Farmacogenetica de Anticoagulantes orales

Servicio de Clinica Medica

Farmacogenómica de Anticoagulantes orales


Anticoagulantes orales• Cada año, millones de personas toman agentes

dicumarínicos como anticoagulantes (ACO) para prevenir ACV cardioembólico, IAM, trombosis venosa y como parte del manejo terapéutico de la FA

• La población que consume ACO es cada vez más añosa

• Los dicumarínicos son drogas de muy estrecho rango terapéutico, y duplican el riesgo de hemorragias, en especial en las primeras semanas de tratamiento

• Antagonistas de la vitamina K


Warfarina y Acenocumarol actúan inhibiendo la enzima Vitamina K epóxido reductasa (codificada por el gen VKORC1) que regenera la Vitamina K reducida que actúa como cofactor de la Gamma-carboxilasa, enzima que activa a los factores de la coagulación y otras proteínas K-dependientes (II, VII, IX y X, proteína C, S y Z) mediante la carboxilación postranscripcional de sus residuos de ácido glutámico.


Actividad anticoagulante

• Depende de la vida media de los factores de la coagulación

• Cambios iniciales: clearance de Factor VII (V1/2: 6 hs)

• Efecto antitrombótico máximo: alrededor del 5o día (V1/2 protrombina: 50 hs)


Warfarina

• La warfarina comercialmente disponible es una mezcla racémica

• El S-enantiómero es mucho más potente como anticoagulante y es metabolizado por CYP2C9 a 6 y 7 hidroxiwarfarina(V1/2: 32 hs)

• El R-enantiómero es metabolizado por CYP1A1, CYP1A2 y CYP3A4 a alcoholes inactivos (V 1/2: 43 hs)



Acenocumarol• El acenocumarol comercialmente disponible es una

mezcla racémica• El R-enantiómero es el más importante debido a que su

vida media es de 8 hs, mientras que la del S-enantiómeroes de 2 hs

• Vd: R-enant: 0.16-0.18 L/Kg – S-enant: 0.22-0.34 L/Kg• Ambos enantiómeros son metabolizados a 6 y 7

hidroxiderivados primariamente a través de CYP2C9, secundariamente a través de CYP1A2 y CYP2C19.

• La variabilidad genética del CYP2C9 determina el 14% de la variabilidad interindividual de la respuesta de los pacientes al acenocumarol


Polimorfismos de CYP2C9

• In vivo dos SNPs de CYP2C9 se han asociado con menor expresión de la isoenzima y aumento de la respuesta a los ACO (2-3 veces mayor riesgo de sangrado durante la inducción)

• Alelos más importantes: CYP2C9*2 – CYP2C9*3• Prevalencia


Polimorfismos de VKORC1• Haplotipo A: Combinación de secuencias

en posiciones: 3673 (-1639G→A), 5808 (497T→G), 6484 (1173C→T), 6853 (1542G→C) y 7566 (2255C→T)

• Asociado con menor expresión de VKORC1

• Haplotipo B (o no A): wild type


Polimorfismos de VKORC1


Otros genes, otros factores• ~ 30 genes involucrados en FC y FD de

warfarina• Además de CYP2C9 y VKORC1, otros genes

contribuirían a la variabilidad interindividual de la respuesta a la warfarina, ej: Factor II (165Thr>Met en gen F2), Factor VII (-402G>A en gen F7) y repetición CAA del gen de la Gamma glutamil carboxilasa

• Otros factores como edad, sexo, peso, BMI, indicación, med concomitantes, consumo de Vit K, función Hg, pirexia, etc


Interacciones• Alteración de la función plaquetaria (AAS,

clopidogrel, dipiridamol)• Injuria GI (AINEs)• Altreración de la síntesis de Vit K en GI (ATB:

amoxicilina, claritromicina, norfloxa, TMS)• Alteraciones del metabolismo de ACO

(Amiodarona, rifampicina)• Interferencia con metabolismo de Vit K

(Acenocumarol)


Riesgo de sangrado con ACO• Edad avanzada• Sexo femenino• Diabetes• Neoplasias• HTA• Alcoholismo,

hepatopatía• IRC• Anemia• Mala adherencia

• ACV previo• Lesiones

potencialmente sangrantes

• Enf. hemorragípara• Uso de AAS, AINEs,

ATB, Amiodarona• Inestabilidad en RIN• RIN pretratamiento >1,2• Hemorragia previa


