eRapport

Machine learning of antipsychotic response prediction with clinical utility

Prosjekt
Prosjektnummer
2022073
Ansvarlig person
Ole A Andreassen
Institusjon
Oslo universitetssykehus HF
Prosjektkategori
Åpen prosjektstøtte
Helsekategori
Mental Health
Forskningsaktivitet
4. Detection and Diagnosis
Rapporter
2024
Prosjektet skal identifisere markører for behandlingseffekt av antipsykotiske legemidler gjennom bruk av stordata og nye analysemetoder, kombinert med klinisk utprøving. Det vil bidra til mer effektiv legemiddelbehandling med mindre bivirkninger. Det kan danne grunnlag for persontilpasset behandling av psykiske lidelser ("presisjonspsykiatri").Schizofreni og bipolare lidelser er ledende globale årsaker til sykelighet og er blant de mest kostbare menneskelige lidelsene. Antipsykotisk medisin er standardbehandling av psykotiske symptomer, men har liten eller ingen effekt hos 30 % av pasientene, og det er flere bivirkninger. Nylige funn tyder på at antipsykotisk medikamentrespons er assosiert med arvelige faktorer, og genetiske faktorer er sterkt involvert i utviklingen av psykotiske lidelser. Vi bruker nye genfunn innen schizofreni og bipolare lidelser, tilgang til store antipsykotiske-respons datamaterialer fra europeiske samarbeid, og anvender nye maskinlæringstilnærming for å forbedre prediksjonsverktøy for antipsykotisk respons. Vi drar nytte av våre prøvemateriale fra pasienter som er nøye karakterisert, for å forbedre modellen og legge til faktorer som kan forutsi respons utover genetisk risiko. Til slutt vil vi validere algoritmen i en klinisk setting og teste utvalget av pasienter for antipsykotika behandling. Dette vil danne grunnlaget for utvikling av en protokoll for praktisk implementering av denne "presisjonspsykiatriske" tilnærmingen, med stor klinisk nytte. Prosjektet gjørs sammen med interessenter, både klinikere og brukergrupper, som er integrert som rådgivere i prosjektet. Funnene vil føre til ny kunnskap som kan danne grunnlag for implementering av en persontilpasset medisin i psykiatrifeltet. Det foregående året har vi en effektiv prosjektorganisasjon, gjennomført prøveinnsamling, samt videreutviklet og testet nye prediksjonsmetoder. Videre har vi gjennomført flere analyser av data fra flere store internasjonale samarbeidsprosjekt. Dette har bidratt til flere publikasjoner. Vi har kunnet vise at genetikk kan brukes til å svare på klinisk relevante spørsmål om antipsykotisk behandling. Vi har også skrevet en oversiktsartikkel om hvordan vi kan bruke genetisk og klinisk informasjon til prediksjon av respons til antipsykotika og andre psykofarmaka og utvikling av nye metoder for bedre behandling i psykiatrifeltet. Prosjektets stipendiat arbeider med analyser av medfødt genetisk sårbarhet og bidrar med klinisk translasjon. Stipendiaten er godt i gang med doktorgrads prosjektet. Post doktor med ekspertise i analyser av stor data og metodeutvikling, har videre utviklet containere for distribuerte analyser og utført trening og testing av prediksjonsmodellen i store genotypede kohorter med psykiske lidelser. Vi benytter multimodale data som krever tilpassede maskinlæringsalgoritmer, og flere metodeartikler er publisert. Vi har også metoder for aldersbestemt prediksjon av når episode eller bivirkninger oppstår, og vi har begynt å bruke modeller fra andre sykdommer, slik som demens. Dette har betydning for prediksjon av antipsykotika respons. Vi har testet prediksjonsmodellene og inkluderer genetiske og kliniske variabler i store genotypede respons/ikke-respons materialer med psykotiske lidelser. Dette arbeidet er pågående, og vi vil validere de nye prediksjons- og stratifiseringsalgoritmene i samarbeide med internasjonale konsortia. Det er behov for å legge til flere typer data for å forbedre metodene for prediksjon. Parallelt drives inklusjon av pasienter som skal brukes til å validere prediksjons- og stratifiseringsalgoritmene i samarbeide med flere kliniske avdelinger. Dette arbeidet har blitt intensivert i rapporteringsåret. Det endelige målet er å utvikle en protokoll for implementering i kliniske avdelinger som kan bane vei for presisjonspsykiatri.

