Characterization of the 5‐HT<sub>2C</sub> receptor agonist lorcaserin on efficacy and safety measures in a rat model of diet‐induced obesity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The 5-HT2C receptor agonist lorcaserin (Belviq®) has been Food and Drug Administration (FDA) approved for the treatment of obesity. The present study is a back translational investigation into the effect of 28-day lorcaserin treatment in a diet-induced obesity (DIO) model using male, Sprague-Dawley rats. An assessment of drug effect on efficacy and multiple safety endpoints including cardiac function was undertaken. Lorcaserin (1-2 mg/kg SC b.i.d.) significantly reduced percentage body weight gain compared to vehicle-treated controls (VEH: 10.6 ± 0.4%; LOR 1: 7.6 ± 1.2%; LOR 2: 5.4 ± 0.6%). Measurement of body composition using quantitative magnetic resonance (QMR) imaging indicated this change was due to the selective reduction in body fat mass. Modest effects on food intake were recorded. At the completion of the treatment phase, echocardiography revealed no evidence for valvulopathy, that is, no aortic or mitral valve regurgitation. The pharmacokinetics of the present treatment regimen was determined over a 7-day treatment period; plasma C min and C max were in the range 13-160 ng/mL (1 mg/kg b.i.d.) and 34-264 ng/mL (2 mg/kg b.i.d.) with no evidence for drug accumulation. In sum, these studies show an effect of lorcaserin in the DIO model, that in the context of the primary endpoint measure of % body weight change was similar to that reported clinically (i.e., 3.0-5.2% vs. 3.2%). The present studies highlight the translational value of obesity models such as DIO, and suggest that assuming consideration is paid to nonspecific drug effects such as malaise, the DIO model has reasonable forward translational value to help predict clinical outcomes of a new chemical entity.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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