8, PM es metabolizador reducido; IM es metabolizador intermedio; EM es metabolizador extenso; s es la forma corta del gen; y l es la forma larga del gen. Cada perfil de medicamento proporciona medicamentos antidepresivos cuyo uso es aceptable, medicamentos antidepresivos que han de usarse con precaución y medicamentos antidepresivos que han de evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
TABLA 8
Resultados de la micromatriz de algoritmo de medicamento del estudio farmacológico
Categoría de genotipo de gen clave
2D6 2C19 5HTTTR Frecuencias de genotipo en el estudio farmacológico
Perfil de med. 1
PM PM s/s 2
Perfil de med. 2
PM PM s/l 2
Perfil de med. 3
PM PM l/l 1
Perfil de med. 4
PM EM s/s 1
Perfil de med. 5
PM EM s/l 6
Perfil de med. 6
PM EM l/l 1
Perfil de med. 7
IM PM s/s 1
Perfil de med. 8
IM PM s/l 7
Perfil de med. 9
IM PM l/l 3
Perfil de med. 10
EM PM s/s 0
Perfil de med. 11
EM PM s/l 6
Perfil de med. 12
EM PM l/l 3
Perfil de med. 13
IM EM s/s 2
Perfil de med. 14
IM EM s/l 17
Perfil de med. 15
IM EM l/l 16
Perfil de med. 16
EM EM s/s 7
Perfil de med. 17
EM EM s/l 10
Perfil de med. 18
EM EM l/l 12
El perfil de medicamento 1 está asociado con metabolizadores reducidos 2D6 y 2C19 y la forma s/s del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 1, el uso de bupropión es aceptable, mirtazapina y fluvoxamina pueden usarse con precaución, mientras que citalopram, escitalopram, paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina, nortriptilina y sertralina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 2 está asociado con metabolizadores reducidos 2D6 y 2C19 y la forma s/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 2, el uso de fluvoxamina y bupropión es aceptable, sertralina y mirtazapina pueden usarse con precaución, y citalopram, escitalopram, paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 3 está asociado con metabolizadores reducidos 2D6 y 2C19 y la forma l/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 3, el uso de fluvoxamina y bupropión es aceptable, sertralina y mirtazapina pueden usarse con precaución, y citalopram, escitalopram, paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 4 está asociado con metabolizadores reducidos 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma s/s del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 4, el uso de bupropión es aceptable, mirtazapina, citalopram, fluvoxamina y escitalopram pueden usarse con precaución, y paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina, nortriptilina y sertralina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 5 está asociado con metabolizadores reducidos 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma s/s del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 5, el uso de citalopram, fluvoxamina, bupropión y escitalopram es aceptable, sertralina y mirtazapina pueden usarse con precaución, y paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
5
15
25
35
45
55
65
El perfil de medicamento 6 está asociado con metabolizadores reducidos 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma l/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 6, el uso de citalopram, fluvoxamina, bupropión y escitalopram es aceptable, sertralina y mirtazapina pueden usarse con precaución, y paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 7 está asociado con metabolizadores intermedios 2D6, metabolizadores reducidos 2C19 y la forma s/s del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 7, el uso de bupropión es aceptable, mirtazapina, venlafaxina, amitriptilina, nortriptilina, fluvoxamina y sertralina pueden usarse con precaución, y citalopram, escitalopram, fluoxetina, imipramina y paroxetina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 8 está asociado con metabolizadores intermedios 2D6, metabolizadores reducidos 2C19 y la forma s/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 8, el uso de fluvoxamina, bupropión y sertralina es aceptable, mirtazapina, paroxetina, venlafaxina, amitriptilina y nortriptilina pueden usarse con precaución, y citalopram, escitalopram, fluoxetina e imipramina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 9 está asociado con metabolizadores intermedios 2D6, metabolizadores reducidos 2C19 y la forma l/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 9, el uso de fluvoxamina, bupropión y sertralina es aceptable, mirtazapina, paroxetina, venlafaxina, amitriptilina y nortriptilina pueden usarse con precaución, y citalopram, escitalopram, fluoxetina e imipramina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 10 está asociado con metabolizadores extensos 2D6, metabolizadores reducidos 2C19 y la forma s/s del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 10, el uso de bupropión y venlafaxina es aceptable, mirtazapina, nortriptilina, imipramina, amitriptilina, sertralina, paroxetina y fluoxetina pueden usarse con precaución, y fluvoxamina, citalopram y escitalopram deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 11 está asociado con metabolizadores extensos 2D6, metabolizadores reducidos 2C19 y la forma s/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 11, el uso de sertralina, venlafaxina, paroxetina, bupropión y fluoxetina es aceptable, y mirtazapina, fluvoxamina, nortriptilina, citalopram, escitalopram, imipramina y amitriptilina pueden usarse con precaución.
