Utilizing<sup>19</sup>F NMR to investigate drug disposition early in drug discovery
Notice bibliographique
Résumé
1. Nuclear magnetic resonance (NMR), a non-selective and inherently quantitative method, has not been widely used as a quantitative tool for characterizing the disposition of lead molecules prior to clinical development. As a test case, we have chosen a fluoropyrimidine compound in lead optimization phase and evaluated its disposition following oral administration to rats using 19F NMR. 2. Urine, bile and feces from individual rats were profiled and the amount of dose eliminated in each matrix was calculated. The results indicated that, in male rats, the mean dose eliminated over 0-48 h was 40%, with 28% in urine, 9% in bile and 3% in feces. In female rats, the mean dose recovered in excreta over the same period was 55%, with 40% in urine, 8% in bile and 7% in feces. 3. In addition, plasma from rats and plasma from toxicology study in dogs were also profiled and exposure of circulating entities was determined. Plasma exposure determined by 19F NMR was in good agreement with those determined by conventional LC-MS/MS method, suggesting quantitative 19F NMR can be reliably used to estimate single dose or steady-state systemic exposure of circulating entities in animals and humans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».