nei

2023
Prosjektet skal identifisere markører for behandlingseffekt av antipsykotiske legemidler gjennom bruk av stordata og nye analysemetoder, kombinert med klinisk utprøving. Det vil bidra til mer effektiv legemiddelbehandling med mindre bivirkninger. Det kan danne grunnlag for persontilpasset behandling av psykiske lidelser ("presisjonspsykiatri").Schizofreni og bipolare lidelser er ledende globale årsaker til sykelighet og er blant de mest kostbare menneskelige lidelsene. Antipsykotisk medisin er standardbehandling av psykotiske symptomer, men har liten eller ingen effekt hos 30 % av pasientene, og det flere bivirkninger. Nylige funn tyder på at antipsykotisk medikamentrespons er assosiert med arvelige faktorer, og genetiske faktorer er sterkt involvert i utviklingen av psykotiske lidelser. Vi bruker nye genfunn innen schizofreni og bipolare lidelser, tilgang til store antipsykotiske-respons datamaterialer fra europeiske samarbeid, og anvender nye maskinlæringstilnærming for å forbedre prediksjonsverktøy for antipsykotisk respons. Vi drar nytte av våre prøvemateriale fra pasienter som er nøye karakterisert, for å forbedre modellen og legge til faktorer som kan forutsi respons utover genetisk risiko. Til slutt vil vi validere algoritmen i en klinisk setting og teste utvalget av pasienter for antipsykotika behandling. Dette vil danne grunnlaget for utvikling av en protokoll for praktisk implementering av denne "presisjonspsykiatriske" tilnærmingen, med stor klinisk nytte. Prosjektet er planlagt sammen med interessenter, både klinikere og brukergrupper, som er integrert som rådgivere i prosjektet. Funnene vil føre til ny kunnskap som kan danne grunnlag for implementering av en persontilpasset medisin i psykiatrifeltet. Det andre året har vi en effektiv prosjektorganisasjon, gjennomført prøveinnsamling, samt utviklet og testet nye prediksjonsmetoder. Videre har gjennomført flere analyser av data fra flere store internasjonale samarbeidsprosjekt. Dette har bidratt til flere publikasjoner. Vi har også skrevete oversiktsartikkel om ny psykiatrisk genetiske funn, og mulighet for å bruke dette til utvikling av nye metoder for bedre behandling i psykiatrifeltet. Prosjektets stipendiat arbeider med analyser av medfødt genetisk sårbarhet og bidrar med klinisk translasjon. Stipendiaten er godt i gang med dr grads prosjektet. Post doktor med ekspertise i stordata analyser og metodeutvikling, har videre utviklet containere for distribuerte analyser og utført trening og testing av prediksjonsmodellen i store genotypede kohorter med psykiske lidelser, som har gitt en serie med publikasjoner. Dette har gitt nyttige resultater som vil brukes i videreutvikling av metodene, både innen karidiometabolske forhold, som viste at kroppsmasseindeks har betydning for prediksjon. Videre viste vi genetisk overlapp mellom psykotiske lidelser og hjernestruktur og antall hvite blodceller. Disse funn testes for bruk som prediksjonsvariabler. Vi har started COVID-19 samarbeid for å sjekke stressfaktorer. Det er behov for å legge til flere typer data for å forbedre metodene for prediksjon. Vi benytter multimodale data som krever tilpassede maskinlæringsalgoritmer, og flere metodeartikler er publisert. Vi har også metoder for aldersbestemt prediksjon av når episode eller bivirkninger oppstår. Dette arbeidet er pågående, og vi bruker her modeller fra andre sykdommer, slik som demens. Her har vi undersøkte immun-variabler og multiple sclerose som sammenligningsgruppe. Parallelt drives inklusjon av pasienter som skal brukes til å validere prediksjons- og stratifiseringsalgoritmene i samarabeide med flere kliniske avdelinger. Dette arbeidet har blitt intensivert i rapporteringsåret. Det endelige målet er å utvikle en protokoll for implementering i kliniske avdelinger som kan bane vei for 'presisjonspsykiatri'.

