Flunitrazepam metabolism by cytochrome P450S 2C19 and 3A4.
Notice bibliographique
Résumé
We have identified CYP2C19 and CYP3A4 as the principal cytochrome P450s involved in the metabolism of flunitrazepam to its major metabolites desmethylflunitrazepam and 3-hydroxyflunitrazepam. Human CYP2C19 and CYP3A4 mediated the formation of desmethylflunitrazepam with Km values of 11.1 and 108 microM, respectively, and 3-hydroxyflunitrazepam with Km values of 642 and 34.0 microM, respectively. In human liver microsomes (n = 4) formation of both metabolites followed biphasic kinetics. Desmethylflunitrazepam formation was inhibited 31% by S-mephenytoin and 78% by ketoconazole, suggesting involvement of both CYP2C19 and CYP3A4. Formation of 3-hydroxyflunitrazepam was also significantly inhibited by ketoconazole (94%) and S-mephenytoin (18%). In support of these chemical inhibition data, antibodies directed against CYP2C19 and CYP3A4 selectively inhibited formation of desmethylflunitrazepam by 26 and 45%, respectively, while anti-CYP3A4 antibodies reduced 3-hydroxyflunitrazepam formation by 80%. Our data also suggest that CYP1A2, -2B6, -2C8, -2C9, -2D6, and -2E1 are not involved in either of these metabolic pathways. We estimate that the relative contributions of CYP2C19 and CYP3A4 to the formation of desmethylflunitrazepam in vivo are 63 and 37%, respectively, at therapeutic flunitrazepam concentrations (0.03 microM). We conclude that the polymorphic enzyme CYP2C19 importantly mediates flunitrazepam demethylation, which may alter the efficacy and safety of the drug, while CYP3A4 catalyzes the formation of 3-hydroxyflunitrazepam.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».