Phenobarbital increases monkey<i>in vivo</i>nicotine disposition and induces liver and brain CYP2B6 protein
Notice bibliographique
Résumé
1. CYP2B6 is a drug-metabolizing enzyme expressed in the liver and brain that can metabolize bupropion (Zyban), a smoking cessation drug), activate tobacco-smoke nitrosamines, and inactivate nicotine. Hepatic CYP2B6 is induced by phenobarbital and induction may affect in vivo nicotine disposition, while brain CYP2B6 induction may affect local levels of centrally acting substrates. We investigated the effect of chronic phenobarbital treatment on induction of in vivo nicotine disposition and CYP2B6 expression in the liver and brain of African Green (Vervet) monkeys. 2. Monkeys were split into two groups (n=6 each) and given oral saccharin daily for 22 days; one group was supplemented with 20 mg kg(-1) phenobarbital. Monkeys were given a 0.1 mg kg(-1) nicotine dose subcutaneously before and after treatment. 3. Phenobarbital treatment resulted in a significant, 56%, decrease (P=0.04) in the maximum nicotine plasma concentration and a 46% decrease (P=0.003) in the area under the concentration-time curve. Phenobarbital also increased hepatic CYP2B6 protein expression. In monkey brain, significant induction (P<0.05) of CYP2B6 protein levels was observed in all regions tested (caudate, putamen, hippocampus, cerebellum, brain stem and frontal cortex) ranging from 2-fold to 150-fold. CYP2B6 expression was induced in specific cells, such as frontal cortical pyramidal cells and thalamic neurons. 4. In conclusion, chronic phenobarbital treatment in monkeys resulted in increased in vivo nicotine disposition, and induced hepatic and brain CYP2B6 protein levels and cellular expression. This induction may alter the metabolism of CYP2B6 substrates including peripherally acting drugs such as cyclophosphamide and centrally acting drugs such as bupropion, ecstasy and phencyclidine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».