Фармакометаболомика - Pharmacometabolomics

Смотрите также: метаболомика, фармакогенетика, и фармакогеномика

Фармакометаболомика, также известный как фармакометабономика, это поле, которое происходит от метаболомика, количественное определение и анализ метаболиты производится телом.[1][2] Это относится к прямому измерению метаболиты в жидкостях организма человека, чтобы предсказать или оценить метаболизм из фармацевтический соединений и лучше понять фармакокинетический профиль лекарственного средства.[1][2] В качестве альтернативы можно использовать фармакометаболомику для измерения метаболит уровни после введения фармацевтический соединение, чтобы контролировать влияние соединения на определенные метаболические пути (фармакодинамика). Это обеспечивает подробное картирование эффектов лекарств на метаболизм и путей, которые участвуют в механизме вариации ответа на лечение.[3][4][5][6][7] Кроме того, метаболический профиль индивидуума на исходном уровне (метаботип) предоставляет информацию о том, как люди реагируют на лечение, и подчеркивает неоднородность внутри болезненного состояния.[8] Все три подхода требуют количественной оценки метаболиты нашел в физиологические жидкости и ткань, например, кровь или моча, и могут использоваться для оценки фармацевтический варианты лечения многочисленных болезнь состояния.

Цели фармакометаболомики

Считается, что фармакометаболомика предоставляет информацию, которая дополняет информацию, полученную от других омики, а именно геномика, транскриптомика, и протеомика. Если взглянуть на характеристики человека через эти разные уровни детализации, можно сделать более точный прогноз способности человека реагировать на фармацевтический сложный. В геном, что составляет 25 000 гены, может указывать на возможные ошибки в препарате метаболизм; то транскриптом, состоящий из 85 000 транскриптов, может предоставить информацию о том, какие гены важны в метаболизм активно транскрибируются; и протеом,> 10 000 000 членов, изображает которые белки активны в организме для выполнения этих функций. Фармакометаболомика дополняет омики с прямым измерением продуктов всех этих реакций, но, возможно, с относительно меньшим числом членов: первоначально предполагалось, что это будет примерно 2200 метаболиты,[9] но может быть и большим числом, если к этому списку добавить кишечные метаболиты и ксенобиотики. В целом цель фармакометаболомики - более точно предсказать или оценить реакцию человека на фармацевтический соединение, позволяющее продолжить лечение правильным лекарством или дозировкой в ​​зависимости от изменений их метаболизм и способность реагировать на лечение.[1][2][10]

Фармакометаболомические анализы с использованием метаболомика подход, может предоставить исчерпывающий и подробный метаболический профиль или «метаболический отпечаток пальца »Для отдельного пациента. Такой метаболические профили может предоставить полный обзор отдельных метаболит или изменений пути, обеспечивая более реалистичное изображение болезнь фенотипы. Затем этот подход может быть применен к предсказанию реакции на фармацевтический соединение пациентами с определенным метаболическим профилем.[2][10] Фармакометаболомические анализы лекарственного ответа часто сопровождаются фармакогенетика исследования. Фармакогенетика фокусируется на выявлении генетические вариации (например. однонуклеотидные полиморфизмы ) у пациентов, которые могут способствовать изменению реакции на лекарства и общему результату определенного лечения. Результаты фармакометаболомических анализов могут «информировать» или «направлять» фармакогенетический анализ путем сопоставления аберрантных метаболит концентрации или метаболические пути к потенциальным изменениям в генетический уровень.[11] Эта концепция была основана на двух основополагающих публикациях исследований ингибиторов обратного захвата серотонина антидепрессантами. [11][12] где метаболические сигнатуры позволили определить путь, участвующий в ответе на антидепрессант, и это привело к идентификации генетических вариантов в пределах ключевого гена в выделенном пути как участвующих в вариабельности ответа. Эти генетические варианты не были идентифицированы только с помощью генетического анализа и, следовательно, продемонстрировали, как метаболомика может направлять и информировать генетические данные.

