Antiglokom Preparatları Ve Miyotik Kullanımı
Giriş
Glokom, optik sinir hasarı ile karakterize, sıklıkla yüksek göz içi basıncı (IOP) ile ilişkili bir grup ilerleyici optik nöropatiyi kapsar. Küresel olarak geri dönüşümsüz körlüğün önde gelen bir nedeni olarak, glokomun etkin yönetimi görme yeteneğinin korunması için hayati öneme sahiptir. Antiglokomatöz preparatlar ve miyotikler, GİB'i düşürmek ve optik sinirdeki ileri hasarı azaltmak için özel olarak geliştirilmiş bir farmakolojik ajan sınıfını temsil eder.
Biyolojik Temel
Göz içi basıncının düşürülmesi, gözün ön ve arka odalarını dolduran sıvı olan aköz hümörün dinamiğini modüle ederek sağlanır. Pilokarpin gibi miyotikler, başlıca etkilerini siliyer kas içindeki muskarinik reseptörleri aktive ederek gösterir. Bu etki miyozise (göz bebeğinin daralması) yol açar ve trabeküler ağ yoluyla aköz hümörün drenajını kolaylaştırarak IOP'yi düşürür. Diğer antiglokomatöz ilaçlar çeşitli mekanizmalarla etki gösterir. Örneğin, beta-adrenerjik reseptör blokerleri aköz hümör üretimini azaltır. Prostaglandin analogları, aköz hümör drenajı için alternatif bir yol olan uveoskleral akışı artırır. Alfa-adrenerjik agonistler, hem aköz hümör üretimini azaltarak hem de akışını artırarak IOP düşüşüne katkıda bulunur. Karbonik anhidraz inhibitörleri aköz hümör salgısını azaltır. Bireysel genetik varyasyonlar, tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler) gibi, bu ilaçların farmakokinetiğini ve farmakodinamiğini etkileyebilir; metabolizmalarını, reseptör bağlanma afinitelerini veya hedef yolların verimliliğini etkileyerek nihayetinde tedavi etkinliğini ve yan etki insidansını etkiler.
Klinik Önemi
Glokomun klinik yönetimi, antiglokom preparatlarının akıllıca seçimine ve tutarlı uygulamasına büyük ölçüde dayanır. Erken teşhis ve tedavinin hızlı başlatılması, hastalığın ilerlemesini yavaşlatmak ve önemli, geri dönüşü olmayan görme kaybını önlemek için kritik öneme sahiptir. Glokomun genellikle yaşam boyu tedavi gerektirdiği göz önüne alındığında, ilaç seçimi glokomun spesifik tipi, hedef IOP, potansiyel advers reaksiyonlar ve eşlik eden tıbbi durumlar dikkate alınarak son derece kişiselleştirilmiştir. Genetik bilginin tedavi kararlarına dahil edilmesi, klinisyenlerin terapötik stratejileri kişiselleştirmesini sağlayarak, potansiyel olarak daha etkili GİB kontrolüne, advers olaylarda azalmaya ve artan hasta uyumuna yol açabilir.
Sosyal Önem
Glokom, körlüğe neden olma potansiyeli nedeniyle önemli bir sosyal ve ekonomik yüke sahiptir; bu durum bir bireyin yaşam kalitesini ciddi şekilde etkileyebilir, bağımsızlığını azaltabilir ve sağlık harcamalarını artırabilir. Etkili antiglokom tedavileri, görmeyi koruyarak ve etkilenen bireyler için fonksiyonel özerkliği sürdürerek bu sonuçları hafifletmede çok önemlidir. Genetik bilgilerin glokom yönetimine entegrasyonu, terapötik sonuçları optimize etmek, böylece hastalığın genel toplumsal etkisini azaltmak ve hastaların genetik profillerine göre en uygun ve etkili tedaviyi almasını sağlamak için önemli umut vaat etmektedir.
Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar
Birçok genetik ilişkilendirme çalışması, orta düzeyde kohort büyüklükleri ve yetersiz istatistiksel güç nedeniyle yanlış negatif bulgulara eğilimlidir; bu durum, gerçek genetik ilişkilendirmelerin tespit edilememesine yol açabilir.[1] Bu sınırlama, daha önce bildirilen fenotip-genotip ilişkilendirmelerinin önemli bir kısmının sonraki çalışmalarda genellikle tekrarlanamaması gözlemiyle daha da belirginleşmektedir; bu durum, bağımsız kohortlarda harici doğrulama için kritik ihtiyacın altını çizmektedir.[1] Bu tür doğrudan tekrarlamanın yokluğunda, bulgular dikkatli yorumlama ve sentez gerektirir; bu genellikle potansiyel pleiotropiyi çıkarım yapmak amacıyla benzer biyolojik alanlardaki ilişkilendirmeler incelenerek yapılır, ancak bu keşifsel bir yaklaşım olmaya devam etmektedir.[1] Dahası, eski genom çapında ilişkilendirme çalışmalarının (GWAS) genomik kapsamı, genellikle mevcut tüm tek nükleotid polimorfizmlerinin (SNP) bir alt kümesine dayanır; bu durum, eksik genomik temsil nedeniyle, özellikle seçilen dizilerle iyi kapsanmayan bölgelerde, kaçırılmış genetik ilişkilendirmelere yol açabilir.[2] Meta-analizleri kolaylaştırmak için eksik genotipleri impute etme (tahmin etme) süreci, güçlü olmakla birlikte, tipik olarak allel başına %1,46 ila %2,14 arasında değişen potansiyel hata oranları getirir; bu da tanımlanan ilişkilendirmelerin genel güvenini ve doğruluğunu etkileyebilir.[3] İmputasyon kalite skorlarına ve minör allel frekansına göre SNP'lerin filtrelenmesi gibi katı kalite kontrol önlemleri uygulanmasına rağmen, bu içsel belirsizlikler istatistiksel ilişkilendirmelerin dikkatli yorumlanması ihtiyacının altını çizmektedir.[4]
Genellenebilirlik ve Fenotip Tanımı
Önemli bir sınırlama, çalışma bulgularının genellenebilirliği ile ilgilidir, zira birçok araştırma kohortu ağırlıklı olarak Avrupa kökenli orta yaşlıdan yaşlıya bireyler gibi belirli atalara ait geçmişe sahip kişilerden oluşmaktadır.[1] Bu demografik homojenlik, gözlemlenen genetik ilişkilendirmelerin daha geniş uygulanabilirliğini kısıtlamaktadır; bu da onların genç popülasyonlara veya diğer farklı etnik ve ırksal geçmişlere sahip bireylere doğrudan aktarılabilir veya onlar için ilgili olmayabileceği anlamına gelir.[1] Ana bileşen analizi gibi yöntemlerle popülasyon stratifikasyonunu açıklamak için çabalar gösterilse de, dar bir atalara ait gruba doğal olarak odaklanılması, tanımlanan genetik varyantların küresel uygunluğunu kısıtlamaktadır.[5] Fenotiplerin kesin tanımı ve ölçümü de sınırlamalar getirebilir, özellikle çalışmalar karmaşık özellikler içerdiğinde veya yaşamın belirli zaman noktalarında toplanan verilere dayandığında, yaşlı katılımcılardan DNA toplanması durumunda sağkalım yanlılığı potansiyel olarak ortaya çıkabilir.[1] Ek olarak, lipid düşürücü tedaviler gibi belirli ilaçları kullanan bireylerin analizlerden dışlanması gerekliliği, bulguların yaygın tedaviler görenler de dahil olmak üzere daha geniş popülasyona genellenebilirliğini kısıtlamaktadır.[3] Gerekli olmakla birlikte, kovaryat ayarlaması için kullanılan metodolojiler çalışmalar arasında farklılık gösterebilir ve tedavi altındaki bireyler için ayarlanmış kan basınçları gibi klinik değerlerin imputasyonu, analitik modellere ek belirsizlik katmanları ekleyebilir.[6]
Açıklanamayan Varyasyon ve Gelecek Araştırma Yönelimleri