Indice de riesgo HEMORR2HAGES• 2 pts: Sangrado previo• 1 pt: Enf hepática o renal, Abuso de etanol,

neoplasia, Edad >75 años, alteración de la función plaquetaria, HTA, Anemia, Factores genéticos, Riesgo de caídas, ACV

• Score: 0 a 12• Riesgo en cohorte de validación: 0 pt: 1.9,

1 pt: 2.5, 2 pt: 5.3, 3 pt: 8.4, 4 pt: 10.4, 5> pt: 12.3/100 pac años

Gage BF, Am Heart J 2006


Estimación del riesgo de sangrado• Edad de al menos 65

años• Historia de ACV• Historia de sangrado GI• Uno o más de los

siguientes– IAM reciente– Hto <30– Creat >1,5 mg/dl– Diabetes

Aspinall S, J Gen Intern Med 2005

Riesgo promedio de sangrado

Bajo: Score 0: 3%

Intermedio: Score 1-2: 12%

Alto: Score 3-4: 53%


Hemorragias asociadas a ACO• Cohorte de 2391 pacientes del Brigham

and Women Hospital (Boston) 1999-2003• 32 pacientes con hemorragias• RIN mediano al momento del evento fue

de 5,9, y en la medición previa -12 días antes- fue de 3

• El episodio puede ocurrir poco tiempo después del aumento del RIN

Kucher N, Arch Intern Med 2004


Riesgo de hemorragia según RIN

Oake N, (Meta-análisis) CMAJ 2008


Meta-análisis, Oake, CMAJ 2008

Eventos en pacientes con FA, NEJM, 1995


Riesgo de sangrado con ACO


Polimorfismos de VKORC1

• Un solo SNP en el promotor (6853 G>C) predice 21-25% de la variabilidad de la dosis de warfarina en caucásicos

• Otro SNP en el intrón 1 (1173 C>T) predice un 14% de la variabilidad

• Por Desequilibrio de ligamento (linkagedesequilibrium) se forman haplotiposespecíficos del gen VKORC1


Dosificación de warfarina en función de CYP2C9

Taube J, Blood 2000


Dosificación de warfarina en función de

VKORC1

Dosis media de mantenimiento

A/A: 2,7 ± 0,2 mg/d A/B: 4,9 ± 0,2 mg/d B/B: 6,2 ± 0,3 mg/d







Riesgo de sangrado gastrointestinal

• 266 pacientes con acenocumarol(89 pacientes y 177 sin sangrado GI)

• Polimorfismos de CYP2C9 y VKORC1 asociados a mayor riesgo de sangrado en casos de:– Uso de dosis >15 mg/sem– Uso de aspirina– Uso de amiodarona

Montes R, Br J Haematol 2008


Dosis inicial de warfarina

• La dosis inicial debería ser individualizada, especialmente en pacientes con mayor riesgo de sangrado

• Dosis inicial de 2-5 mg/d: Hepatopatías, malnutrición, ICC, ancianos, IRC, mayor riesgo de sangrado, polimorfismos

• 10 mg/d: pacientes estables, con bajo riesgo de sangrado (precaución)



Algoritmos de predicción• Ej: Pacientes blancos con objetivo RIN 2-3• Ecuación que predijo la dosis de warfarina

[¨0.628 – 0,0135 x edad - -0,24 x CYP2C9*2 – 0.37 X CYP2C9*3 – 0,241 X VKORC1 –0,0162 x altura (cm)]2

• Genotipo 0,1 ó 2 por cada alelo variante de CYP, VKORC1 -1639: 1 para GG, 2 para GA, 3 para AA

• R2 de 54% en la predicción de la dosis

Sconce EA, Blood 2005; 106:2329



Effect of Genotyping Warfarin Patients on Outcomes:

Results from The National Community-based Medco-Mayo Warfarin Effectiveness

Study (MM-WES)

Robert S Epstein MD MS, Thomas P. Moyer PhD, Ronald E. Aubert PhD, Dennis J. O’Kane PhD, Fang Xia PhD, Robert R. Verbrugge PhD, Brian F. Gage MD MS, J. Russell Teagarden DMH, RPh

Medco Health Solutions, Franklin Lakes, NJ;Mayo Clinic, Rochester, MN;Washington University, St Louis MO

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Background•Warfarin exhibits large inter-individual dosing requirements

•Warfarin is a leading cause of morbidity and mortality

•Two genes account for ~33% of variance in dosing

– Cytochrome P450 2C9 (CYP2C9) – pharmacokinetics

– VKORC1 – pharmacodynamics

•Meta-analysis of 3 clinical trials of warfarin genotyping showed a 32% decrease in major bleeding (RR 0.68, CI 0.22-2.06)**Eckman MH, Rosand J, Geenberg SM, Gage BF: Cost-effectiveness of using pharmacogeneticinformation in warfarin dosing for patients with nonvalvular atrial fibrillation. Ann Int Med 2009;150(2):73-83.