nei

2022
Prosjektet skal identifisere markører for behandlingseffekt av antipsykotiske legemidler gjennom bruk av stordata og nye analysemetoder, kombinert med klinisk utprøving. Det vil bidra til mer effektiv legemiddelbehandling med mindre bivirkninger. Det kan danne grunnlag for persontilpasset behandling av psykiske lidelser ("presisjonspsykiatri").Schizofreni og bipolare lidelser er ledende globale årsaker til sykelighet og er blant de mest kostbare menneskelige lidelsene. Antipsykotisk medisin er standardbehandling av psykotiske symptomer, men har liten eller ingen effekt hos 30 % av pasientene, og det er en belastning av bivirkninger. Nylige funn tyder på at antipsykotisk medikamentrespons er assosiert med arvelige faktorer, og genetiske faktorer er sterkt involvert i utviklingen av de psykotiske lidelsene. Vi vil bruke nylige genfunn innen schizofreni og bipolare lidelser, tilgang til store antipsykotiske medikamentrespons datamaterialer fra europeiske samarbeid, og anvende en ny maskinlæringstilnærming for å utvide og forbedre prediksjonsverktøy for antipsykotisk respons. Vi vil dra nytte av våre prøvemateriale fra pasienter som er nøye karakterisert, for å forbedre modellen og legge til faktorer som kan forutsi respons utover genetisk risiko. Til slutt vil vi validere algoritmen i en klinisk setting og teste utvalget av pasienter for antipsykotisk medikamentell behandling. Dette vil danne grunnlaget for utvikling av en protokoll for praktisk implementering av denne "presisjonspsykiatriske" tilnærmingen, med stor klinisk ny. Prosjektet er planlagt sammen med interessenter, både klinikere og brukergrupper, som skal integreres som rådgivere i prosjektet. Funnene vil føre til ny kunnskap som kan danne grunnlag for implementering av en persontilpasset medisin tilnærming i psykiatrien. Det første året har vi etablert prosjektorganisasjon, startet arbeid med stor skala prøveinnsamling, samt arbeidet med å etablere nye metoder. Videre har vi deltatt i første runde med analyser av de store internasjonale samarbeidsprosjekt, som har gitt et par artikler. Vi har også deltatt i flere oversiktsartikler omkring presisjonspsykiatri. Vi har ansatt en post doktor som er ekspert i stordata analyser og metodeutvikling, blant annet bruk av containere for distribuerte analyser. Post doktor har startet med arbeid for å trene og teste prediksjonsmodellen i store genotypede respons/ikke-respons materialer med psykotiske lidelser. Neste steg er å forbedre metodene for prediksjon ved schizofreni med multimodale data og nye maskinlæringsalgoritmer, og teste i bipolare lidelser. Dette vil danne grunnlag for å validere prediksjons- og stratifiseringsalgoritmene i psykotiske lidelser i en klinisk setting. Vi har ansatt en stipendiat som skal arbeide med de kliniske aspektene av prosjektet - som har startet med planlegging og oppstart av dr grads prosjektet. Det endelige målet er å utvikle en protokoll for implementering i kliniske avdelinger som kan bane vei for 'presisjonspsykiatri'.

nei

Vitenskapelige artikler
Koch E, Kämpe A, Alver M, Sigurðarson S, Einarsson G, Partanen J, Smith RL, Jaholkowski P, Taipale H, Lähteenvuo M, Steen NE, Smeland OB, Djurovic S, Molden E, , , Sigurdsson E, Stefánsson H, Stefánsson K, Palotie A, Milani L, O'Connell KS, Andreassen OA

Polygenic liability for antipsychotic dosage and polypharmacy - a real-world registry and biobank study.