Birden fazla genetik lokusun tanımlanmasına rağmen, birçok karmaşık özellik için toplam fenotipik varyasyonun önemli bir kısmı genellikle açıklanamaz kalır; bu durum "eksik kalıtım" olarak adlandırılan bir fenomendir.[7] Örneğin, yüksek kalıtıma sahip özellikler için bile, tanımlanan varyantlar toplam genetik etkinin yalnızca küçük bir kısmını açıklayabilir; bu da muhtemelen daha küçük etkilere veya daha nadir frekanslara sahip birçok genetik faktörün henüz keşfedilmediğini düşündürmektedir.[7] Araştırmalar yaş, cinsiyet, sigara içme durumu ve alkol alımı gibi yaygın çevresel faktörleri ayarlasa da, gen-çevre etkileşimlerinin ve diğer ölçülmemiş karıştırıcı faktörlerin karmaşık etkileşimi tam olarak yakalanamayabilir; bu da karmaşık özelliklere genetik katkıların kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sınırlar.[4] Genetik ilişkilendirme çalışmalarındaki temel zorluklardan biri, istatistiksel olarak anlamlı SNP'leri daha ileri araştırma ve fonksiyonel doğrulama için etkili bir şekilde önceliklendirmeyi içerir.[1] Kapsamlı SNP kapsama alanı ile bile, GWAS'ın mevcut kapsamı, aday genlerin kapsamlı bir şekilde anlaşılması veya gözlemlenen ilişkilendirmelerin temelini oluşturan karmaşık biyolojik mekanizmaları tam olarak aydınlatmak için yeterli olmayabilir.[2] Bu nedenle, tanımlanan genetik varyantların nihai faydası ve klinik translasyonu, istatistiksel ilişkilendirmeleri sağlam biyolojik içgörülere ve potansiyel terapötik hedeflere dönüştürmek için, ayrıntılı fonksiyonel karakterizasyon ve farklı kohortlarda replikasyon dahil olmak üzere kapsamlı takip çalışmalarını gerektirmektedir.[1]
Varyantlar
Genetik varyantlar, bir bireyin glokom dahil olmak üzere çeşitli durumlara yatkınlığında önemli bir rol oynamakta ve antiglokom preparatları ve miyotikler gibi tedavilere verilen yanıtları etkileyebilmektedir. Birçok gen, oküler sağlık, optik sinir bütünlüğü ve göz içi basıncı düzenlemesindeki rolleriyle bilinmektedir. Bunlar arasında, CDKN2B-AS1, SIX6, LOXL1 ve LMX1B gibi genlerdeki varyantlar, primer açık açılı glokom (POAG) veya ilişkili oküler fenotiplerle güçlü ilişkileri nedeniyle özellikle dikkat çekmektedir.
Örneğin, CDKN2B-AS1'deki rs6475604 ve rs1360589 gibi varyantlar, oküler dokularda hücre döngüsü kontrolü ve hücresel yaşlanma için hayati bir gen olan CDKN2B'nin ekspresyonunu düzenleyerek artmış glokom riski ve göz içi basıncındaki varyasyonlarla ilişkilidir. Benzer şekilde, göz gelişiminde rol oynayan SIX6 geni, optik disk parametreleri ve POAG ile ilişkili bir varyanta (rs33912345) sahiptir ve optik sinir duyarlılığındaki rolünü düşündürmektedir. rs2028387 varyantına sahip LOXL1 geni, elastin ve kollajen çapraz bağlanması yoluyla hücre dışı matrisin korunmasındaki temel işlevi nedeniyle psödoeksfoliasyon glokomunda (PXG) önemli bir oyuncudur. Ayrıca, göz gelişimi için kritik bir transkripsiyon faktörü olan LMX1B, genellikle glokomu da içeren Nail-Patella Sendromu gibi durumlarla ilişkilidir ve rs34186918 varyantı, ön segment gelişimini ve işlevini etkileyebilir.[1] Bu genetik yatkınlıklar, glokom yönetiminde kişiselleştirilmiş yaklaşımların önemini vurgulamaktadır; zira bir hastanın genetik profilini anlamak, genellikle göz içi basıncını düşürmeyi veya pupilla daralmasını hedefleyen antiglokom ilaçları veya miyotiklerin seçimi ve etkinliği hakkında bilgi sağlayabilir.