El perfil de medicamento 12 está asociado con metabolizadores extensos 2D6, metabolizadores reducidos 2C19 y la forma l/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 12, el uso de sertralina, venlafaxina, paroxetina, bupropión y fluoxetina es aceptable, y mirtazapina, fluvoxamina, nortriptilina, citalopram, escitalopram, imipramina y amitriptilina pueden usarse con precaución.
El perfil de medicamento 13 está asociado con metabolizadores intermedios 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma s/s del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 13, el uso de bupropión y mirtazapina es aceptable, venlafaxina, amitriptilina, imipramina, nortriptilina, citalopram, fluvoxamina, escitalopram y sertralina pueden usarse con precaución, y paroxetina y fluoxetina deben evitarse o usarse con precaución y monitorización estrecha.
El perfil de medicamento 14 está asociado con metabolizadores intermedios 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma s/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 14, el uso de citalopram, fluvoxamina, bupropión, escitalopram, sertralina y mirtazapina es aceptable, y paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina pueden usarse con precaución.
El perfil de medicamento 15 está asociado con metabolizadores intermedios 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma l/l del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 15, el uso de citalopram, fluvoxamina, bupropión, escitalopram, sertralina y mirtazapina es aceptable, y paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina pueden usarse con precaución.
El perfil de medicamento 16 está asociado con metabolizadores extensos 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma s/s del gen de 5HTTR. En pacientes con el perfil de medicamento 16, el uso de bupropión, mirtazapina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina es aceptable, y paroxetina, fluoxetina, fluvoxamina, sertralina, escitalopram y citalopram pueden usarse con precaución.
El perfil de medicamento 17 está asociado con metabolizadores extensos 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma s/l del gen de 5HTTR. El perfil de medicamento 18 está asociado con metabolizadores extensos 2D6, metabolizadores extensos 2C19 y la forma l/l del gen de 5HTTR. En pacientes con los perfiles de medicamento 17 ó 18, el uso de citalopram, fluvoxamina, bupropión, escitalopram, sertralina, mirtazapina, paroxetina, fluoxetina, venlafaxina, amitriptilina, imipramina y nortriptilina es aceptable.