Study hypothesis & design:

Hypothesis: The use of CYP2C9/VKORC1 testing will reduce the risk of hospitalization during the first 6 months of warfarin treatment

Design: Prospective observational cohort study with national community based sampling (quasi-experimental)


Inclusion/exclusion criteria

Inclusion Criteria:Males, females 40-75 year of age‘New starts’ to warfarinPhysician approval & Patient informed consent

Exclusion Criteria:Known hypersensitivity reaction to warfarinPatients residing in Olmsted County MNRecent hospital stay >7 days in lengthShort-term use of warfarin


Primary ComparisonPrimary Comparison

23 Benefit Plan Sponsors 56 Benefit Plan Sponsors

July 2006 –June 2007n=2688

Historical controlHistorical control

July 2007 –February 2009

n=896

Intervention Intervention groupgroup

Comparison of External Comparison of External ControlsControls

July 2006 –June 2007n=2688

ExternalExternalhistorical controlhistorical control

July 2007 –February 2009

n=2688

ExternalExternalconcurrent controlconcurrent control

MedcoMedco--MayoMayoWarfarinWarfarin Effectiveness StudyEffectiveness Study

Study groups*

*6 month follow-up on all patients initiating warfarin in all groups


Methods for Outcomes Comparisons

•Unadjusted comparisons – Kaplan-Meier and log-rank tests

•Adjusted comparisons – propensity scores to handle participant/non-participant differences, indications for therapy, specific concomitant drugs, medical conditions, prior history ofhospitalization or history of bleed/thromboemboli.

•ANALYSES•Intention-to-treat – all outcomes even if adverse event preceded genotype

•Per-protocol – only those outcomes counted if post-genotype


Flow of the genotyping arm

Mayo completed lab test –supplied report to physician and results to Medco

Medco identified ‘new starts’ to

warfarin on any given day of

the week

Medco contacted ‘new starts’ to solicit verbal

informed consent

Medco contacted physician for

clinical information and consent for

patient to receive genotype test

First half of enrollment – Medcoarranged for home

blood draw –received written

informed consent, sent blood to Mayo


Results: Baseline characteristicsCharacteristic

Historical control (n=2688)

Intervention group(n= 896) P-value

Mean age, yrs (SD) 65.2 (8.0) 65.2 (8.3) 0.921Male(%) 60.5% 60.5% 1.000Medications (%)

Amiodarone 4.0% 3.2% 0.313Statins 14.5% 16.9% 0.071Sulfamethoxazole 4.4% 5.2% 0.268Fluconazole 2.4% 2.6% 0.803NSAID 19.6% 19.9% 0.865Clopidogrel 10.8% 10.2% 0.574Steroids 12.4% 13.6% 0.354

Conditions (%)GI bleed 3.6% 4.0% 0.539Atrial fibrillation 40.4% 41.1% 0.709Pulmonary embolism 11.0% 11.8% 0.501Deep vein thrombosis 24.6% 25.8% 0.489Hypertension 47.0% 54.2% <0.001Diabetes 15.3% 11.6% 0.007

Prior hospitalizations (%)Any cause 54.4% 52.8% 0.405Bleeding or thromboembolism

23.6% 24.8% 0.469


Results: (n=424)

Warfarin Rxs within 21 days post-genotyping

Warfarinsensitivity % patients

Mean weekly dose change (SE) P-value

< Normal 29.0% +6.65 mg (1.98) <0.01

Normal 28.1% +1.10 mg (1.40) 0.50

Mild 11.6% +3.21 mg (3.41) 0.21

Moderate 25.0% -3.65 mg (1.56) <0.01

High 4.0% -10.14 mg (3.18) 0.04

Very high 2.4% -17.33 mg (4.54) <0.01


25,52

18,45

8,13

5,97

Results: Unadjusted 6 mo. hospitalization rates>=1 hospitalization per 100 patients/6months

All cause Bleed or thromboembolism

p-value <0.001 0.039

Intention to treat (ITT)

Intervention group (n=896)

Historical control (n=2688)28% ↓

27% ↓


0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180

Days after treatment onset

Ho

spit

ali

zati

on

ris

k

IGHC

Results: All-cause hospitalization rateIntention-to-treat analyses*

All cause

HR: 0.69 (CI: 0.58, 0.82)p<0.001

*Adjusted for age, comorbid conditions, drugs, propensity score, indications, prior GI bleed or VTE, history of prior hospitalization


0%

2%

4%

6%

8%

10%

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180

Days after treatment onset

Ho

spit

ali

zati

on

ris

k

IGHC

Results: Hospitalization rate for bleed / thrombo-embolism.

