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Enregistrement W1991720659 · doi:10.1002/rcm.4507

Improved detection of reactive metabolites with a bromine‐containing glutathione analog using mass defect and isotope pattern matching

2010· article· en· W1991720659 sur OpenAlexafffund
André LeBlanc, Tze Chieh Shiao, René Roy, Lekha Sleno

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryGlutathioneChromatographyMetaboliteMass spectrometryElectrospray ionizationElectrosprayLiquid chromatography–mass spectrometryAdductTandem mass spectrometryBiochemistryOrganic chemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug bioactivation leading to the formation of reactive species capable of covalent binding to proteins represents an important cause of drug-induced toxicity. Reactive metabolite detection using in vitro microsomal incubations is a crucial step in assessing potential toxicity of pharmaceutical compounds. The most common method for screening the formation of these unstable, electrophilic species is by trapping them with glutathione (GSH) followed by liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS) analysis. The present work describes the use of a brominated analog of glutathione, N-(2-bromocarbobenzyloxy)-GSH (GSH-Br), for the in vitro screening of reactive metabolites by LC/MS. This novel trapping agent was tested with four drug compounds known to form reactive metabolites, acetaminophen, fipexide, trimethoprim and clozapine. In vitro rat microsomal incubations were performed with GSH and GSH-Br for each drug with subsequent analysis by liquid chromatography/high-resolution mass spectrometry on an electrospray time-of-flight (ESI-TOF) instrument. A generic LC/MS method was used for data acquisition, followed by drug-specific processing of accurate mass data based on mass defect filtering and isotope pattern matching. GSH and GSH-Br incubations were compared to control samples using differential analysis (Mass Profiler) software to identify adducts formed via the formation of reactive metabolites. In all four cases, GSH-Br yielded improved results, with a decreased false positive rate, increased sensitivity and new adducts being identified in contrast to GSH alone. The combination of using this novel trapping agent with powerful processing routines for filtering accurate mass data and differential analysis represents a very reliable method for the identification of reactive metabolites formed in microsomal incubations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations52
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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