Анфиногенова Нина Джоновна — д. м. н., ведущий научный сотрудник отделения амбулаторной кардиологии
Томск
Nina D. Anfinogenova — Dr. Sci. (Med.), Leading Research Scientist of Ambulatory Cardiology Department
Tomsk
Цель. Целью исследования было сравнить фармакогенетические (ФГ) характеристики назначаемой и принимаемой фармакотерапии у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ).
Материалы и методы. Из доступных электронных медицинских документов (n=8791) пациентов с ССЗ отобрано 813 записей, используя метод вероятностной кластерной выборки. Сформированная база данных содержала информацию о возрасте, поле, кодах МКБ-10, назначаемой и принимаемой фармакотерапии, международных непатентованных наименованиях (МНН) и фармакогенах, соответствующих каждому случаю фармакотерапии. ФГ препараты и фармакогены определяли, используя базу данных ClinPGx.org.
Результаты. Возраст пациентов составил 62 года (МКР 56–68 лет); 70,2 % мужчины. Список назначаемых препаратов включал 347 МНН; список принимаемых — 253 МНН; оба списка содержали 435 МНН, свидетельствуя о рассогласовании между списками. Количество МНН на один электронный документ варьировало от 1 до 23 (6, МКР: 3–9; n=385) в случае принимаемых и от 1 до 20 (6, МКР: 4–9; n=724) в случае назначаемых препаратов, p >0,05. На уровне когорты идентифицировано 1120 фармакогенов. Количество фармакогенов на одно МНН не различалось между списками (1, МКР 0–7), однако были выявлены различия в частоте встречаемости индивидуальных фармакогенов. В число пяти наиболее распространённых фармакогенов, преобладавших в списке назначаемых препаратов, вошли UGT1A9, UGT1A3, AGTR1, KIF6, SCAP (p <0,05). В списке принимаемых препаратов такими фармакогенами оказались ABCB1, NOS3, GNB3, ADRB1, ADD1 (p <0,05).
Заключение. Полученные данные свидетельствуют о рассогласовании ФГ характеристик назначаемой и принимаемой лекарственной терапии у пациентов с ССЗ. Лекарственно-генные взаимодействия могут оказывать влияние на приверженность терапии.
Objective. The study aimed to assess pharmacogenetic characteristics of prescribed versus taken pharmacotherapy in patients with cardiovascular diseases (CVD).
Materials and methods. A total of 813 electronic health records (EHRs) were selected from available electronic medical documents (n=8791) of CVD patients, using probability cluster sampling method. Unstructured text from the EHRs (n=813) was used to create a database characterizing gender, age, ICD-10 codes, prescribed and taken pharmacotherapy, international nonproprietary names (INNs), and pharmacogenes corresponding to each case of pharmacotherapy. Pharmacogenetic drugs and associated pharmacogenes were identified using database ClinPGx.org.
Results. Patients aged 62 years (IQR 56–68 years); 70.2 % men. The list of prescribed drugs comprised 347 INNs; the list of taken drugs comprised 253 INNs; both lists comprised 435 INNs, suggesting a mismatch between the lists. Numbers of INNs per document ranged from 1 to 23 for taken drugs (Me=6, IQR 3–9; n=385) and from 1 to 20 for prescribed drugs (Me=6, IQR 4–9; n=724), p > 0.05. The study identified 1120 pharmacogenes. Number of associated pharmacogenes per INN did not significantly differ between the lists of prescribed and taken drugs (1, IQR 0–7). However, the differences were found between the incidence rates of individual pharmacogenes. Pharmacogenes UGT1A9, UGT1A3, AGTR1, KIF6, and SCAP were significantly more often associated with prescribed drugs (p <0.05); ABCB1, NOS3, GNB3, ADRB1, and ADD1 were significantly more often associated with taken drugs (p <0.05).
Conclusion. The study demonstrated a mismatch between the pharmacogenetic profiles of prescribed versus taken pharmacotherapy in CVD. Drug-gene interactions may affect treatment adherence.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.