Neuropsychopharmacology 2024 Jun;49(7):1113. Epub 2024 jan 6

PMID: 38184734

Koch E, Pardiñas AF, O'Connell KS, Selvaggi P, Camacho Collados J, Babic A, Marshall SE, Van der Eycken E, Angulo C, Lu Y, Sullivan PF, Dale AM, Molden E, Posthuma D, White N, Schubert A, Djurovic S, Heimer H, Stefánsson H, Stefánsson K, Werge T, Sønderby I, O'Donovan MC, Walters JTR, Milani L, Andreassen OA

How Real-World Data Can Facilitate the Development of Precision Medicine Treatment in Psychiatry.

Biol Psychiatry 2024 Oct 01;96(7):543. Epub 2024 jan 5

PMID: 38185234

Lenk HÇ, Koch E, O'Connell KS, Smith RL, Akkouh IA, Djurovic S, Andreassen OA, Molden E

Genome-wide association analysis of treatment resistant schizophrenia for variant discovery and polygenic assessment.

Hum Genomics 2024 Sep 27;18(1):108. Epub 2024 sep 27

PMID: 39334510

Lenk HÇ, Smith RL, O'Connell KS, Andreassen OA, Molden E

Rapid Metabolism Underlying Subtherapeutic Serum Levels of Atypical Antipsychotics Preceding Clozapine Treatment: A Retrospective Analysis of Real-World Data.

CNS Drugs 2024 Jun;38(6):473. Epub 2024 apr 18

PMID: 38635089

Smith RL, Wollmann BM, Størset E, Lenk HÇ, O'Connell KS, Kristiansen MK, Ingelman-Sundberg M, Molden E

Effect of the NFIB rs28379954 T>C polymorphism on CYP2D6-catalyzed metabolism of solanidine.

Clin Transl Sci 2024 Feb;17(2):e13743.

PMID: 38385986

O'Connell KS, Koch E, Lenk HÇ, Akkouh IA, Hindley G, Jaholkowski P, Smith RL, Holen B, Shadrin AA, Frei O, Smeland OB, Steen NE, Dale AM, Molden E, Djurovic S, Andreassen OA

Polygenic overlap with body-mass index improves prediction of treatment-resistant schizophrenia.

Psychiatry Res 2023 Jul;325():115217. Epub 2023 apr 23

PMID: 37146461

Parker N, Cheng W, Hindley GFL, Parekh P, Shadrin AA, Maximov II, Smeland OB, Djurovic S, Dale AM, Westlye LT, Frei O, Andreassen OA

Psychiatric disorders and brain white matter exhibit genetic overlap implicating developmental and neural cell biology.

Mol Psychiatry 2023 Sep 27. Epub 2023 sep 27

PMID: 37759039

Shen Q, Joyce EE, Ebrahimi OV, Didriksen M, Lovik A, Sævarsdóttir KS, Magnúsdóttir I, Mikkelsen DH, Unnarsdóttir AB, Hauksdóttir A, Hoffart A, Kähler AK, Thórdardóttir EB, Eythórsson E, Frans EM, Tómasson G, Ask H, Hardardóttir H, Jakobsdóttir J, Lehto K, Lu L, Andreassen OA, Sullivan PF, Pálsson R, Erikstrup C, Ostrowski SR, Werge T, Aspelund T, Pedersen OBV, Johnson SU, Fang F, Valdimarsdóttir UA

COVID-19 illness severity and 2-year prevalence of physical symptoms: an observational study in Iceland, Sweden, Norway and Denmark.