История

Хотя применение фармакометаболомики в персонализированная медицина в основном реализуются только сейчас, изучение индивидуального метаболизм использовался для лечения болезней со времен средневековья. Ранние врачи использовали примитивную форму метаболомического анализа: обоняние, пробуя на вкус и рассматривая мочу для диагностики болезни. Очевидно, что методы измерения, необходимые для рассмотрения конкретных метаболиты были недоступны в то время, но за последнее десятилетие такие технологии претерпели значительные изменения, чтобы разработать точные, высокая пропускная способность устройства, а также сопутствующее программное обеспечение для анализа данных для анализа выходных данных. В настоящее время процессы очистки образцов, такие как жидкость или же газовая хроматография, сочетаются с масс-спектрометрия (МС) на основе или ядерный магнитный резонанс (ЯМР) -основанные аналитические методы для характеристики метаболит профили отдельных пациентов.[1] Постоянно продвигается информатика инструменты позволяют идентифицировать, количественно и классифицировать метаболиты чтобы определить, какие пути может повлиять на определенные фармацевтический вмешательства.[1] Одно из первых исследований, посвященных принципу и применению фармакометаболомики, было проведено в модель животных смотреть на метаболизм из парацетамол и повреждение печени. ЯМР-спектроскопия был использован для анализа метаболических профилей в моче крыс до и после лечения парацетамол. Анализ выявил определенный метаболический профиль, связанный с повышенным повреждением печени после парацетамол лечение.[13] На тот момент все с нетерпением ожидали, что такие фармакометаболомические подходы могут быть применены к персонализированный человек лекарство. Поскольку это публикация В 2006 году Сеть исследований фармакометаболомики, возглавляемая исследователями из Университета Дьюка и включающая партнерские отношения между центрами передового опыта в области метаболомики, фармакогеномики и информатики (более шестнадцати академических центров, финансируемых NIGMS), впервые смогла продемонстрировать силу подхода фармакометаболомики для информирования о результатах лечения в крупных клинических исследованиях и с использованием препаратов, включая антидепрессанты, статины, гипотензивные средства, антиагрегантную терапию и нейролептики.[3][4][5][6][7][8][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35] В результате этих исследований возникли совершенно новые концепции использования фармакометаболомики как инструмента, который может изменить парадигму в области фармакологии. Он продемонстрировал, как фармакометаболомика может позволить использовать подход количественной и системной фармакологии.[2] Фармакометаболомика применялась для лечения множества заболеваний человека, таких как шизофрения, сахарный диабет, невральное заболевание, депрессия и рак.[1]

Персонализированная медицина

В качестве метаболит анализы проводятся на индивидуальном уровне пациента, фармакометаболомика может рассматриваться как форма персонализированная медицина. Эта область в настоящее время используется для прогнозирования, чтобы определить потенциальные реакции терапевтических соединений у отдельных пациентов, что позволяет применять более индивидуальные схемы лечения. Ожидается, что такие фармакометаболомические подходы приведут к улучшенной способности прогнозировать индивидуальную реакцию на соединение, его эффективность и метаболизм, а также побочные или нецелевые эффекты, которые могут иметь место в организме. Метаболизм некоторых лекарств варьируется от пациента к пациенту, поскольку номер копии из гены какой код для общего метаболизм наркотиков ферменты варьируется в пределах популяции и приводит к различиям в способности человека метаболизировать различные соединения.[36] Другие важные личные факторы, влияющие на метаболический профиль человека, такие как статус питания пациента, комменсал бактерии, возраст и ранее существовавшие медицинские условия также отражаются в метаболит оценка.,[5][13] В целом фармакометаболомический анализ сочетается с такими подходами, как фармакогенетика, может функционировать для идентификации метаболический процессы и особенности генетический изменения, которые могут поставить под угрозу ожидаемую эффективность препарата у конкретного пациента. Результаты таких анализов могут позволить изменить схемы лечения для достижения оптимального результата.[11][12][37]

Текущие приложения

Прогнозирование результата лечения

Метаботип информирует о результатах лечения

Фармакометаболомика может использоваться в качестве прогноза для определения правильного курса действий в отношении пациента, которому предстоит пройти какое-либо лекарственное лечение. Это включает определение метаболического профиля пациента до лечения и сопоставление метаболических сигнатур с результатами лечения. фармацевтический курс лечения. Анализ метаболического профиля пациента может выявить факторы, которые могут способствовать изменению препарата. метаболизм, что позволяет прогнозировать общую эффективность предлагаемого лечения, а также потенциальные токсичность лекарства риски, которые могут отличаться от общей популяции. Этот подход использовался для выявления новых или ранее описанных метаболических биомаркеры у пациентов, что можно использовать для прогнозирования ожидаемого результата у этого пациента после лечения фармацевтический состав.[1][37] Одним из примеров клинического применения фармакометаболомики являются исследования, направленные на определение прогнозирующего метаболического маркера для лечения большое депрессивное расстройство (БДР).,[3][8][11][12][14] В исследовании с антидепрессантом сертралином сеть Pharmacometabolomics показала, что исходный метаболический профиль пациентов с большой депрессией может определять результаты лечения.[8] Кроме того, исследование продемонстрировало эффективность метаболомики в определении ответа на плацебо и сравнило ответ на плацебо с ответом на сертралин и показало, что несколько путей являются общими для обоих.[8] В другом исследовании эсциталопрама циталопрам метаболомный анализ плазма от пациентов с MDD показали, что вариации в глицин метаболизм были отрицательно связаны с исходом для пациента после лечения селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (СИОЗС), важный класс препаратов, участвующих в лечении этого заболевания.[11][12]

