The kidney--the body's playground for drugs: an overview of renal drug handling with selected clinical correlates.
Notice bibliographique
Résumé
A greater understanding of transport mechanisms contributing to renal drug handling may be useful in predicting drug clearance and drug interactions. Renal clearance is a dynamic process expressed as the sum of the rates of glomerular filtration and tubular secretion minus the rate of tubular reabsorption. Because the transport of drugs is often against a concentration gradient, renal secretion is mostly an active process involving a variety of transporter mechanisms. Discoveries from molecular biology techniques and gene 'knock-out' experiments have identified a variety of renal tubular proteins responsible for the transport of organic cations, organic anions, neutral and cationic hydrophobic compounds, anionic conjugates and specific agents such as prostaglandins. The discovery of a P-glycoprotein (P-gp) transporter at the apical membrane of renal tubular cells is particularly important. By elucidating compounds that act as substrates, inhibitors or inducers of transport proteins, pharmacologists and clinicians may better understand renal drug clearance. This paper provides a brief overview of several identified renal transport proteins including organic anion transporters, organic cation transporters, ATP-dependent transporters (multidrug resistance [P-gp] and multi-drug resistance associated protein), nucleoside transporters (sodium-dependent purine nucleoside transporter and concentrative nucleoside transporter 1) and peptide transporters. A special focus on known P-gp-mediated drug interactions is included to demonstrate the clinical relevance of transporter protein science. At the patient level, this may lead to novel approaches to alter in vivo pharmacokinetics and improve drug safety through a greater understanding of toxic substrate clearance and drug interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».