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Tabla 9
HTR2A
Suj. n.º
Edad Sexo Raza Diagnóstico 2D6 2C19 3A4 1A2 5HTTR T102C
1
16 F Cauc. ADHD; trastorno de ajuste NOS; depresión NOS; psicosis NOS; trastorno bipolar 3/9, frec. red.:*3 =1%*9 = 3% 2/2, frec. red.:*2 = 14% *1*1 *1/*1F s/s TC
2
42 F Cauc. Trastorno de ansiedad generalizada,trastorno depresivo NOS; trastorno de pánico 4/4, frec. red.:*4=18% 1/2, frec. red.:*1=86%*2=14% *1*1 *1/*1F s/s TC
3
67 F Otra Trastorno depresivo mayor 4/9, frec. red.:*9=3% 2/2, frec. red.:*2=14% *1*1 *1/*1 l/l CC
4
50 F Cauc. Trastorno de pánico, trastorno de ansiedad generalizada; distimia, trastorno somatomorfo NOS 4/4, frec. red.*4=18% 1/2, frec. int:*1=86%*2=14% *1*1 *1/*1F s/l CC
5
39 F Cauc. Trastorno de ansiedad generalizada 3/4, frec. red.*3=33%*4=18% 1/2, frec. red.:*1=86%*2=14% *1*1 *1/*1F l/l CC
6
12 F Hispana Trastorno bipolar NOS 1/1, frec ext.*1=37% 1/2, frec. int.*1=86% *2=14% *1/*1B *1/*1 s/l CC
7
54 M Trastorno bipolar 2P/2P, frec. ext.:*2P=desc. 1/1, frec. ext.: *1=86% *1*1 *1/*1F s/l TC
8
47 F Cauc. Psicosis depresiva mayor 1/5, int.*1=37%*5=4% 1/1, ext.*1=37% *1/*1B *1/*1 l/l TC
9
25 F Cauc. Trastorno de pánico 2/2P, frec. ext.:*2=33%*2P=desc. 1/1, frec. ext.: *1=37% *1*1 *1/*1 s/l TC
10
16 F Asiáticaamericana Trastorno depresivo mayor frente a bipolar 4/10, frec. red.:*4=18%*10=2% 1/1, frec. ex.: *1=86% *1*1 *1F/*1F s/l TT
26
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Families Citing this family (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8688385B2 (en) 2003-02-20 2014-04-01 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods for selecting initial doses of psychotropic medications based on a CYP2D6 genotype
EP2393028B1 (en) 2003-02-20 2015-09-30 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods for selecting antidepressant medications
WO2006039663A2 (en) * 2004-09-30 2006-04-13 Vanda Pharmaceuticals, Inc Methods for the administration of iloperidone
CA3060475A1 (en) * 2005-11-29 2007-06-07 Children's Hospital Medical Center Optimization and individualization of medication selection and dosing
US20100273147A1 (en) * 2006-01-19 2010-10-28 Valenti Samuel R Medical diagnostic system and methods
US8380539B2 (en) * 2006-05-09 2013-02-19 University Of Louisville Research Foundation, Inc. Personalized medicine management software
WO2008052167A2 (en) * 2006-10-27 2008-05-02 Government Of The United States Of America, Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Methods to identify patients at risk of developing adverse events during treatment with antidepressant medication
WO2008076449A2 (en) * 2006-12-18 2008-06-26 Theragenetics Predicting a response to olanzapine
US8099298B2 (en) 2007-02-14 2012-01-17 Genelex, Inc Genetic data analysis and database tools
US7795033B2 (en) * 2007-03-19 2010-09-14 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Methods to predict the outcome of treatment with antidepressant medication
CA2702408C (en) * 2007-10-12 2019-08-06 Patientslikeme, Inc. Self-improving method of using online communities to predict health-related outcomes
EP2347008B1 (en) * 2008-10-20 2022-06-29 Epitome Pharmaceuticals Limited Methods and systems for improved pharmaceutical intervention in coagulation control
US8315815B2 (en) 2008-12-30 2012-11-20 The Invention Science Fund I, Llc Computational methods and systems for suggesting modulators of CYP450 as treatment options
US8073632B2 (en) * 2008-12-30 2011-12-06 The Invention Science Fund I, Llc Computational methods and systems for treatment in relation to modulation of CYP450 enzyme activity