Мониторинг связанных с лекарствами изменений метаболических путей

Второе важное применение фармакометаболомики - анализ метаболического профиля пациента после назначения специфической терапии. Этот процесс часто является вторичным по отношению к метаболическому анализу перед лечением, что позволяет сравнить результаты до и после лечения. метаболит концентрации. Это позволяет идентифицировать метаболические процессы и пути, которые были изменены лечением либо намеренно в качестве назначенного цель соединения или непреднамеренно как побочный эффект. Кроме того, концентрация и разнообразие метаболиты произведенный из самого соединения также может быть идентифицирован, предоставляя информацию о скорости метаболизм и потенциально может привести к разработке родственного соединения с повышенной эффективностью или уменьшенным побочные эффекты. Пример этого подхода был использован для исследования влияния нескольких антипсихотик наркотики на липидный обмен у пациентов, лечившихся от шизофрения.[20] Было высказано предположение, что эти антипсихотик препараты могут изменять липидный обмен у пролеченных пациентов с шизофрения, способствуя увеличению веса и гипертриглицеридемия. Мониторинг исследования липид метаболиты у пациентов как до, так и после лечения нейролептики. Затем скомпилированные профили до и после лечения сравнивали, чтобы изучить влияние этих соединений на липид метаболизм. Исследователи обнаружили корреляцию между лечением антипсихотик наркотики и липид метаболизм как в зависимости от класса липидов, так и от препарата,[20] создание новых основ вокруг концепции, согласно которой фармакометаболомика предоставляет мощные инструменты для детального картирования эффектов лекарств. Дополнительные исследования, проведенные Фармакометаболомической исследовательской сетью, позволили составить карту способами, недоступными до воздействия статинов,[4][5][6][17] атенолол [18] и аспирин.[7][19] Были получены совершенно новые представления о влиянии этих препаратов на метаболизм, и они выявили пути, участвующие в ответной реакции, и побочные эффекты.

Количественное определение и анализ метаболитов

Для идентификации и количественного определения метаболитов, производимых организмом, использовались различные методы обнаружения. Чаще всего они связаны с использованием спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР) или же масс-спектрометрия (МС), обеспечивающий универсальное обнаружение, идентификацию и количественное определение метаболитов в образцах отдельных пациентов. Хотя оба процесса используются в фармакометаболомических анализах, есть свои преимущества и недостатки. спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР) - или же масс-спектрометрия (МС) платформы в этом приложении.

Спектроскопия ядерного магнитного резонанса

Основная статья: Спектроскопия ядерного магнитного резонанса

ЯМР-спектроскопия используется для анализа биологических образцов с 1980-х годов и может использоваться как эффективный метод для идентификации и количественной оценки как известных, так и неизвестных метаболитов. Подробнее о принципах этой техники см. ЯМР-спектроскопия. В фармакометаболомических анализах ЯМР Это выгодно, потому что требуется минимальная подготовка образца. Изолированные образцы пациентов обычно включают кровь или мочу из-за их минимально инвазивного сбора, однако с помощью этого подхода также изучались другие типы жидкостей и образцы твердых тканей.[38] Из-за минимальной подготовки образцов перед анализом образцы могут быть полностью восстановлены после ЯМР анализ (если образцы хранятся в холодильнике, чтобы избежать разложения). Это позволяет многократно анализировать образцы с чрезвычайно высоким уровнем воспроизводимости, а также сохранять ценные образцы пациентов для альтернативного анализа. Высокая воспроизводимость и точность ЯМР в сочетании с относительно быстрым временем обработки (более 100 образцов в день) делает этот процесс относительно высокопроизводительной формой анализа образцов. Одним из недостатков этого метода является относительно низкая чувствительность обнаружения метаболитов по сравнению с анализом на основе МС, что приводит к требованию большего начального объема образца.[38] Кроме того, первоначальная стоимость инструмента чрезвычайно высока как для ЯМР и MS оборудование.[1]

