The aim of this study was to compare effects of an individualized with a standardized risk assessment for adverse drug reactions to improve drug treatment with antithrombotic drugs in older adults. A randomized controlled trial was conducted in general practitioner (GP) offices. Patients aged 60 years and older, multi-morbid, taking antithrombotic drugs and at least one additional drug continuously were randomized to individualized and standardized risk assessment groups. Patients were followed up for nine months. A composite endpoint defined as at least one bleeding, thromboembolic event or death reported via a trigger list was used. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated. In total, N = 340 patients were enrolled from 43 GP offices. Patients in the individualized risk assessment group met the composite endpoint more often than in the standardized group (OR 1.63 [95%CI 1.02–2.63]) with multiple adjustments. The OR was higher in patients on phenprocoumon treatment (OR 1.99 [95%CI 1.05–3.76]), and not significant on DOAC treatment (OR 1.52 [95%CI 0.63–3.69]). Pharmacogenenetic variants of CYP2C9, 2C19 and VKORC1 were not observed to be associated with the composite endpoint. The results of this study may indicate that the time point for implementing individualized risk assessments is of importance.

The purpose of this thesis is to examine familial hypercholesterolemia (FH) and emerging pharmacogenomics therapies that propose to lower serum low density lipid (LDL) levels. The search of various data bases resulted in nine research articles being selected for review. Syntheses of the articles suggest emerging phamacogenomic drug therapy can improve treatment outcomes for individuals with a diagnosis of FH. The Human Genome Project (HGP) has had far reaching applications for genomic technologies and pharmacagenomic interventions, tailored to human conditions associated with select genomic traits. Synthesis of nine research articles demonstrate that little is known on the topic and reveals extensive gaps in the evidence. This thesis concludes with implications for nursing education, practice, policy and research along with limitations are noted.

<p>Molecular interactions lie at the heart of myriad biological processes. Knowledge of molecular recognition processes and the ability to model and predict interactions of any biological molecule to any chemical compound are the key for better understanding of cell functions and discovery of more efficacious medicines.</p><p>This thesis presents contributions to the development of a novel chemo-bioinformatics approach called proteochemometrics; a general method for interaction space analysis of biological macromolecules and their ligands. In this work we explore proteochemometrics-based interaction models over broad groups of protein families, evaluate their validity and scope, and compare proteochemometrics to traditional modeling approaches.</p><p>Through the proteochemometric analysis of large interaction data sets of multiple retroviral proteases from various viral species we investigate complex mechanisms of drug resistance in HIV-1 and discover general physicochemical determinants of substrate cleavage efficiency and binding in retroviral proteases. We further demonstrate how global proteochemometric models can be used for design of protease inhibitors with broad activity on drug-resistant viral mutants, for monitoring drug resistance mechanisms in the physicochemical sense and prediction of potential HIV-1 evolution trajectories. We provide novel insights into the complexity of HIV-1 protease specificity by constructing a generalized IF-THEN rule model based on bioinformatics analysis of the largest set of HIV-1 protease substrates and non-substrates.</p><p>We discuss how proteochemometrics can be used to map recognition sites of entire protein families in great detail and demonstrate how it can incorporate target variability into drug discovery process. Finally, we assess the utility of the proteochemometric approach in evaluation of ADMET properties of drug candidates with a special focus on inhibition of cytochrome P450 enzymes and investigate application of the approach in the pharmacogenomics field.</p>

