Modifying the Metabolism of Nicotine as a Therapeutic Strategy
Notice bibliographique
Résumé
CYP2A6 is the enzyme responsible for the metabolic inactivation of around 90% of nicotine to cotinine. Individuals with genetically decreased CYP2A6 have slower rates of nicotine inactivation. We have found that slow nicotine inactivators are roughly twice less likely to be current adult smokers and those who are smoke 7–10 fewer cigarettes per day than people with normal metabolic rates. Slow nicotine inactivators also smoke for a shorter duration before quitting and may have increased success in quitting. Recently we have shown that imitating the protection offered by the slow metabolism, by inhibiting CYP2A6 activity in vivo, can decrease smoking. CYP2A6 is also involved in the activation of tobacco-smoke nitrosamines. Slow metabolizes are at lower risk for lung cancer and we have shown that CYP2A6 inhibitors can also decrease the nitrosamine activation (rerouting them to detoxified glucuronides). CYP2A6 inhibitors can be used alone, or with nicotine to make a nicotine oral pill, to inhibit the first-pass metabolism. CYP2A6 inhibitors can also increase nicotine plasma levels (and bioavailability) of nicotine when given with nicotine patch or gum. These approaches together may provide a better understanding of smoking behaviour and provide novel therapeutic approaches to smoking reduction and cessation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».