Масс-спектрометрии

Основная статья: Масс-спектрометрии

Альтернативный подход к идентификации и количественной оценке образцов пациентов - использование масс-спектрометрии. Этот подход обеспечивает превосходную точность и чувствительность при идентификации, характеристике и количественной оценке метаболитов в различных типах образцов пациентов, таких как кровь и моча. В масс-спектрометрия (МС) подход обычно сочетается с газовая хроматография (ГХ), в ГХ-МС или же жидкостная хроматография (ЖХ), в ЖХ-МС, которые помогают в первоначальном разделении компонентов метаболитов в сложных смесях образцов и могут позволить выделить определенные подмножества метаболитов для анализа. ГХ-МС может обеспечить относительно точное количественное определение метаболитов, а также информацию о химической структуре, которую можно сравнить с уже существующими химическими библиотеками.[1] ГХ-МС можно проводить с относительно высокой производительностью (более 100 проб в день) с большей чувствительностью обнаружения, чем ЯМР анализ. Ограничение ГХ-МС для этого приложения, однако, заключается в том, что обработанные компоненты метаболитов должны легко улетучиваться для обработки образцов.

ЖХ-МС первоначально разделяет компоненты смеси образцов на основе таких свойств, как гидрофобность, перед их обработкой для идентификации и количественного определения с помощью масс-спектрометрия (МС). Общий, ЖХ-МС это чрезвычайно гибкий метод для обработки большинства типов соединений с высокой пропускной способностью (20-100 проб в день), а также с большей чувствительностью, чем ЯМР анализ. Для обоих ГХ-МС и ЖХ-МС существуют ограничения в воспроизводимости количественного определения метаболитов.[1] Кроме того, обработка образцов для последующих масс-спектрометрия (МС) анализ намного интенсивнее, чем в ЯМР приложение, и приводит к уничтожению исходного образца (через трипсин пищеварение).[1]

После идентификации и количественного определения метаболитов в образцах отдельных пациентов, ЯМР и масс-спектрометрия (МС) вывод компилируется в набор данных. Эти наборы данных включают информацию об идентичности и уровнях отдельных метаболитов, обнаруженных в обработанных образцах, а также характеристики каждого метаболита в процессе обнаружения (например, отношения массы к заряду для масс-спектрометрия (МС) на основе анализа). Можно создать несколько наборов данных и скомпилировать их в большие базы данных для отдельных пациентов, чтобы отслеживать различные метаболические профили в течение курса лечения (то есть профили до и после лечения). Затем каждая база данных обрабатывается с помощью какой-то информационной платформы с программным обеспечением, предназначенным для описания и анализа данных для создания общего метаболического профиля пациента. Для создания этого общего профиля вычислительные программы предназначены для:

  • определить признаки метаболического заболевания[1]
  • оценить класс лечения (до или после лечения)[1]
  • идентифицировать соединения, присутствующие в образце пациента, которые могут повлиять на реакцию на лекарство или быть вызваны терапией[1]
  • определить переменные метаболита и взаимодействия между этими переменными[1]
  • сопоставить идентифицированные переменные с известными метаболическими и биохимическими путями[1]

Ограничения

Наряду с новыми диагностическими возможностями фармакометаболомики, при рассмотрении индивидуальной вариабельности вводятся ограничения. Возможность определять физиологическое состояние человека путем измерения метаболитов не оспаривается, но существует крайняя изменчивость, которая может быть внесена в зависимости от возраста, питания и комменсальные организмы предложить проблемы при создании обобщенных фармакометаболомов для групп пациентов.[39] Однако до тех пор, пока значимые метаболические сигнатуры могут быть выяснены для создания базовых значений, все еще существуют возможные средства сравнения.[10]

Проблемы, связанные с измерением метаболитов у человека, также могут возникать из-за методологии обнаружения метаболитов, и есть аргументы как за, так и против. ЯМР и масс-спектрометрия (МС). Другие ограничения, связанные с анализом метаболитов, включают необходимость правильного обращения с пробами и их обработки, а также надлежащего обслуживания и калибровки аналитического и вычислительного оборудования. Для выполнения этих задач требуются квалифицированные и опытные специалисты, а потенциальные затраты на ремонт прибора из-за непрерывной обработки образцов могут быть дорогостоящими. Стоимость только платформ обработки и анализа очень высока, что затрудняет предоставление многим учреждениям анализов лечения на основе фармакометаболомики.