La warfarine est un médicament anticoagulant possédant un faible index thérapeutique et une grande variabilité intra et interindividuelle dans la réponse au traitement. Les facteurs déterminants de la réponse à la warfarine ne sont pas tous connus et la présente étude vise à tester l'hypothèse que la pratique régulière d’activité physique puisse y être associée. Nous avons évalué si l’activité physique, mesurée à l’aide de 2 questionnaires différents, était associée à la dose de warfarine et au pourcentage de temps passé à l'intérieur de l'intervalle thérapeutique ciblé (time in therapeutic range : TTR). L’étude a été menée chez les 1064 participants de la Cohorte warfarine de l’Institut de Cardiologie de Montréal (ICM) et chez 618 utilisateurs de warfarine issus de la Biobanque de l’ICM. Nous avons trouvé que, dans les deux cohortes, les patients actifs nécessitaient une dose hebdomadaire moyenne plus élevée que les patients inactifs. L’association perdurait lorsque le modèle statistique était ajusté pour différentes variables connues pour influencer la réponse à la warfarine, telles que le génotype aux gènes CYP2C9 et VKORC1, l’âge, la taille, le poids, et l’INR ciblé. L’INR ciblé est décidé par le médecin et il correspond généralement à 2,0 – 3,0 ou 2,5 – 3,5. Les patients de la Cohorte warfarine avaient aussi plus de chances d’avoir un TTR inférieur à 60%, donc d’être moins stables. La pratique régulière d’activité physique est donc un facteur déterminant de la dose thérapeutique de warfarine et la pratique d'activité physique intensive est associée à un TTR plus faible. / Warfarin is an oral anticoagulant agent with a narrow therapeutic index. Dosing of warfarin is highly variable among patients and it may also vary in time for the same patient. All factors influencing warfarin response are not known and this study aims to elucidate if regular physical activity is one important factor. We evaluated whether warfarin dosage and the time in therapeutic range (TTR) were associated with RPA. RPA was measured via 2 different questionnaires. The study was conducted by using 1,064 patients in the Quebec Warfarin Cohort (QWC) and 618 patients from the Genetic-Hospital Cohort. Both cohorts are hosted at the Montreal Heart Institute. In both cohorts, we found that active patients required higher weekly doses of warfarin than inactive patients. The association was maintained when the model was adjusted for variables known to influence warfarin response, i.e. CYP2C9 and VKORC1 genotypes, age, height, weight and targeted INR. The targeted INR is fixed by the physicist and is usually between 2.0 and 3.0 or between 2.5 or 3.5. Active patients from the QWC were more susceptible to have a TTR inferior to 60%, i.e. to be unstable. RPA influences warfarin response and intensive RPA is associated with a greater instability in treatment response.

Le contexte actuel de la distribution des soins de santé se caractérise par la présence d’inégalités frappantes en termes d’accès aux médicaments ou autres technologies thérapeutiques (appareils ou tests de diagnostic) à l’échelle mondiale. Cette distribution dépend de plusieurs facteurs politiques, sociaux, économiques, scientifiques et éthiques. Parmi les facteurs importants, l’innovation dans les milieux biomédical et pharmaceutique participe activement à l’établissement et à l’exacerbation des inégalités en santé mondiale. Dans cette thèse, nous présentons une étude basée sur le cas des technologies issues de la pharmacogénomique. Il est proposé que ces technologies soient susceptibles d’avoir un impact positif sur la santé publique à l’échelle mondiale en révolutionnant le modèle de développement et de distribution du médicament. Nous avons réalisé une évaluation du potentiel qu’offre l’application de ces technologies dans les domaines de la recherche biomédicale et pharmaceutique pour les populations des pays à faible et à moyen revenu. Nous démontrons que les efforts en recherche dans le domaine de la pharmacogénomique sont essentiellement dirigés vers les maladies affectant les populations des pays à revenu élevé. Par cela, le développement de la recherche dans ce domaine réplique le modèle du ratio 90/10 des inégalités en santé mondiale, où 90 % des médicaments produits accommode seulement 10 % de la population mondiale – soit celle des pays à revenu élevé. Il appert que le potentiel d’utilisation des technologies issues de la pharmacogénomique pour les populations des pays à faible et à moyen revenu nécessite alors une redéfinition des rôles et des responsabilités des acteurs en santé mondiale (les gouvernements, les organisations gouvernementales et non gouvernementales internationales et les compagnies pharmaceutiques). Nous proposons que cette redéfinition des rôles et des responsabilités des différents acteurs passe par l’adoption d’un cadre réflexif basé sur les principes éthiques de la justice, de l’équité et de la solidarité dans le développement de la recherche et l’implantation des nouvelles technologies -omiques. / Stricking inequalities characterize the current global context in drug development and distribution, raising serious concerns of justice in global health. These global health issues result from political, social, economic, scientific and ethical factors, amongst which the development of new technologies can contribute to increased inequalities across and within populations. Pharmacogenomics knowledge and technologies, which couple genomics information with pharmaceutical drug response, have been promised to revolutionize both drug development and prescription worldwide. In this way, pharmacogenomic technologies promise to increase justice in global health, by incentivizing public research laboratories and pharmaceutical companies to develop drugs for populations (e.g., in low and middle-income countries) that have been neglected by the traditional drug development model. In this thesis, we conducted an evaluation of the potential that pharmacogenomic technologies hold towards increased health for populations of low and middle-income countries (LMIC). Our results demonstrate that, although these technologies hold promising potential for the health of LMIC populations, pharmacogenomics research has focused mostly on diseases prevalent in High-income countries. Pharmacogenomics research over the last decade has thus replicated the well-known 90/10 ratio in drug development and, as such, fails to contribute to reducing global health inequalities. We suggest that, in order to fulfill the promise of increased health for populations of LMIC, the roles and responsibilities of the various actors involved in global health (e.g. local governements, international organizations, and pharmaceutical companies) must be redesigned. We argue that rethinking these roles and responsibilities requires a decision Framework based on considerations of justice, equity and solidarity.