US8321151B2 (en) 2008-12-30 2012-11-27 The Invention Science Fund I, Llc Computational methods and systems for treatment in relation to modulation of CYP450 enzyme activity
EP2430574A1 (en) 2009-04-30 2012-03-21 Patientslikeme, Inc. Systems and methods for encouragement of data submission in online communities
US9558320B2 (en) * 2009-10-26 2017-01-31 Genomas, Inc. Physiogenomic method for predicting drug metabolism reserve for antidepressants and stimulants
JP5672705B2 (ja) * 2010-01-26 2015-02-18 住友化学株式会社 発光装置およびその製造方法
WO2012054681A2 (en) * 2010-10-21 2012-04-26 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods for selecting medications for treating patients having attention-deficit hyperactivity disorder
EP2636003B1 (en) * 2010-11-01 2019-08-14 Koninklijke Philips N.V. In vitro diagnostic testing including automated brokering of royalty payments for proprietary tests
US20120209081A1 (en) * 2011-02-11 2012-08-16 Abbas Sadeghian Method of preventing patient injury
US9218457B2 (en) 2012-01-06 2015-12-22 Molecular Health Gmbh Systems and methods for identifying unknown drug targets via adverse event data
US20150299799A1 (en) 2012-10-05 2015-10-22 Michael Sturzl Method for Detecting an Increased Risk or Incidence of Colorectal Cancer
EP2951741A2 (en) 2013-02-03 2015-12-09 Genelex Corporation Systems and methods for quantification and presentation of medical risk arising from unknown factors
US20140243211A1 (en) 2013-02-28 2014-08-28 Indiana University Research & Technology Corporation Blood biomarkers for suicidality
US20140274764A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Pathway Genomics Corporation Method and system to predict response to treatments for mental disorders
US20170253928A1 (en) * 2013-03-15 2017-09-07 Pathway Genomics Corporation Method and system to predict response to treatments for mental disorders
US20180247013A1 (en) * 2015-04-28 2018-08-30 Proove Biosciences, Inc. System and method for processing genotype information relating to non-opioid response
US20190055603A1 (en) * 2015-04-28 2019-02-21 Proove Biosciences, Inc. System and method for processing genotype information relating to drug metabolism
US10395759B2 (en) 2015-05-18 2019-08-27 Regeneron Pharmaceuticals, Inc. Methods and systems for copy number variant detection
KR20180018706A (ko) 2015-06-12 2018-02-21 인디애나 유니버시티 리서치 앤드 테크놀로지 코퍼레이션 조합된 게놈 및 임상 위험 평가를 이용한 자살경향의 예측
EP3635130A4 (en) 2017-05-12 2021-06-09 Indiana University Research and Technology Corporation PRECISION DRUG FOR THE TREATMENT AND PREVENTION OF SUICIDAL RISK
CN111742370A (zh) 2017-05-12 2020-10-02 密歇根大学董事会 个体和队列药理学表型预测平台
WO2019083024A1 (ja) * 2017-10-27 2019-05-02 シスメックス株式会社 遺伝子解析方法、遺伝子解析装置、管理サーバ、遺伝子解析システム、プログラム、および記録媒体
JP7320345B2 (ja) * 2017-10-27 2023-08-03 シスメックス株式会社 遺伝子解析方法、遺伝子解析装置、遺伝子解析システム、プログラム、および記録媒体
US10950354B1 (en) * 2018-03-02 2021-03-16 Allscripts Software, Llc Computing system for pharmacogenomics
US11894139B1 (en) 2018-12-03 2024-02-06 Patientslikeme Llc Disease spectrum classification
CN110643689A (zh) * 2019-10-29 2020-01-03 陕西佰美基因股份有限公司 一种检测HTR2A基因rs6313位点的TaqMan探针实时荧光PCR方法及其引物探针组合

Family Cites Families (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5252743A (en) * 1989-11-13 1993-10-12 Affymax Technologies N.V. Spatially-addressable immobilization of anti-ligands on surfaces
US5833599A (en) 1993-12-13 1998-11-10 Multum Information Services Providing patient-specific drug information
ATE204290T1 (de) 1996-11-06 2001-09-15 Sequenom Inc Zusammensetzungen und verfahren zur immobilisierung von nukleinsäure auf festträgern
US20020010595A1 (en) * 1998-02-27 2002-01-24 Kapp Thomas L. Web-based medication management system
