The Effects of Commercial Preparations of Herbal Supplements Commonly Used by Women on the Biotransformation of Fluorogenic Substrates by Human Cytochromes P450
Notice bibliographique
Résumé
The study set out to determine the potential for commercially available preparations of black cohosh (Actaea racemosa), chaste tree berry (Vitex agnus-castus), crampbark (Viburnum opulus) and false unicorn (Chamaelirium luteum) to inhibit the major human drug metabolizing enzymes CYP1A2, CYP2C9, CYP2C19, CYP2D6 and CYP3A4 as well as CYP1A1 which activates some carcinogens. In vitro microplate-based assays using cDNA-expressed CYP450 isoforms and fluorogenic substrates were used. Components of the commercial herbal preparations interfered with the assays and limited the concentration ranges that could be tested. Nevertheless, the fluorogenic assays were robust, reproducible and easy to perform and thus are still useful for initial screening for potential herb-drug interactions. None of the preparations affected CYPs 1A1 or 2C9 at the concentrations tested but all preparations inhibited some of the enzymes with potencies around 1 μg/mL. The three most potent interactions were: chaste tree berry and CYP2C19 (IC₅₀) 0.22 μg/mL); chaste tree berry and CYP3A4 (IC₅₀) 0.3 μg/mL); black cohosh and CYP2C19 (IC₅₀) 0.37 μg/mL,). Thus, the study successfully identified the potential for the commercial herbal preparations to inhibit human drug metabolizing enzymes. Whether this potential translates into clinically significant herb-drug interactions can only be confirmed by appropriate in vivo studies.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».