Introduction : Bien que la pratique de l’usage de la warfarine se soit améliorée au cours de la dernière décennie, aucune recommandation claire basée sur le dosage de l’amiodarone n’a été jusqu’à maintenant standardisée, ce qui représente un grand obstacle pour les cliniciens. La warfarine a un index thérapeutique étroit nécessitant un suivi régulier et un ajustement individuel de la posologie, ceci afin de déterminer la dose thérapeutique, tout en prévenant les effets secondaires qui pourraient être fatals dans certains cas. La variabilité interindividuelle de la réponse à la warfarine dépend de plusieurs facteurs, dont l’âge, le sexe, le poids, l’alimentation et l’interaction médicamenteuse, mais ceux-ci n’expliquent que partiellement les différences de sensibilité à la warfarine. Les polymorphismes des gènes CYP2C9 et VKORC1 jouent un rôle important dans la réponse à la warfarine et expliquent jusqu’à 50% de la variabilité des doses. L’utilisation d’antiarythmiques telle l’amiodarone peut accentuer considérablement l’effet de la warfarine et nécessite généralement une diminution de 30 à 50% de la dose de la warfarine. Aucune étude à ce jour n’a tenté de déterminer l’utilité du génotypage des polymorphismes des gènes CYP2C9 et VKORC1 chez les patients sous traitement combiné de warfarine et amiodarone. Objectif : Notre étude a pour objectif tout d’abord de déterminer si des facteurs génétiques influencent la première dose de stabilisation de la warfarine chez les patients en FA après l’introduction de l’amiodarone. Nous allons également tenter de confirmer l’association préalablement rapportée entre les facteurs génétiques et la première dose de stabilisation de warfarine dans notre population à l’étude. Méthodes : Un devis de cohorte rétrospective de patients qui fréquentaient la clinique d'anticoagulothérapie de l’Institut de cardiologie de Montréal entre le 1er janvier 2007 et le 29 février 2008 pour l’ajustement de leur dose selon les mesures d'INR. Au total, 1615 patients ont été recrutés pour participer à cette étude de recherche. Les critères de sélection des patients étaient les patients avec fibrillation auriculaire ou flutter, ayant un ECG documenté avec l'un de ces deux diagnostics et âgé de moins de 67 ans, en raison d’une moindre comorbidité. Les patients souffrant d’insuffisance hépatique chronique ont été écartés de l’étude. Tous les patients devaient signer un consentement éclairé pour leur participation au projet et échantillon de sang a été pri pour les tests génétiques. La collecte des données a été effectuée à partir du dossier médical du patient de l’Institut de cardiologie de Montréal. Un formulaire de collecte de données a été conçu à cet effet et les données ont ensuite été saisies dans une base de données SQL programmée par un informaticien expert dans ce domaine. La validation des données a été effectuée en plusieurs étapes pour minimiser les erreurs. Les analyses statistiques utilisant des tests de régression ont été effectuées pour déterminer l’association des variants génétiques avec la première dose de warfarine. Résultats : Nous avons identifié une association entre les polymorphismes des gènes CYP2C9 et VKORC1 et la dose de la warfarine. Les polymorphismes génétiques expliquent jusqu’à 42% de la variabilité de dose de la warfarine. Nous avons également démontré que certains polymorphismes génétiques expliquent la réduction de la dose de warfarine lorsque l’amiodarone est ajoutée à la warfarine. Conclusion : Les travaux effectués dans le cadre de ce mémoire ont permis de démontrer l’implication des gènes CYP2C9 et VKORC1 dans la réponse au traitement avec la warfarine et l’amiodarone. Les résultats obtenus permettent d’établir un profil personnalisé pour réduire les risques de toxicité, en permettant un dosage plus précis de la warfarine pour assurer un meilleur suivi des patients. Dans le futur, d’autres polymorphismes génétiques dans ces gènes pourraient être évalués pour optimiser davantage la personnalisation du traitement. / Background: Although the practice of the use of warfarin has improved during the last decade, no clear recommendation based on the determination of Amiodarone has been standardized until now, which is a major obstacle for clinicians. Warfarin has a narrow therapeutic index requiring regular monitoring and an individual dose ajustement, to this determines the therapeutic dose, while avoiding the side effects that could be fatal in some cases. The interindividual variability to the Warfarin depends on several factoring age, sex, weight, food and drug interactions but they only partially explain the differences in sensitivity to Warfarin. The polymorphisms of the genes CYP2C9 and VKORC1 play an important role in the response to the Warfarine and explain 50% of the variability of doses.The use of antiarrhythmic Amiodarone can greatly enhancethe effect of Warfain and generally requires a reduction of 30-50% of the dose of Warfarin. No study to date has attempted to determine the utility of genotyping polymorphisms of CYP2C9 and VKORC1 in patients on combination therapy of Warfarin and Amiodarone. Objectives: Our study aims to first determine if genetic factors influence the first dose stabilization of Warfarin in patients with AF after the introduction of Amiodarone. We will also attempt to confirm the previously reported between genetic association and the first dose of Warfarin stabilization in our study population. Methods: A retrospective cohort of all patients who frequent the clinic Warfarin of Montreal Heart Institute between 01/01/2007 and 02/30/2008 for the adjustment of their INR. The total of 1615 patients were recruited. The criteria for selection were patients with atrial fibrillation or flutter, with ECG documented with one of these tow diagnostic and younger than 67 years because of reduced morbidity. Patients with chronic liver disease were excluded from the study. All patients had to sign an informed consent for their participation in the project to which they contributed 15 ml of blood for genetic testing. Data collection was conducted from the patient's medical record of the Montreal Heart Institute. A data collection form was designed for this purpose and the data were then entered into a SQL database programmed by a computer expert in this field. Data validation was performed in several steps to minimize errors. Statistical analysis using regression tests were conducted to determine the association of genetic variants with the first dose of Warfarin. Results: We identified an association between polymorphisms of the genes CYP2C9 and VKORC1 and warfarin dose. Genetic polymorphisms to explain 42% of the variability in dose of Warfarin. We also demonstrated that genetic polymorphisms explain the reduction in the dose of Warfarin when Amiodarone is added to Warfarin. Conclusion: Our Work in the context of this thesis have shown the involvement of CYP2C9 and VKORC1 genes in response to treatment with Warfarin and Amiodarone. The results are used to create a personalized profile to reduce the risk of toxicity, enabling a more accurate dosing of warfarin for better monitoring of patients. In the future, other genetic polymorphisms in these genes could be evaluated to optimize the value of personalised therapy.