Lancet Reg Health Eur 2023 Dec;35():100756. Epub 2023 okt 27

PMID: 38115966

Askeland RB, Hannigan LJ, O'Connell KS, Corfield EC, Frei O, Thapar A, Smith GD, Reichborn-Kjennerud T, Andreassen OA, Ask H, Havdahl A

Developmental manifestations of polygenic risk for bipolar disorder from infancy to middle childhood.

Transl Psychiatry 2023 Jun 23;13(1):222. Epub 2023 jun 23

PMID: 37353490

Tesfaye M, Jaholkowski P, Shadrin AA, Hindley GFL, Holen B, Parker N, Parekh P, Rahman Z, Bahrami S, Kutrolli G, Frei O, Djurovic S, Dale AM, Smeland OB, O'Connell KS, Andreassen OA

Identification of Novel Genomic Loci for Anxiety and Extensive Genetic Overlap with Psychiatric Disorders.

medRxiv 2023 Sep 02. Epub 2023 sep 2

PMID: 37693403

Steen NE, Rahman Z, Szabo A, Hindley GFL, Parker N, Cheng W, Lin A, O'Connell KS, Sheikh MA, Shadrin A, Bahrami S, Karthikeyan S, Hoseth EZ, Dale AM, Aukrust P, Smeland OB, Ueland T, Frei O, Djurovic S, Andreassen OA

Shared Genetic Loci Between Schizophrenia and White Blood Cell Counts Suggest Genetically Determined Systemic Immune Abnormalities.

Schizophr Bull 2023 Sep 07;49(5):1345.

PMID: 37319439

Fominykh V, Shadrin AA, Jaholkowski PP, Bahrami S, Athanasiu L, Wightman DP, Uffelmann E, Posthuma D, Selbæk G, Dale AM, Djurovic S, Frei O, Andreassen OA

Shared genetic loci between Alzheimer's disease and multiple sclerosis: Crossroads between neurodegeneration and immune system.

Neurobiol Dis 2023 Jul;183():106174. Epub 2023 jun 5

PMID: 37286172

Hindley G, Shadrin AA, Van der Meer D, Parker N, Cheng W, O'Connell KS, Bahrami S, Lin A, Karadag N, Holen B, Bjella T, Deary IJ, Davies G, Hill WD, Bressler J, Seshadri S, Fan CC, Ueland T, Djurovic S, Smeland OB, Frei O, Dale AM, Andreassen OA

Multivariate genetic analysis of personality and cognitive traits reveals abundant pleiotropy.

Nat Hum Behav 2023 Sep;7(9):1584. Epub 2023 jun 26

PMID: 37365406 - Inngår i doktorgradsavhandlingen

Fernandes B, Enduru N, Fernandes B, Bahrami S, Dai Y, Andreassen O, Zhao Z

Genetic overlap between Alzheimer's disease and immune-mediated diseases: An atlas of shared genetic determinants and biological convergence.

Res Sq 2023 Sep 28. Epub 2023 sep 28

PMID: 37841839

Andreassen OA, Hindley GFL, Frei O, Smeland OB

New insights from the last decade of research in psychiatric genetics: discoveries, challenges and clinical implications.

World Psychiatry 2023 Feb;22(1):4.

PMID: 36640404

Shen Q, Mikkelsen DH, Luitva LB, Song H, Kasela S, Aspelund T, Bergstedt J, Lu Y, Sullivan PF, Ye W, Fall K, Tornvall P, Pawitan Y, Andreassen OA, Buil A, Milani L, Fang F, Valdimarsdóttir U

Psychiatric disorders and subsequent risk of cardiovascular disease: a longitudinal matched cohort study across three countries.

EClinicalMedicine 2023 Jul;61():102063. Epub 2023 jun 22

PMID: 37425374

Tesfaye M, Jaholkowski P, Hindley GFL, Shadrin AA, Rahman Z, Bahrami S, Lin A, Holen B, Parker N, Cheng W, Rødevand L, Frei O, Djurovic S, Dale AM, Smeland OB, O'Connell KS, Andreassen OA

Shared genetic architecture between irritable bowel syndrome and psychiatric disorders reveals molecular pathways of the gut-brain axis.