BR9909906A (pt) * 1998-04-03 2000-12-26 Triangle Pharmaceuticals Inc Sistemas, métodos e produtos de programa de computador para guiar a seleção de regimes de tratamento terapêutico
US6183963B1 (en) * 1998-10-23 2001-02-06 Signalgene Detection of CYP1A1, CYP3A4, CYP2D6 and NAT2 variants by PCR-allele-specific oligonucleotide (ASO) assay
AU3997300A (en) 1999-02-22 2000-09-14 Variagenics, Inc. Gene sequence variations with utility in determining the treatment of disease
US20010034023A1 (en) * 1999-04-26 2001-10-25 Stanton Vincent P. Gene sequence variations with utility in determining the treatment of disease, in genes relating to drug processing
US6297014B1 (en) * 1999-07-02 2001-10-02 Cedars-Sinai Medical Center Genetic test to determine non-responsiveness to statin drug treatment
AU2001231091A1 (en) * 2000-01-21 2001-07-31 Vincent P. Stanton Jr. Identification of genetic components of drug response
JP2001256305A (ja) * 2000-03-13 2001-09-21 Kazutoshi Mogi 遺伝子検査データ活用方法
US7206699B2 (en) * 2000-04-18 2007-04-17 Virco N.V. Methods for measuring therapy resistance
US20020010552A1 (en) * 2000-05-26 2002-01-24 Hugh Rienhoff System for genetically characterizing an individual for evaluation using genetic and phenotypic variation over a wide area network
US20020076774A1 (en) * 2000-06-21 2002-06-20 Chunhua Yan Isolated human drug-metabolizing proteins, nucleic acid molecules encoding human drug-metabolizing proteins, and uses thereof
JP2002024385A (ja) 2000-06-30 2002-01-25 Coreflow Technologies:Kk 遺伝子情報管理システム及びその管理方法
AU2001278599A1 (en) * 2000-08-10 2002-02-18 Glaxo Group Limited A global electronic medicine response profile testing network
US6812339B1 (en) * 2000-09-08 2004-11-02 Applera Corporation Polymorphisms in known genes associated with human disease, methods of detection and uses thereof
WO2002025519A1 (fr) * 2000-09-20 2002-03-28 Kabushiki Kaisha Toshiba Procede visant a fournir une information de diagnostic a base de genes, terminal fournissant l'information, et terminal de reception de l'information
WO2002025528A1 (en) * 2000-09-21 2002-03-28 Theradoc.Com, Inc. Systems and methods for manipulating medical data via a decision support system
US6450956B1 (en) 2000-11-06 2002-09-17 Siemens Corporate Research, Inc. System and method for treatment and outcome measurement analysis
JP2002197189A (ja) 2000-12-26 2002-07-12 Sanyo Electric Co Ltd 薬品テーラーメイドシステム
JP2002245171A (ja) 2001-02-13 2002-08-30 Canon Sales Co Inc 医療情報管理装置、その方法、プログラム、記憶媒体
AU2002244568A1 (en) * 2001-03-14 2002-09-24 Mcgill University Individualization of therapy with antipsychotics
JP2002318858A (ja) * 2001-04-19 2002-10-31 Toshitada Kameda 医療計画作成支援システム及びコンピュータプログラム
US20020187483A1 (en) * 2001-04-20 2002-12-12 Cerner Corporation Computer system for providing information about the risk of an atypical clinical event based upon genetic information
WO2003008637A2 (en) 2001-07-17 2003-01-30 Xanthus Life Sciences, Inc. Use of genotyping in the individualization of therapy
US7529685B2 (en) * 2001-08-28 2009-05-05 Md Datacor, Inc. System, method, and apparatus for storing, retrieving, and integrating clinical, diagnostic, genomic, and therapeutic data
US7461006B2 (en) * 2001-08-29 2008-12-02 Victor Gogolak Method and system for the analysis and association of patient-specific and population-based genomic data with drug safety adverse event data
US20030105596A1 (en) 2001-10-29 2003-06-05 Goldstein David Benjamin Methods for evaluating responses of a group of test subjects to a drug or other clinical treatment and for predicting responses in other subjects
AU2002363329A1 (en) * 2001-11-06 2003-05-19 Elizabeth Gray Pharmacogenomics-based system for clinical applications