Diğer genler, oküler sağlığı ve glokom progresyonunu dolaylı olarak etkileyebilen daha geniş hücresel süreçlere katkıda bulunur. TMCO1 (Transmembran ve sarmal sargı alanı içeren protein 1) ve varyantı rs2814471, hücresel kalsiyum homeostazı ve endoplazmik retikulum stresi ile ilişkilidir; bunlar retinal ganglion hücrelerinin hayatta kalmasını ve trabeküler ağın işlevini etkileyebilen süreçlerdir. rs2472493 ve rs2472494 varyantlarına sahip ABCA1 (ATP-bağlayıcı kaset taşıyıcı A1), kolesterol ve fosfolipid akışı için kritik öneme sahiptir ve oküler doku sağlığını ve hasara yatkınlığı etkileyebilecek lipid metabolizmasını etkiler. rs9913911 varyantını içeren GAS7 (Büyüme duraklamasına özgü 7), sitoskeletal organizasyon ve nöronal bütünlükte rol oynar ve potansiyel olarak optik sinirin yapısal direncini etkiler. Son olarak, FNDC3B (Fibronektin tip III alan içeren 3B) ve varyantları rs62283809 ve rs148967108, hücre adezyonu ve hücre dışı matris yeniden yapılanmasında rol oynar; bunlar trabeküler ağın ve akış yollarının yapısal bütünlüğü için esastır.[8] Bu daha geniş genetik etkileri anlamak, oküler dokuların çeşitli stres faktörlerine ve farmakoterapilere nasıl yanıt vereceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir.
Anjiyopoietin 1'i kodlayan ANGPT1 geni, kan damarı gelişimi ve stabilizasyonu için hayati öneme sahiptir. rs2514883 ve rs2507804 gibi varyantlar, glokom patogenezinde kritik faktörler olan oküler kan akışını ve optik sinir perfüzyonunu etkileyebilir. ANGPT1 geni, aynı zamanda sistatin C (cysC) gibi biyobelirteçlerle de ilişkilendirilmiş olup, vasküler ve böbrek fonksiyonundaki daha geniş rolünü göstermektedir. Ek olarak, rs62578126 varyantına sahip LMX1B-DT (LMX1B Diverjan Transkript), LMX1B geninin ekspresyonunu düzenleyebilen uzun kodlamayan bir RNA'dır ve oküler gelişim ve hastalığı etkileyen karmaşık genetik düzenleyici ağları daha da vurgulamaktadır. Vasküler ve düzenleyici yollara ilişkin bu bilgiler, genetik varyantların ilaç dağıtımını, doku yanıtını veya altta yatan hastalık mekanizmalarını etkileyerek antiglokom tedavilerinin etkinliğini modüle edebileceğini düşündürmektedir.
Önemli Varyantlar
| RS ID | Gen | İlişkili Özellikler |
|---|---|---|
| rs2814471 | TMCO1-AS1, TMCO1 | open-angle glaucoma glaucoma antiglaucoma preparations and miotics use measurement |
| rs2472493 rs2472494 |
ABCA1 - CT70 | intraocular pressure measurement open-angle glaucoma glaucoma eye disease antiglaucoma preparations and miotics use measurement |
| rs9913911 | GAS7 | intraocular pressure measurement central corneal thickness corneal resistance factor open-angle glaucoma glaucoma |
| rs6475604 rs1360589 |
CDKN2B-AS1 | open-angle glaucoma colorectal cancer antiglaucoma preparations and miotics use measurement glaucoma optic neuritis, neuropathy |
| rs33912345 | SIX6, C14orf39 | open-angle glaucoma body height refractive error base metabolic rate measurement appendicular lean mass |
| rs62283809 rs148967108 |
FNDC3B | open-angle glaucoma antiglaucoma preparations and miotics use measurement |
| rs62578126 | LMX1B-DT | total hip arthroplasty, osteoarthritis appendicular lean mass facial hair thickness antiglaucoma preparations and miotics use measurement alpha angle measurement |
| rs2028387 | LOXL1 | vital capacity antiglaucoma preparations and miotics use measurement |
| rs2514883 rs2507804 |
ANGPT1 | antiglaucoma preparations and miotics use measurement |
| rs34186918 | LMX1B | antiglaucoma preparations and miotics use measurement |
Biyolojik Arka Plan
Sağlanan araştırma çalışmaları, antiglokomatöz preparatlar ve miyotik kullanımının biyolojik arka planıyla doğrudan ilişkili bilgi içermemektedir. Bu nedenle, verilen bağlama dayanarak kapsamlı bir biyolojik arka plan oluşturulamaz.