Molecular interactions lie at the heart of myriad biological processes. Knowledge of molecular recognition processes and the ability to model and predict interactions of any biological molecule to any chemical compound are the key for better understanding of cell functions and discovery of more efficacious medicines. This thesis presents contributions to the development of a novel chemo-bioinformatics approach called proteochemometrics; a general method for interaction space analysis of biological macromolecules and their ligands. In this work we explore proteochemometrics-based interaction models over broad groups of protein families, evaluate their validity and scope, and compare proteochemometrics to traditional modeling approaches. Through the proteochemometric analysis of large interaction data sets of multiple retroviral proteases from various viral species we investigate complex mechanisms of drug resistance in HIV-1 and discover general physicochemical determinants of substrate cleavage efficiency and binding in retroviral proteases. We further demonstrate how global proteochemometric models can be used for design of protease inhibitors with broad activity on drug-resistant viral mutants, for monitoring drug resistance mechanisms in the physicochemical sense and prediction of potential HIV-1 evolution trajectories. We provide novel insights into the complexity of HIV-1 protease specificity by constructing a generalized IF-THEN rule model based on bioinformatics analysis of the largest set of HIV-1 protease substrates and non-substrates. We discuss how proteochemometrics can be used to map recognition sites of entire protein families in great detail and demonstrate how it can incorporate target variability into drug discovery process. Finally, we assess the utility of the proteochemometric approach in evaluation of ADMET properties of drug candidates with a special focus on inhibition of cytochrome P450 enzymes and investigate application of the approach in the pharmacogenomics field.