Genome Med 2023 Aug 01;15(1):60. Epub 2023 aug 1

PMID: 37528461

Smart SE, Agbedjro D, Pardiñas AF, Ajnakina O, Alameda L, Andreassen OA, Barnes TRE, Berardi D, Camporesi S, Cleusix M, Conus P, Crespo-Facorro B, D'Andrea G, Demjaha A, Di Forti M, Do K, Doody G, Eap CB, Ferchiou A, Guidi L, Homman L, Jenni R, Joyce E, Kassoumeri L, Lastrina O, Melle I, Morgan C, O'Neill FA, Pignon B, Restellini R, Richard JR, Simonsen C, Španiel F, Szöke A, Tarricone I, Tortelli A, Üçok A, Vázquez-Bourgon J, Murray RM, Walters JTR, Stahl D, MacCabe JH

Clinical predictors of antipsychotic treatment resistance: Development and internal validation of a prognostic prediction model by the STRATA-G consortium.

Schizophr Res 2022 Dec;250():1. Epub 2022 okt 12

PMID: 36242784

Johansen IT, Steen NE, Rødevand L, Werner MCF, Lunding SH, Hjell G, Ormerod MBEG, Agartz I, Melle I, Lagerberg TV, Nerhus M, Andreassen OA

Sex-specific associations between metabolic hormones, severe mental disorders and antipsychotic treatment.

Psychoneuroendocrinology 2022 Sep 13;146():105927. Epub 2022 sep 13

PMID: 36152455

Fusar-Poli P, Manchia M, Koutsouleris N, Leslie D, Woopen C, Calkins ME, Dunn M, Tourneau CL, Mannikko M, Mollema T, Oliver D, Rietschel M, Reininghaus EZ, Squassina A, Valmaggia L, Kessing LV, Vieta E, Correll CU, Arango C, Andreassen OA,

Ethical considerations for precision psychiatry: A roadmap for research and clinical practice.

Eur Neuropsychopharmacol 2022 Oct;63():17. Epub 2022 aug 27

PMID: 36041245

Kyllesø L, Smith RL, Wollmann BM, Karlstad Ø, Andreassen OA, Molden E

Metabolite Profiling of Clozapine in Patients Switching Versus Maintaining Treatment: A Retrospective Pilot Study.

J Clin Psychopharmacol 2022 Sep-Oct 01;42(5):470. Epub 2022 aug 2

PMID: 35916581

Icick R, Melle I, Etain B, Høegh MC, Gard S, Aminoff SR, Leboyer M, Andreassen OA, Belzeaux R, Henry C, Bjella TD, Kahn JP, Steen NE, Bellivier F, Lagerberg TV

Preventive Medication Patterns in Bipolar Disorder and Their Relationship With Comorbid Substance Use Disorders in a Cross-National Observational Study.

Front Psychiatry 2022;13():813256. Epub 2022 mai 3

PMID: 35592382

McInnis MG, Andreassen OA, Andreazza AC, Alon U, Berk M, Brister T, Burdick KE, Cui D, Frye M, Leboyer M, Mitchell PB, Merikangas K, Nierenberg AA, Nurnberger JI, Pham D, Vieta E, Yatham LN, Young AH

Strategies and foundations for scientific discovery in longitudinal studies of bipolar disorder.

Bipolar Disord 2022 Aug;24(5):499. Epub 2022 mar 18

PMID: 35244317

Johansen IT, Steen NE, Haram M, Rødevand L, Werner MCF, Lunding SH, Hjell G, Agartz I, Melle I, Lagerberg TV, Nerhus M, Andreassen OA

Sex differences in antipsychotic-related triglyceride levels are associated with metabolic hormone differences in patients with severe mental disorders.