Последствия для здравоохранения

Основная статья: Персонализированная медицина

Фармакометаболомика может снизить нагрузку на систему здравоохранения за счет более точного определения правильного выбора лечебного препарата и дозировки, чтобы оптимизировать реакцию пациента на лечение. Надеюсь, этот подход также в конечном итоге ограничит количество побочные реакции на лекарственные препараты (НЛР) связаны со многими схемами лечения.[37] В целом, врачи могли бы лучше применять более индивидуализированные и потенциально более эффективные методы лечения для своих пациентов. Однако важно учитывать, что обработка и анализ образцов пациентов требует времени, что приводит к задержке лечения. Еще одна проблема, связанная с применением фармакометаболомических анализов к индивидуальному уходу за пациентами, связана с принятием решения о том, кто должен, а кто не должен получать этот подробный индивидуальный протокол лечения. Определенные заболевания и стадии заболевания должны быть классифицированы в соответствии с их требованиями к такому плану лечения, но для этой классификации нет критериев. Кроме того, не все больницы и лечебные учреждения могут позволить себе оборудование для обработки и анализа образцов пациентов на месте, но отправка образцов требует времени и в конечном итоге задерживает лечение. Страхование здоровья при таких процедурах также может быть проблемой. Некоторые страховые компании могут запретить применение этого типа анализа проб и определения характеристик метаболитов. Кроме того, необходимо ввести правила, гарантирующие отсутствие дискриминации со стороны страховых компаний в отношении метаболических профилей отдельных пациентов («метаболизаторы с высоким уровнем метаболизма» против рискованных «лиц с низким уровнем метаболизма»).

