A Physiological Pharmacokinetic Model Based on Tissue Lipid Content for Simulating Inhalation Pharmacokinetics of Highly Lipophilic Volatile Organic Chemicals
Notice bibliographique
Résumé
The highly lipophilic volatile organic chemicals (HLVOCs) are distributed almost uniquely in the neutral lipid fraction of tissues and blood. As suggested by their high n-octanol:water partition coefficient (>1000), their solubility in water fraction of tissues and blood is negligible. Hypothetically, then, the kinetics of HLVOCs can be simulated solely with the consideration of their solubility and distribution in neutral lipid-equivalent (NLE) fractions of the tissues and blood. The objectives of the present study were therefore (i) to develop a physiological pharmacokinetic model based on NLE content of tissues and blood, and (ii) to apply this model framework for simulating the inhalation pharmacokinetics of HLVOCs (i.e., d-limonene, alpha-pinene, and 1,2,4-trimethylbenzene) in humans. The PBPK model developed in this study consisted of tissue compartments that represented only their NLE content. All biological parameters, except alveolar ventilation rate, were expressed on the basis of their NLE content. Tissue:blood partition coefficients were not used since the solubility of HLVOCs in tissue neutral lipids and blood neutral lipids is considered to be the same. The NLE-based physiological pharmacokinetic model was then used to simulate the uptake and disposition kinetics of alpha-pinene, d-limonene, and 1,2,4-trimethylbenzene in humans. The NLE-based model developed in this study represents a novel tool for simulating the lipid concentrations and pharmacokinetics of HLVOCs without the use of tissue:blood partition coefficients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».