OPTImisation de la dose de tacroliMUS par prédiction bayésienne (OPTIMUS)

Les résultats de l'étude des polymorphismes génétiques réalisée chez des patients transplantés rénaux dans notre hôpital ont démontré l'influence du polymorphisme mononucléotidique (SNP) CYP3A5 * 3 et CYP3A4 * 22 sur l'exposition à Tac. A partir de ces résultats, le premier modèle pharmacocinétique de population a été développé, qui incluait les polymorphismes CYP3A5 * 3 et CYP3A4 * 22 ainsi que l'hématocrite comme variables explicatives de la variabilité interindividuelle. Sur la base de notre modèle de population et à l'aide de l'outil de simulation, le pourcentage de patients atteignant l'objectif thérapeutique basé sur des valeurs de Co dans la plage de 6-10 ng / mL a été déterminé après avoir été dosé selon la stratégie de dosage conventionnel empiriquement en fonction du Co atteint . La simulation des valeurs de 50 Co selon le dosage conventionnel a permis de déterminer la proportion de patients atteignant l'objectif thérapeutique dans chaque cas et leur intervalle de confiance. 40% des patients n'ont pas atteint l'objectif thérapeutique. Sur la base des clusters des deux polymorphismes, les pourcentages de patients sur ou sous exposés variaient selon qu'ils étaient respectivement métaboliseurs lents ou rapides. En raison de cette forte variabilité de Tac PK, l'individualisation de la posologie de Tac a été calculée en calculant la dose initiale selon le modèle de population précédemment développé et en ajustant les doses ultérieures, en fonction de la Tac Co par des approximations bayésiennes avec l'inclusion du génotypage et l'hématocrite, peuvent grandement contribuer à atteindre une exposition optimale au médicament dès le début du traitement en post-transplantation immédiate et à réduire la variabilité observée dans le co-atteint ; Cela peut être particulièrement important pour les patients ayant un profil de métaboliseur lent et rapide. Tout cela peut contribuer à minimiser les effets indésirables, assurer une plus grande efficacité dans la population cible, réduire le risque de rejet aigu et réduire les coûts associés.

Dans la présente étude, nous avons l'intention d'incorporer la pharmacogénomique pour son application chez les patients de novo, ce qui nous permettra d'effectuer une thérapie plus individualisée pour chaque patient en fonction des valeurs de cible Co et des polymorphismes CYP3A5 * 3 et CYP3 A4 * 22 du patient depuis le début du traitement immunosuppresseur et ainsi améliorer l'efficacité et diminuer les effets indésirables.