Intention-to-treat analysis*

HR: 0.72 (CI: 0.53, 0.97)p=0.029

*Adjusted for age, comorbid conditions, drugs, propensity score, indications, prior GI bleed or VTE, history of prior hospitalization

Bleed or thromboembolism


Results: External control group comparison

•Hospitalization rates (unadjusted)

External Pre External Post– Any cause 22.8% 22.7% p=ns– Bleeds/thromboemboli 7.8% 7.2% p=ns

•Hospitalization rates (adjusted) H.R. (95% CI)– Any cause HR 0.98 (0.88-1.1)– Bleeding or thromboemboli HR 0.92 (0.76-1.1)

No difference in hospitalization rates over the No difference in hospitalization rates over the same 2 time periods in the external controlssame 2 time periods in the external controls


Conclusions•Genotyping warfarin patients resulted in ~30% reduction in hospitalizations for all-cause & for bleeds/thromboemboli

•Genotyping closer to therapy initiation improved outcomes

•Physicians modified warfarin prescribing through the introduction of the Mayo genotype laboratory report

•Physicians adoption of genotype testing was high (75%)


Estudios potenciales• Prevalencia poblacional de CYP2C9*2 y *3,

prevalencia poblacional de VKORC1 Haplotipo A• Asociación entre polimorfismos genéticos y eficacia

de anticoagulación (Base de datos)• Cálculo de algoritmo de predicción de la dosis de

acenocumarol (polimorfismos + edad + sexo + conmeds + composición corporal + consumo VitK)

• Estudio clínico randomizado calculando la dosis de acenocumarol standard vs algoritmo


Frecuencia poblacional de variantes alélicas en Argentina

F recuenc ia VKOR C 1

21

60

20

0

20

40

60

80

AA AG GG

Frecuencia CYP2C9

57

24

5 14

10

10 20 30 40

50 60

1/1 1/2 1/3 2/2 2/3 3/3

Frecuencia CYP2C9/VKORC1

13

35

95

13

6536 5

105

10152025303540

21 60 20

AA AG GG

1/1

1/2

1/3

2/2

2/3

2/3

3/3

Scibona y col

Frecuencia CYP2C9


Estudio farmacogenómico sobre acenocumarol (retrospectivo)

• Base de datos de pacientes anticoagulados con ACO (Hematología)

• Datos: Sexo, edad, fármaco (acenocumarol / warfarina), fecha de inicio de anticoagulación, uso de amiodarona, valor de RIN, dosis semanal

• Población: Pacientes actualmente activos con fecha conocida de inicio de acenocumarol y dosis estable de mantenimiento


Estudio farmacogenómico• Hipótesis:• La prevalencia de polimorfismos (CYP2C9*2 o

*3, Haplotipo A VKORC1) será mayor en pacientes con dosis más bajas de mantenimiento de acenocumarol (5 mg o menor)

• Muestra: – a) muestra aleatoria de 100 pacientes elegibles– b) muestra seleccionada de pacientes con dosis

bajas– c) muestra seleccionada de pacientes con dosis altas


Estudio farmacogenómicoPlan de análisis• Prevalencia de variantes en población general. Control

de equilibrio de Hardy-Weinberg por likelihood ratio ó x2

• Prevalencia de variantes en pacientes con bajas dosis de mantenimiento

• Tiempo hasta el primer RIN en rango (2-3) en función de las variantes (análisis de sobrevida - Cox) (HR, IC95)

• Tiempo hasta el primer RIN fuera de rango (4 o mayor) según variantes

• Dosis según variantes (Kruskall Wallis / ABC RIN según variantes

• Tiempo hasta el primer evento de sangrado


Preguntas• De acuerdo con las hipótesis y variables a

medir?

• 100 pacientes será suficiente?

• Muestreo?

• Plan de análisis?

• Otras propuestas?

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