公開された薬理遺伝性アルゴリズムは、腎移植レシピエントの独立したコホートにおけるタクロリムスクリアランスをあまり予測していませんでした

目的：CYP3A5遺伝子型に基づいたアルゴリズムは、タクロリムスクリアランスを予測して最適な初期用量を通知しました。DEKAF研究のデータを使用して導出されました（Passey etal。BRJ Clin Pharmacol 2011; 72：948-57）が、患者の独立したコホートではテストされていません。私たちの目的は、Dekaf投与アルゴリズムが、私たちのセンターの腎移植レシピエントの推定タクロリムスクリアランスを予測できるかどうかをテストすることでした。 方法：Dekafアルゴリズムに基づいた予測されたタクロリムスクリアランスを、255人の腎移植レシピエントの単一中心コホートでの移植後7日目の用量正規型トラフ全体血液濃度（推定クリアランス）と比較しました。 結果：用量正規型トラフ全血濃度とDekafアルゴリズム予測クリアランスに基づいたクリアランスの間には、弱い相関（r = 0.431）がありました。DEKAFアルゴリズムと、用量正規化されたトラフ血液濃度に基づいた推定タクロリムスクリアランスによって予測されるタクロリムスクリアランスの平均は、ブランドアルトマンプロットとしてのクリアランスの違いに対してプロットされました。平均クリアランスが増加するにつれて、タクロリムスクリアランスの差が増加するため、対数変換が実行されました。ブランド・アルトマンのプロットには、傾斜回帰線[勾配、0.88（95％信頼区間、0.75-1.01）]を特徴とする非常に有意な系統的誤差（p <0.0005）がありました。 結論：Dekafアルゴリズムは、患者のコホートにおける実際のタクロリムス用量と血液濃度に基づいて、推定タクロリムスクリアランスを正確に予測することができませんでした。他の遺伝子はタクロリムスのクリアランスに影響を与えることが知られており、ポリジェニックアルゴリズムは単一の遺伝子型に基づいた遺伝子よりも予測的である可能性があります。

AIMS: An algorithm based on the CYP3A5 genotype to predict tacrolimus clearance to inform the optimal initial dose was derived using data from the DeKAF study (Passey et al. Br J Clin Pharmacol 2011; 72: 948-57) but was not tested in an independent cohort of patients. Our aim was to test whether the DeKAF dosing algorithm could predict estimated tacrolimus clearance in renal transplant recipients at our centre. METHODS: Predicted tacrolimus clearance based on the DeKAF algorithm was compared with dose-normalized trough whole-blood concentrations (estimated clearance) on day 7 after transplantation in a single-centre cohort of 255 renal transplant recipients. RESULTS: There was a weak correlation (r = 0.431) between clearance based on dose-normalized trough whole-blood concentrations and DeKAF algorithm-predicted clearance. The means of the tacrolimus clearance predicted by the DeKAF algorithm and the estimated tacrolimus clearance based on the dose-normalized trough blood concentrations were plotted against the differences in the clearance as a Bland-Altman plot. Logarithmic transformation was performed owing to the increased difference in tacrolimus clearance as the mean clearance increased. There was a highly significant systematic error (P < 0.0005) characterized by a sloped regression line [gradient, 0.88 (95% confidence interval, 0.75-1.01)] on the Bland-Altman plot. CONCLUSIONS: The DeKAF algorithm was unable to predict the estimated tacrolimus clearance accurately based on real tacrolimus doses and blood concentrations in our cohort of patients. Other genes are known to influence the clearance of tacrolimus, and a polygenic algorithm may be more predictive than those based on a single genotype.