Reseptör Aracılı Sinyalleşme ve Hücre İçi Kaskatlar
Reseptör aktivasyonu, hücresel iletişimde temel bir süreç oluşturarak çeşitli hücre içi sinyal kaskatlarını başlatır. Örneğin, MC4R reseptörünün yakınındaki yaygın genetik varyasyonlar, bel çevresi ve insülin direnci gibi özelliklerle ilişkilidir ve metabolik düzenleme için hayati öneme sahip hücre dışı sinyalleri iletmedeki rolünü vurgular.[9] Bu kaskatlar genellikle, vasküler düz kas hücre yanıtları dahil olmak üzere çeşitli hücresel işlevleri etkileyebilen Mitogen-Activated Protein Kinase (MAPK) yolu gibi yolların aktivasyonunu da kapsayan karmaşık ağları içerir.[10] Ayrıca, endotel hücre fonksiyonu için önemli olan cAMP'ye bağımlı klorür taşıma mekanizmaları, ikincil haberci moleküllerin reseptör aktivasyonunun aşağı akışında hücresel yanıtları nasıl aracılık edebileceğini göstermektedir.[10]
Metabolik Yol Düzenlemesi ve Lipid Homeostazı
Metabolik yollar, hücresel enerji dengesi, biyosentez ve katabolizmanın sürdürülmesinde merkezi bir role sahiptir ve düzenlenmeleri sistemik sağlık için kritik öneme sahiptir. HMGCR'deki tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler) gibi genetik varyantlar, düşük yoğunluklu lipoprotein kolesterol seviyeleri ile ilişkilidir; bu da genin kolesterol biyosentezi ve genel lipid metabolizmasındaki önemini göstermektedir.[11] Kolesterolün ötesinde, diğer lokuslar yüksek yoğunluklu lipoprotein kolesterolü, trigliseritleri ve fosfolipitlerdeki yağ asidi bileşimini etkileyerek, karmaşık lipid profillerine ve poligenik dislipidemi gibi durumlara topluca katkıda bulunur.[12] Fosfodiesteraz 5A gibi enzimleri içeren bu yolların düzenlenmesi, çeşitli fizyolojik sinyallere yanıt veren karmaşık akış kontrol mekanizmaları içerir.[10]
Genetik ve Post-Translasyonel Düzenleyici Mekanizmalar
Hücresel işlev, gen ekspresyonundan protein aktivitesine kadar uzanan düzenleyici mekanizmalar tarafından derinden etkilenir. SNP'ler gibi genetik varyasyonlar, HMGCR'deki yaygın SNP'lerin, ekson 13'ün alternatif eklenmesini etkileyerek protein yapısını veya işlevini değiştirmesiyle örneklendiği gibi, gen düzenlemesini doğrudan etkileyebilir.[11] Transkripsiyonel ve post-transkripsiyonel kontrolün ötesinde, post-translasyonel modifikasyonlar ve allosterik kontrol mekanizmaları, protein aktivitesinin dinamik düzenlenmesini sağlar. Bu düzenleyici katmanlar, proteinlerin hücresel ihtiyaçlara ve çevresel sinyallere hassas bir şekilde ayarlanmasını sağlayarak, biyolojik tepkilerin çeşitliliğine ve uyarlanabilirliğine katkıda bulunur.
Sistem Düzeyinde Yolak Entegrasyonu ve Hastalık Duyarlılığı
Biyolojik sistemler, ortaya çıkan özelliklerle sonuçlanan karmaşık çapraz konuşma ve hiyerarşik düzenleme sergileyen, etkileşimli yolakların karmaşık ağları aracılığıyla işler. Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları, dislipidemi ve diyabetle ilişkili özellikler gibi poligenik özelliklere çok sayıda genetik lokusun topluca katkıda bulunduğunu ve metabolik ve sinyal ağlarının birbirine bağlılığını vurguladığını göstermektedir.[12] Bu sistem düzeyinde entegrasyon, bir yolaktaki düzensizliğin diğer birçok yolağa nasıl etki yayabileceğini, böylece karmaşık fenotiplere ve hastalık duyarlılığına yol açtığını vurgulamaktadır. Bu ağ etkileşimlerini anlamak, birden fazla yolağı eş zamanlı olarak modüle edebilen kapsamlı terapötik hedefler belirlemek için çok önemlidir.
Hastalıkla İlişkili Yolak Dinamikleri ve Terapötik İçgörüler
Yolak disregülasyonu, birçok insan hastalığında yaygın bir temel faktördür ve sıklıkla kompanzatuvar mekanizmaları tetikler. İnsülin direnci, koroner arter hastalığı, gut ve astım gibi durumlarla genetik ilişkiler, belirli yolak değişikliklerinin patolojiye nasıl katkıda bulunduğunu göstermektedir.[9] Örneğin, SLC2A9 geni, ürik asit konsantrasyonlarını ve gut riskini etkileyerek, belirli bir taşıyıcının işlevi ile hastalık arasında net bir bağlantı olduğunu göstermektedir.[13] Bu disregüle yolakların ve bileşenlerinin belirlenmesi, fizyolojik dengeyi yeniden sağlamayı veya hastalığa neden olan belirli mekanizmaları hedeflemeyi amaçlayan tedavi stratejileri geliştirmek için kritik içgörüler sağlar.
İlaç Metabolizması ve Metabotipler Üzerine Genetik Etki
Farmakogenetik, bir bireyin genetik yapısının ilaç metabolizmasındaki varyasyonlar dahil olmak üzere ilaçlara verdiği yanıtı nasıl etkilediğini inceler. Genetik varyantlar, insan vücudundaki anahtar metabolitlerin homeostazını önemli ölçüde değiştirebilir, ilaçların nasıl işlendiğini, dağıtıldığını ve elimine edildiğini doğrudan etkileyebilir. Endojen metabolitlerin kapsamlı bir ölçümünü hedefleyen gelişmiş metabolomik sayesinde, bir bireyin fizyolojik durumunun işlevsel bir göstergesini sunan belirli genetik olarak belirlenmiş metabotipler tanımlanmıştır (.[14] ). Genetik yatkınlıklarla şekillenen bu belirgin metabolik fenotipler, ilaç kinetiğindeki bireyler arası farklılıkların ve ilaç toksisitesi potansiyelinin anlaşılması için kritik öneme sahiptir ve nihayetinde tedavi sonuçlarını etkiler (.[14] ).
Genetik Varyantlar ve Terapötik Yanıt
Bir bireyin genomundaki varyasyonlar, ilaç hedef proteinlerini veya sinyal iletim yollarının kritik bileşenlerini etkileyerek ilaçların etkinliğini ve güvenliğini de etkileyebilir. Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), yaygın genetik varyantların çeşitli proteinlerin seviyelerini nasıl modüle edebileceğini ortaya koyarak protein kantitatif özellik lokuslarını (pQTL'ler) tanımlamada etkili olmuştur (.[15] ). Bu proteinler, ilaç hedefleri olarak işlev görebilir veya ilaç etkisine aracılık eden yollarda rol oynayarak hastalar arasında farklı terapötik yanıtlara yol açabilir. Bu hedef protein varyantlarının ve ilaç mekanizmaları üzerindeki etkilerinin daha derinlemesine anlaşılması, bireysel ilaç etkinliğini tahmin etmek ve yan etkilerin oluşumunu en aza indirmek için temel olup, daha kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerinin önünü açmaktadır.