Schizophr Res 2022 May;243():55. Epub 2022 feb 28

PMID: 35240428

Van der Meer D, Shadrin AA, O'Connell K, Bettella F, Djurovic S, Wolfers T, Alnæs D, Agartz I, Smeland OB, Melle I, Sánchez JM, Linden DEJ, Dale AM, Westlye LT, Andreassen OA, Frei O, Kaufmann T

Boosting Schizophrenia Genetics by Utilizing Genetic Overlap With Brain Morphology.

Biol Psychiatry 2022 Aug 15;92(4):291. Epub 2022 feb 11

PMID: 35164939

Pardiñas AF, Smart SE, Willcocks IR, Holmans PA, Dennison CA, Lynham AJ, Legge SE, Baune BT, Bigdeli TB, Cairns MJ, Corvin A, Fanous AH, Frank J, Kelly B, McQuillin A, Melle I, Mortensen PB, Mowry BJ, Pato CN, Periyasamy S, Rietschel M, Rujescu D, Simonsen C, St Clair D, Tooney P, Wu JQ, Andreassen OA, Kowalec K, Sullivan PF, Murray RM, Owen MJ, MacCabe JH, O'Donovan MC, Walters JTR, , Ajnakina O, Alameda L, Barnes TRE, Berardi D, Bonora E, Camporesi S, Cleusix M, Conus P, Crespo-Facorro B, D'Andrea G, Demjaha A, Do KQ, Doody GA, Eap CB, Ferchiou A, Di Forti M, Guidi L, Homman L, Jenni R, Joyce EM, Kassoumeri L, Khadimallah I, Lastrina O, Muratori R, Noyan H, O'Neill FA, Pignon B, Restellini R, Richard JR, Schürhoff F, Španiel F, Szöke A, Tarricone I, Tortelli A, Üçok A, Vázquez-Bourgon J

Interaction Testing and Polygenic Risk Scoring to Estimate the Association of Common Genetic Variants With Treatment Resistance in Schizophrenia.

JAMA Psychiatry 2022 Mar 01;79(3):260.

PMID: 35019943

Smith RL, Wollmann BM, Kausberg M, Mæland S, Tveito M, O'Connell K, Molden E, Kringen MK

Effects of a Novel UGT2B Haplotype and UGT1A4*3 Allele Variants on Glucuronidation of Clozapine In vivo.

Curr Drug Metab 2022;23(1):66.

PMID: 35105285

Deltagere
  • Cecilie Busch-Christensen Brukerrepresentant
  • Kevin O’Connell Medveileder
  • Patrick .F. Sullivan Internasjonal samarbeidspartner
  • Ingmar Clausen Prosjektdeltaker
  • Ruth K. Vieler Prosjektdeltaker
  • Ngoc Nguyen-Pham Prosjektdeltaker
  • Kári Stefánsson Internasjonal samarbeidspartner
  • Thomas Werge Internasjonal samarbeidspartner
  • James Walters Internasjonal samarbeidspartner
  • Oleksandr Frei Medveileder
  • Bayram Cevdet Akdeniz Postdoktorstipendiat (finansiert av denne bevilgning)
  • Erik Wistrøm Doktorgradsstipendiat (finansiert av denne bevilgning)
  • Ole Kristian Drange Prosjektdeltaker
  • Espen Molden Prosjektdeltaker
  • Anders Dale Internasjonal samarbeidspartner
  • Srdjan Djurovic Medveileder
  • Olav Bjerkehagen Smeland Hovedveileder
  • Ole Andreas Andreassen Prosjektleder

eRapport er utarbeidet av Sølvi Lerfald og Reidar Thorstensen, Regionalt kompetansesenter for klinisk forskning, Helse Vest RHF, og videreutvikles av de fire RHF-ene i fellesskap, med støtte fra Helse Vest IKT

Alle henvendelser rettes til eRapport

Personvern  -  Informasjonskapsler