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м п о п Каддура-Даук, Р. Кристал, Б; Weinshilboum, RM (2008). «Метаболомика: глобальный биохимический подход к лекарственной реакции и болезни». Ежегодный обзор фармакологии и токсикологии. 48: 653–683. Дои:10.1146 / annurev.pharmtox.48.113006.094715. PMID  18184107.
  2. ^ а б c d е Каддура-Даук, Р. Weinshilboum, RM (2014). «Фармакометаболомика: значение для клинической фармакологии и системной фармакологии». Клиническая фармакология и терапия. 95 (2): 154–167. Дои:10.1038 / clpt.2013.217. PMID  24193171. S2CID  22649568.
  3. ^ а б c Каддура-Даук, Р. Юань, P; Бойл, SH; Матсон, Вт; Ван, З; Zeng, Z; Чжу, Н; Догерти, Г. Г.; Яо, JK; Чен, G; Guitart, X; Карлсон, П.Дж.; Neumeister, A; Сарате, К; Кришнан, Р.Р .; Manji, HK; Древец, В. (2012). «Метаболом цереброспинальной жидкости при расстройствах настроения». Научные отчеты. 2: 667. Дои:10.1038 / srep00667. ЧВК  3446657. PMID  22993692.
  4. ^ а б c Каддура-Даук, Р. Бэйли РА; Zhu H; Zeng ZB; Wiest MM; Nguyen UT; Watkins SM; Краусс Р.М. (2010). «Липидомический анализ вариации реакции на симвастатин в исследовании холестерина и фармакогенетики». Метаболомика. 6 (2): 191–201. Дои:10.1007 / с11306-010-0207-х. ЧВК  2862962. PMID  20445760.
  5. ^ а б c d Каддура-Даук, Р. Бэйли РА; Zhu H; Zeng ZB; Wiest MM; Nguyen UT; Wojnoonski K; Watkins SM; Trupp M; Краусс Р.М. (2011). «Кишечный микробиом коррелирует с ответом на лечение симвастатином». PLOS ONE. 6 (10): e25482. Дои:10.1371 / journal.pone.0025482. ЧВК  3192752. PMID  22022402.
  6. ^ а б c Трупп, М; Zhu H; Wikoff WR; Бэйли РА; Zeng ZB; Карп П.Д .; Fiehn O; Krauss RM; Каддура-Даук Р. (2012). «Метаболомика показывает, что аминокислоты вносят вклад в вариацию ответа на лечение симвастатином». PLOS ONE. 7 (7): e38386. Дои:10.1371 / journal.pone.0038386. ЧВК  3392268. PMID  22808006.
  7. ^ а б c Йергес-Армстронг, Л. М.; Ellero-Simatos S; Georgiades A; Zhu H; Льюис JP; Хоренштейн РБ; Beitelshees AL; Датчанин А; Reijmers T; Hankemeier T; Fiehn O; Шульдинер А.Р .; Каддура-Даук Р. (2013). «Пуриновый путь, влияющий на механизм устойчивости к терапии аспирином: фармакометаболомическая фармакогеномика». Клиническая фармакология и терапия. 94 (4): 525–532. Дои:10.1038 / clpt.2013.119. ЧВК  4001726. PMID  23839601.
  8. ^ а б c d е Каддура-Даук, Р. Boyle SH; Matson W; Sharma S; Matson S; Zhu H; Богданов М.Б .; Черчилль Э; Кришнан Р.Р .; Раш Эй Джей; Пикеринг Э; Делномдье М (2011). «Метаботип перед лечением как прогностический фактор ответа на сертралин или плацебо у амбулаторных пациентов с депрессией: подтверждение концепции». Трансляционная психиатрия. 1 (7): e26. Дои:10.1038 / тп.2011.22. ЧВК  3232004. PMID  22162828.
  9. ^ Weiss, RH; Ким, К. (2012). «Метаболомика в изучении болезней почек». Обзоры природы Нефрология. 8 (1): 22–33. Дои:10.1038 / nrneph.2011.152. PMID  22025087. S2CID  23576016.
  10. ^ а б c Баральди, Э; Карраро, S; Джордано, G; Reniero, F; Перилонго, G; Закчелло, Ф (2009). «Метаболомика: движение к персонализированной медицине». Итальянский педиатрический журнал. 35 (30): 30. Дои:10.1186/1824-7288-35-30. ЧВК  2773773. PMID  19852788.
  11. ^ а б c d е Або, Р; Hebbring, S; Цзи, юань; и другие. (2012). «Слияние фармакометаболомики с фармакогеномикой с использованием вменения однонуклеотидного полиморфизма« 1000 Genomes »: селективная фармакогеномика ответа ингибитора обратного захвата серотонина». Фармакогенетика и геномика. 22 (4): 247–53. Дои:10.1097 / FPC.0b013e32835001c9. ЧВК  3303952. PMID  22322242.
  12. ^ а б c d Джи, Й; Hebbring, S; Чжу, Н; Jenkins, GD; Biernacka, J; Снайдер, К; Дрюс, М; Файн, О; Zeng, Z; Schaid, D; Мразек Д.А.; Каддура-Даук, Р. Weinshilboum, RM (2011). "Глицин и глициндегидрогеназа (GLDC) SNP как циталопрам / эсциталопрам биомаркеры ответа при депрессии: фармакогеномика с учетом фармакометаболомики". Клиническая фармакология и терапия. 89 (1): 97–104. Дои:10.1038 / clpt.2010.250. ЧВК  3034442. PMID  21107318.
  13. ^ а б Клейтон, А; Lindon, JC; Cloarec, O; и другие. (2006). «Фармако-метабономическое фенотипирование и персонализированное лекарственное лечение». Природа. 440 (7087): 1073–1077. Дои:10.1038 / природа04648. PMID  16625200. S2CID  4424842.