US20030157110A1 (en) * 2002-01-07 2003-08-21 Millennium Pharmaceuticals, Inc. Methods for the treatment of metabolic disorders, including obesity and diabetes
US7274707B2 (en) * 2002-03-07 2007-09-25 Koninklijke Philips Electronics N. V. Coexistence of stations capable of different modulation schemes in a wireless local area network
US20030204415A1 (en) * 2002-04-30 2003-10-30 Calvin Knowlton Medical data and medication selection and distribution system
US7809585B1 (en) 2002-06-12 2010-10-05 Anvita, Inc. System and method for patient-specific optimization of medical therapy by simultaneous symbolic reasoning in all clinical dimensions
EP2393028B1 (en) 2003-02-20 2015-09-30 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods for selecting antidepressant medications
US8688385B2 (en) 2003-02-20 2014-04-01 Mayo Foundation For Medical Education And Research Methods for selecting initial doses of psychotropic medications based on a CYP2D6 genotype
US20040193446A1 (en) 2003-03-27 2004-09-30 Mayer Steven Lloyd System and method for managing a patient treatment program including a prescribed drug regimen
US20050069936A1 (en) 2003-09-26 2005-03-31 Cornelius Diamond Diagnostic markers of depression treatment and methods of use thereof
WO2005038049A2 (en) 2003-10-06 2005-04-28 Heinrich Guenther System and method for optimizing drug therapy
US7813880B2 (en) 2004-03-25 2010-10-12 University Of Maryland, Baltimore Apparatus and method for providing optimal concentrations for medication infusions
JP2008500611A (ja) 2004-05-03 2008-01-10 サイジーン ラボラトリーズ インク. 総合的知識データベースに基づく匿名の試験及びリポート、及び試験結果およびリポートの選択的アクセスを提供する方法及びシステム
US20050260549A1 (en) 2004-05-19 2005-11-24 Feierstein Roslyn E Method of analyzing question responses to select among defined possibilities and means of accomplishing same
US7546285B1 (en) 2004-09-24 2009-06-09 Sprint Communications Company L.P. System and method for scoring development concepts
DK1831402T3 (da) 2004-12-21 2010-09-20 Academia Sinica Genetiske varianter af VKORC1 til forudsigelse af warfarin-følsomhed
WO2006075254A2 (en) 2005-01-13 2006-07-20 Progenika Biopharma, S.A. Methods and products for in vitro genotyping
JP2008543842A (ja) 2005-06-14 2008-12-04 バクスター インターナショナル インコーポレイテッド 薬物−薬物相互作用を最小にするための薬学的処方物
FR2887663A1 (fr) * 2005-06-24 2006-12-29 Ippm Holding Sa Procede et systeme d'information pour generer des donnees d'optimisation d'un traitement medical, et equipement mis en oeuvre dans ce systeme
CA3060475A1 (en) 2005-11-29 2007-06-07 Children's Hospital Medical Center Optimization and individualization of medication selection and dosing

Also Published As

Publication number Publication date
US20150148336A1 (en) 2015-05-28
JP2010176661A (ja) 2010-08-12
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US20130311202A1 (en) 2013-11-21
EP2393028B1 (en) 2015-09-30
ES2575903T3 (es) 2016-07-04
US20070003931A1 (en) 2007-01-04

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US20030170665A1 (en) Haplotype map of the human genome and uses therefor
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Campbell et al. Making drug discovery a SN (i) P
Larsen et al. Pharmacogenetic testing revisited: 5′ nuclease real-time polymerase chain reaction test panels for genotyping CYP2D6 and CYP2C19
WO2001042511A2 (en) Ibd-related polymorphisms
Khavandegar et al. Allelic and Genotype Frequencies of CYP2B6∗ 2 (64C> T) and CYP2B6∗ 3 (777C> A) in Three Dominant Ethnicities of the Iranian Population
Khavandegar et al. Research Article Allelic and Genotype Frequencies of CYP2B6 2 (64C> T) and CYP2B6
Lee et al. Characterization of Single Nucleotide Polymorphisms in 55 Disease-Associated Genes in a Korean Population
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