Kişiselleştirilmiş Reçetelemeyi İlerletmek
Genetik ve metabolik profillemenin entegrasyonu, kişiselleştirilmiş ilaç stratejileri geliştirmek için büyük umut vaat etmektedir. Belirli genetik varyantları tanımlayan genotiplemenin, bir bireyin metabolik profilini karakterize eden metabotipleme ile birleştirilmesi, ilaç yanıtını tahmin etmek için daha kapsamlı bir veri seti sağlar (.[14] ). Bu bütüncül yaklaşım, hassas ilaç seçimine yön verebilir ve geleneksel "tek beden herkese uyar" modelinin ötesine geçerek kişiselleştirilmiş dozaj önerilerinin oluşturulmasını kolaylaştırabilir. Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) ve metabolomiklerden elde edilen içgörülerden faydalanarak, sağlık hizmeti sağlayıcıları, ilaç etkinliğini optimize etmek ve her hasta için advers ilaç reaksiyonları riskini önemli ölçüde azaltmak amacıyla tedavi rejimlerini potansiyel olarak uyarlayabilir (.[14] ).
References
[1] Benjamin, E. J. et al. "Genome-wide association with select biomarker traits in the Framingham Heart Study." BMC Med Genet, 2007.
[2] Yang, Qiong et al. "Genome-wide association and linkage analyses of hemostatic factors and hematological phenotypes in the Framingham Heart Study." BMC Medical Genetics, vol. 8, 2007, p. 55.
[3] Willer, C. J. et al. "Newly identified loci that influence lipid concentrations and risk of coronary artery disease." Nat Genet, 2008.
[4] Yuan, Xin et al. "Population-based genome-wide association studies reveal six loci influencing plasma levels of liver enzymes." American Journal of Human Genetics, vol. 83, no. 5, 2008, pp. 520-528.
[5] Pare, Guillaume et al. "Novel association of ABO histo-blood group antigen with soluble ICAM-1: results of a genome-wide association study of 6,578 women." PLoS Genetics, vol. 4, no. 7, 2008, e1000118.
[6] O'Donnell, Christopher J. et al. "Genome-wide association study for subclinical atherosclerosis in major arterial territories in the NHLBI's Framingham Heart Study." BMC Medical Genetics, vol. 8, 2007, p. 57.
[7] Benyamin, Beben et al. "Variants in TF and HFE explain approximately 40% of genetic variation in serum-transferrin levels." American Journal of Human Genetics, vol. 84, no. 1, 2008, pp. 60-65.
[8] Wallace, C. "Genome-wide association study identifies genes for biomarkers of cardiovascular disease: serum urate and dyslipidemia." Am J Hum Genet, vol. 82, Jan. 2008, pp. 139–149. PMID: 18179892.
[9] Chambers, J. C. et al. "Common genetic variation near MC4R is associated with waist circumference and insulin resistance." Nat Genet, 2008.
[10] Vasan, R. S. et al. "Genome-wide association of echocardiographic dimensions, brachial artery endothelial function and treadmill exercise responses in the Framingham Heart Study." BMC Med Genet, 2007.
[11] Burkhardt, R. et al. "Common SNPs in HMGCR in micronesians and whites associated with LDL-cholesterol levels affect alternative splicing of exon13." Arterioscler Thromb Vasc Biol, 2008.
[12] Kathiresan, S. et al. "Common variants at 30 loci contribute to polygenic dyslipidemia." Nat Genet, 2008.
[13] Vitart, V. et al. "SLC2A9 is a newly identified urate transporter influencing serum urate concentration, urate excretion and gout." Nat Genet, 2008.
[14] Gieger, C. et al. "Genetics meets metabolomics: a genome-wide association study of metabolite profiles in human serum." PLoS Genet, 2008.
[15] Melzer, David, et al. "A genome-wide association study identifies protein quantitative trait loci (pQTLs)." PLoS Genetics, 2008.