  14. ^ а б Вентилятор, TWM; Yuan P; Переулок АН; Хигаси Р.М.; Ван Ю; Хамиди AB; Чжоу Р; Guitart Z; Chen G; Manji HK; Каддура-Даук Р. (2010). «Метаболомный анализ влияния лития на глиально-нейрональный метаболизм и взаимодействия» с использованием стабильных изотопов.. Метаболомика. 6 (2): 165–179. Дои:10.1007 / s11306-010-0208-9. ЧВК  2903070. PMID  20631920.
  15. ^ Каддура-Даук, Р. Богданов М.Б .; Wikoff WR; Zhu H; Boyle SH; Черчилль Э; Ван З; Раш Эй Джей; Кришнан Р.Р .; Пикеринг Э; Delnomdedieu M; Файн О. (2013). «Фармакометаболомическое картирование ранних биохимических изменений, вызванных сертралином и плацебо». Трансляционная психиатрия. 3 (1): e223. Дои:10.1038 / tp.2012.142. ЧВК  3566722. PMID  23340506.
  16. ^ Чжу, Н; Богданов М.Б .; Boyle SH; Matson W; Sharma S; Matson S; Черчилль Э; Fiehn O; Rush JA; Кришнан Р.Р .; Пикеринг Э; Delnomdedieu M; Каддура-Даук Р; Сетевой PR (2013). «Фармакометаболомика ответа на сертралин и плацебо при большом депрессивном расстройстве - возможная роль метаболического пути метоксииндола». PLOS ONE. 8 (7): e68283. Дои:10.1371 / journal.pone.0068283. ЧВК  3714282. PMID  23874572.
  17. ^ а б Krauss, R; Zhu H; Каддура-Даук Р. (2013). «Фармакометаболомика статинового ответа». Клиническая фармакология и терапия. 94 (5): 562–5. Дои:10.1038 / clpt.2013.164. ЧВК  4055080. PMID  23945822.
  18. ^ а б Wikoff, WR; Фрай, РФ; Чжу, H; Бойл, S; Черчилль, Э; Гонг, Y; Купер-Дехо, РМ; Beitelshees, AL; Переулок, А; Chapman, AB; Тернер, СТ; Файн, О; Джонсон, JA; Каддура-Даук, Р. (2013). «Фармакометаболомика выявляет расовые различия в ответ на лечение атенололом». PLOS ONE. 8 (3): e57639. Дои:10.1371 / journal.pone.0057639. ЧВК  3594230. PMID  23536766.
  19. ^ а б Льюис, JP; Йергес-Армстронг Л.М.; Ellero-Simatos S; Georgiades A; Каддура-Даук Р; Ханкемайер Т (2013). «Интеграция фармакометаболомического и фармакогеномного подходов раскрывает новые взгляды на антитромбоцитарную терапию». Клиническая фармакология и терапия. 94 (5): 570–573. Дои:10.1038 / clpt.2013.153. ЧВК  4116100. PMID  23892404.
  20. ^ а б c Каддура-Даук, Р. Макэвой, Дж; Бэйли, РА; и другие. (2007). «Метаболомическое картирование атипичных антипсихотических эффектов при шизофрении». Молекулярная психиатрия. 12 (10): 934–45. Дои:10.1038 / sj.mp.4002000. PMID  17440431.
  21. ^ Яо, JK; Догерти Г.Г.; Редди РД; Matson WR; Каддура-Даук Р; Кешаван М.С. (2013). «Связь между пуриновыми метаболитами и моноаминовыми нейротрансмиттерами при первом эпизоде ​​психоза». Границы клеточной неврологии. 7 (90): 90. Дои:10.3389 / fncel.2013.00090. ЧВК  3678099. PMID  23781173.
  22. ^ Перроуд, B; Paymaan JN; Гатчел-младший; Ван Л; Barupal DK; Креспо-Баррето Дж; Fiehn O; Zoghbi HY; Каддура-Даук Р. (2013). «Фармакометаболомическая сигнатура модели мышей с атаксией SCA1 и литиевые эффекты». PLOS ONE. 8 (8): e70610. Дои:10.1371 / journal.pone.0070610. ЧВК  3732229. PMID  23936457.
  23. ^ Яо, JK; Догерти, Г. Г.; Редди, РД; Кешаван, MS; Montrose, DM; Матсон, В. Р.; Розен, С; Кришнан, Р.Р .; Макэвой, Дж; Каддура-Даук, Р. (2009). «Измененные взаимодействия метаболитов триптофана у пациентов с шизофренией, не подвергавшихся лечению нейролептиками в первом эпизоде». Молекулярная психиатрия. 15 (9): 938–953. Дои:10.1038 / mp.2009.33. ЧВК  2953575. PMID  19401681.
  24. ^ Паткар, AA; Розен С; Mannelli P; Matson W; Pae CU; Кришнан Р.Р .; Каддура-Даук Р. (2009). «Изменения в метаболизме триптофана и пурина при кокаиновой зависимости: метаболомное исследование». Психофармакология. 206 (3): 479–489. Дои:10.1007 / s00213-009-1625-1. PMID  19649617. S2CID  27979116.
  25. ^ Mannelli, P; Паткар А; Розен С; Matson WR; Кришнан Р; Каддура-Даук Р. (2009). «Употребление опиоидов влияет на антиоксидантную активность и метаболизм пуринов: предварительные результаты». Психофармакология человека. 24 (8): 666–675. Дои:10.1002 / ч.1068. ЧВК  3183957. PMID  19760630.
  26. ^ Стеффенс, округ Колумбия; Jiang W; Кришнан КР; Кароли ЭД; Mitchell MW; О'Коннор СМ; Каддура-Даук Р. (2010). «Метаболомические различия у пациентов с сердечной недостаточностью с большой депрессией и без нее». Журнал гериатрической психиатрии и неврологии. 23 (2): 138–146. Дои:10.1177/0891988709358592. ЧВК  3279728. PMID  20101071.
