Interaction of drugs of abuse and maintenance treatments with human P-glycoprotein (ABCB1) and breast cancer resistance protein (ABCG2)
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Notice bibliographique
Résumé
Drug interaction with P-glycoprotein (P-gp) and breast cancer resistance protein (BCRP) may influence its tissue disposition including blood-brain barrier transport and result in potent drug-drug interactions. The limited data obtained using in-vitro models indicate that methadone, buprenorphine, and cannabinoids may interact with human P-gp; but almost nothing is known about drugs of abuse and BCRP. We used in vitro P-gp and BCRP inhibition flow cytometric assays with hMDR1- and hBCRP-transfected HEK293 cells to test 14 compounds or metabolites frequently involved in addiction, including buprenorphine, norbuprenorphine, methadone, ibogaine, cocaine, cocaethylene, amphetamine, N-methyl-3,4-methylenedioxyamphetamine, 3,4-methylenedioxyamphetamine, nicotine, ketamine, Delta9-tetrahydrocannabinol (THC), naloxone, and morphine. Drugs that in vitro inhibited P-gp or BCRP were tested in hMDR1- and hBCRP-MDCKII bidirectional transport studies. Human P-gp was significantly inhibited in a concentration-dependent manner by norbuprenorphine>buprenorphine>methadone>ibogaine and THC. Similarly, BCRP was inhibited by buprenorphine>norbuprenorphine>ibogaine and THC. None of the other tested compounds inhibited either transporter, even at high concentration (100 microm). Norbuprenorphine (transport efflux ratio approoximately 11) and methadone (transport efflux ratio approoximately 1.9) transport was P-gp-mediated; however, with no significant stereo-selectivity regarding methadone enantiomers. BCRP did not transport any of the tested compounds. However, the clinical significance of the interaction of norbuprenorphine with P-gp remains to be evaluated.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle