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Enregistrement W1736408509 · doi:10.1002/bmc.3199

<i>In vitro</i> ketamine CYP3A‐mediated metabolism study using mammalian liver S9 fractions, cDNA expressed enzymes and liquid chromatography tandem mass spectrometry

2014· article· en· W1736408509 sur OpenAlexafffund
Raphaël Santamaria, Floriane Pailleux, Francis Beaudry

Notice bibliographique

RevueBiomedical Chromatography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryChromatographyS9 fractionCYP3AFormic acidSelected reaction monitoringMass spectrometryTandem mass spectrometryKetamineMidazolamIsotope dilutionCytochrome P450MetabolismEnzymeBiochemistryMicrosomePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ketamine is widely used in medicine in combination with several benzodiazepines, including midazolam. The objectives of this study were to develop a novel HPLC-MS/selected reaction monitoring (SRM) method capable of quantifying ketamine and norketamine using an isotopic dilution strategy in biological matrices and study the formation of norketamine, the principal metabolite of ketamine with and without the presence of midazolam, a well-known CYP3A substrate. The chromatographic separation was achieved using a Thermo Betasil Phenyl 100 × 2 mm column combined with an isocratic mobile phase composed of acetonitrile, methanol, water and formic acid (60:20:20:0.4) at a flow rate of 300 μL/min. The mass spectrometer was operating in selected reaction monitoring mode and the analytical range was set at 0.05-50 μm. The precision (CV) and accuracy (NOM) observed were 3.9-7.8 and 95.9-111.1% respectively. The initial rate of formation of norketamine was determined using various ketamine concentrations and Km values of 18.4, 13.8 and 30.8 μm for rat, dog and human liver S9 fractions were observed, respectively. The metabolic stability of ketamine on liver S9 fractions was significantly higher in human (T1/2 = 159.4 min) compared with rat (T1/2 = 12.6 min) and dog (T1/2 = 7.3 min) liver S9 fractions. Moreover significantly lower IC50 and Ki values observed in human compared with rat and dog liver S9 fractions. Experiments with cDNA expressed CYP3A enzymes showed that the formation of norketamine is mediated by CYP3A but results suggest an important contribution from other isoenzymes, most likely CYP2C particularly in rat.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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