Pharmacogenomics of Lipid-Lowering Agents: the Impact on Efficacy and Safety

药物基因组学 医学 中止 高脂血症 不利影响 药理学 疾病 药品 重症监护医学 药物遗传学 生物信息学 内科学 基因 糖尿病 基因型 生物 内分泌学 生物化学
作者
Aymen Shatnawi,Zourayz Kamran,Qusai Y. Al–Share
出处
期刊:Personalized Medicine [Future Medicine]
卷期号:20 (1): 65-86 被引量:3
标识
DOI:10.2217/pme-2022-0041
摘要

Hyperlipidemia is a significant risk factor for cardiovascular disease morbidity and mortality. The lipid-lowering drugs are considered the cornerstone of primary and secondary prevention of atherosclerotic cardiovascular disease. Unfortunately, the lack of efficacy and associated adverse effects, ranging from mild-to-moderate to potentially life-threatening, lead to therapy discontinuation. Numerous reports support the role of gene polymorphisms in drugs' pharmacokinetic parameters and their associated adverse reactions. Therefore, this study aims to understand the pharmacogenomics of lipid-lowering drugs and the impact of genetic variants of key genes on the drugs' efficacy and toxicity. Indeed, genetically guided lipid-lowering therapy enhances overall safety, improves drug adherence and achieves long-term therapy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
桐桐应助艳艳采纳,获得10
刚刚
刚刚
刚刚
刀刀发布了新的文献求助10
刚刚
科研通AI6.2应助咎如天采纳,获得10
刚刚
An发布了新的文献求助10
刚刚
徐徐徐完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
1秒前
小晴发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
zuohz发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
llj发布了新的文献求助10
3秒前
闪闪完成签到,获得积分10
3秒前
linguobin发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
南岸应助asdfqwer采纳,获得10
4秒前
yyc发布了新的文献求助10
5秒前
meiyaosanshang完成签到,获得积分10
5秒前
lixiaoya发布了新的文献求助10
5秒前
龙湖江湖完成签到,获得积分10
6秒前
勤奋灵完成签到,获得积分10
6秒前
三宝应助DAY1采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
上官若男应助love采纳,获得10
7秒前
7秒前
董远君发布了新的文献求助10
7秒前
xzy998发布了新的文献求助10
8秒前
慕青应助dfdfgf采纳,获得10
8秒前
Strawberry发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
Sofia完成签到 ,获得积分0
9秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Mechanisms of Photosynthesis, 4th Edition 1000
Organic Reactions, Volume 116 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7255238
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8877195
关于积分的说明 18745767
捐赠科研通 6935625
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3200332
关于科研通互助平台的介绍 2374891
邀请新用户注册赠送积分活动 2175395