In Part I we found that the CYP2C9 genotype appears to influence the diastolic blood pressure response to the angiotensin II-receptor antagonist irbesartan in patients with hypertension and left ventricular hypertrophy. Those with the *1/*2 genotype (slower metabolism) responded better than those with the *1/*1 genotype (normal metabolism), likely due to a slower elimination of the drug. We further found that a +9/-9 exon 1 polymorphism of the B2 bradykinin receptor gene – shown to affect mRNA expression - appears to influence the regression of left ventricular mass during therapy with irbesartan or the beta-blocker atenolol in the same patients. Subjects with the -9/-9 genotype (higher mRNA expression) had a greater regression than carriers of the +9 allele. In Part II we found that women on digoxin therapeutic drug monitoring have higher serum digoxin concentrations (SDCs) as compared to men (1.54±0.04 [nmol/L±SE] vs 1.20±0.05 [nmol/L±SE], p&lt;0.001), which could be of importance since an SDC &gt;1.4 nmol/L has been associated with increased mortality. We further found that coadministration of P-glycoprotein inhibitors with digoxin was common (47%) among the same patients, and that the SDC increased in a stepwise fashion with the number of P-glycoprotein inhibitors (20-60%). Lastly, we found that patients admitted to Swedish coronary care units with atrial fibrillation without heart failure and who had been given digoxin had a higher 1-year mortality than those not given digoxin (RR 1.44 [95% CI 1.29-1.60], adjustment made for potential confounders). In conclusion, Part I represents a further step in the pharmacogenomic prospect of tailoring antihypertensive therapy. Part II indicates that heightened attention to the digoxin-dose is warranted in women, that there is a need for awareness about P-glycoprotein interactions with digoxin, and that long-term therapy with digoxin is an independent risk factor for death among patients with atrial fibrillation without heart failure.

D. Tech. Pharmaceutical Sciences.

HINTERGRUND UND ZIELE: Es ist allgemein anerkannt, dass neben Umweltfaktoren auch erbliche Faktoren in hohem Maße für interindividuelle Unterschiede in der Wirkweise von Arzneimitteln ursächlich sind. Die Spannweite der Arzneimittelwirkung bei gleicher Dosis kann individuell von Therapieversagen bis hin zu toxischer Überdosierung reichen und ist dabei stark von Arzneimittel-metabolisierenden Enzymen und Transportern beeinflusst. Genetische Varianten können teilweise interindividuelle Unterschiede in der Aktivität dieser Enzyme und Transporter erklären. Es bleibt jedoch unbekannt, wie viel der Variation in der Aktivität durch Erblichkeit bedingt ist und nicht durch bereits bekannte genetische Varianten erklärt werden kann. Primäres Ziel der Studie war es, diesen unbekannten erblichen Anteil in der Variation der Aktivität der Enzyme CY2D6 und CYP2C9 sowie des Transporters OATP1B1 zu quantifizieren. METHODEN: Die Erblichkeit in der Variation der Aktivität von CY2D6, CYP2C9 und OATP1B1 wurde in 20 mono- und 9 dizygoten, gleichgeschlechtlichen Zwillingspaaren untersucht. Die Testsubstanzen Metoprolol (CYP2D6) und Torasemid (CYP2C9 und OATP1B1) wurden jedem Studienteilnehmer wiederholt verabreicht und die Fläche unter der Kurve bis unendlich (AUC0-inf) für jedes Medikament und seinen Metaboliten als Marker der Enzym- (CYP2D6, CYP2C9) und Transporter- (OATP1B1) Aktivitäten bestimmt. Erblichkeit wurde mithilfe von Formeln mit den Korrelationskoeffizienten der Geschwister in den Gruppen mono- und dizygote Zwillingspaare, durch eine Strukturgleichungsmodellierung und durch Vergleich der intra- und interindividuellen Variation berechnet. ERGEBNISSE: Es wurde ein hohe Erblichkeit in der Variation der Aktivität von CYP2D6, CYP2C9 und OATP1B1 berechnet. Für CYP2D6 lag die Erblichkeit bei 88,5% -100%, für CYP2C9 und OATP1B1 bei 81% - 100%. Die bekannten genetischen Varianten konnten lediglich einen geringen Anteil der Variation in der AUC0-inf in der Studienpopulation erklären (38,2% durch genetische Varianten in CYP2D6, 6,5% durch genetische Varianten in CYP2C9 und 20,4% durch genetische Varianten in OATP1B1). FAZIT: Die Berechnungen zeigen, dass Erblichkeit einen großen Einfluss auf die Variation in der Aktivität der Enzyme CYP2D6, CYP2C9 und den Transporter OATP1B1 hat. Bekannte genetische Varianten können hiervon nur einen Teil erklären. Weitere Untersuchungen zu genetischen Regulation der Wirkweise von Arzneimitteln erscheinen vielversprechend.