  27. ^ Яо, JK; Dougherty, GG Jr; Редди, РД; Кешаван, MS; Montrose, DM; Матсон, В. Р.; Макэвой, Дж; Каддура-Даук, Р. (2010). «Гомеостатический дисбаланс катаболизма пуринов у пациентов с шизофренией, впервые не получавших нейролептики». PLOS ONE. 5 (3): e9508. Дои:10.1371 / journal.pone.0009508. ЧВК  2831068. PMID  20209081.
  28. ^ Кондрей, Р. Догерти Г.Г.; Кешаван М.С.; Редди РД; Haas GL; Montrose DM; Matson WR; Макэвой Дж; Каддура-Даук Р; Яо Дж. К. (2011). «3-гидроксикинуренин и клинические симптомы у пациентов с шизофренией, ранее не получавших нейролептики». Международный журнал нейропсихофармакологии. 14 (6): 756–767. Дои:10.1017 / S1461145710001689. ЧВК  3117924. PMID  21275080.
  29. ^ Каддура-Даук, Р. Розен С; Matson W; Хан X; Hulette CM; Берк-младший; Дорайсвами PM; Валлийско-Бомерский К.А. (2011). «Метаболомические изменения при болезни Альцгеймера, подтвержденной вскрытием». Болезнь Альцгеймера и деменция. 7 (3): 309–317. Дои:10.1016 / j.jalz.2010.06.001. ЧВК  3061205. PMID  21075060.
  30. ^ Хан, X; Розен С; Boyle SH; Hellegers C; Cheng H; Берк-младший; Валлийско-бомерский KA; Дорайсвами PM; Каддура-Даук Р. (2011). «Метаболомика на ранних стадиях болезни Альцгеймера: идентификация измененного сфинголипидома плазмы с помощью липидомики дробовика». PLOS ONE. 6 (7): e21643. Дои:10.1371 / journal.pone.0021643. ЧВК  3136924. PMID  21779331.
  31. ^ Каддура-Даук, Р. Макэвой Дж; Baillie R; Zhu H; Яо Дж; Нимгаонкар В.Л .; Бакли П.Ф .; Кешаван М.С.; Georgiades A; Насралла Ха (2012). «Нарушение плазмалогенов у больных шизофренией». Психиатрические исследования. 198 (3): 347–52. Дои:10.1016 / j.psychres.2012.02.019. PMID  22513041. S2CID  22582689.
  32. ^ Yao JK; Condray R; Dougherty GG Jr .; Кешаван М.С.; Montrose DM; Matson WR; Макэвой Дж; Каддура-Даук Р; Редди РД (2012). «Связь между метаболитами пурина и клиническими симптомами при шизофрении». PLOS ONE. 7 (8): e42165. Дои:10.1371 / journal.pone.0042165. ЧВК  3419238. PMID  22916123.
  33. ^ Каддура-Даук, Р. Чжу, Н; Шарма, S; Богданов, М; Розен С.Г .; Матсон, Вт; Оки, НЕТ; Моцингер-Райф, AA; Черчилль, Э; Lei, Z; Эпплби, Д; Клинг, Массачусетс; Трояновский, JQ; Дорайсвами, премьер-министр; Арнольд, ЮВ; Сеть исследований фармакометаболомики (2013). «Изменения метаболических путей и сетей при легких когнитивных нарушениях и ранней болезни Альцгеймера». Трансляционная психиатрия. 3 (4): e244. Дои:10.1038 / tp.2013.18. ЧВК  3641405. PMID  23571809.
  34. ^ Моцингер-Рейф А.А., Чжу Х., Клинг М.А., Матсон В., Шарма С., Файн О., Рейф Д.М., Дорайсвами П.М., Траджоновски Д.К., Каддура-Даук Р., Арнольд С.Е. «Комбинирование метаболомных и патологических биомаркеров для отличия ранней болезни Альцгеймера от нормального когнитивного старения». Acta Neuropathologica Communications. 1 (28).
  35. ^ Макэвой, Дж; Бэйли РА; Zhu H; Бакли П; Кешаван М.С.; Насралла Ха; Яо Дж; Каддура-Даук Р. (2013). «Липидомика выявляет ранние метаболические изменения у пациентов с шизофренией: эффекты атипичных антипсихотиков». PLOS ONE. 8 (7): e68717. Дои:10.1371 / journal.pone.0068717. ЧВК  3722141. PMID  23894336.
  36. ^ Мотульский, А.Г. (1957). «Ферменты лекарственных реакций и биохимическая генетика». Журнал Американской медицинской ассоциации. 165 (7): 835–837. Дои:10.1001 / jama.1957.72980250010016. PMID  13462859.
  37. ^ а б c Корона, G; Rizzolio, F; Giodano, A; Тоффоли, Г. (2011). «Фармако-метаболомика: новый инструмент омики для персонализации противоопухолевых методов лечения и выявления новых ценных терапевтических целей». Журнал клеточной физиологии. 227 (7): 2827–31. Дои:10.1002 / jcp.24003. PMID  22105661.
  38. ^ а б Чжан, С; Нагана Гауда, Джорджия; Пока что; Рафтери, Д. (2010). «Достижения в анализе биожидкостей на основе ЯМР и профилировании метаболитов». Аналитик. 135 (7): 1490–8. Дои:10.1039 / c000091d. ЧВК  4720135. PMID  20379603.
  39. ^ D'Adamo, P; Ulivi, S; Бенедучи, А; и другие. (2010). «Метабономика и популяция изучают возрастную экскрецию аминокислот и выявляют сети посредством изучения образцов мочи в двух изолированных популяциях Италии». Аминокислоты. 38 (1): 65–73. Дои:10.1007 / s00726-008-0205-8. PMID  19067108. S2CID  24205460.

внешняя ссылка