Pharmacogenetic phenoconversion modeling of drug-drug-gene interactions on CYP2C19 activity: effects of comedication by genotype on escitalopram concentrations

Modèle linéaire de phénoconversion quantifiant la réduction de l'activité *CYP2C19* induite par les commédications inhibitrices, en fonction du phénotype génétique, sur données de suivi thérapeutique

Ce travail développe un modèle statistique de phénoconversion sur un large échantillon réel (n = 2 852) de données de suivi thérapeutique de l'escitalopram, afin de quantifier les interactions médicament-médicament-gène sur l'activité CYP2C19. Le retraitement des spectres de masse haute résolution identifie 17 commédications phénoconvertissantes, réduisant l'activité CYP2C19 d'environ un tiers pour un substrat à 100 %. L'ampleur de la phénoconversion corrèle fortement (R² = 0,55) avec la contribution fractionnelle de CYP2C19 au métabolisme de chaque commédication, lorsque le mécanisme est une inhibition compétitive. Une approche bayésienne fournit des intervalles de crédibilité bien calibrés.

Synthèse rédigée par Geno'X. Pour l'abstract original complet, consulter la publication source.

Ce modèle quantitatif de phénoconversion sur 2 852 patients réels comble un manque concret : la plupart des recommandations CPIC raisonnent sur le génotype seul, sans intégrer la commédication inhibitrice. La corrélation entre ampleur de phénoconversion et contribution fractionnelle de CYP2C19 est mécaniquement cohérente et utilisable pour ajuster les seuils de TDM. Statut preprint medRxiv — à confirmer après relecture par les pairs, mais la méthodologie est solide.