Identification of a Reactive Metabolite of Terbinafine: Insights into Terbinafine-Induced Hepatotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Oral terbinafine treatment for superficial fungal infections of toe and fingernails is associated with a low incidence (1:45000) of hepatobiliary dysfunction. Due to the rare and unpredictable nature of this adverse drug reaction, the mechanism of toxicity has been hypothesized to be either an uncommon immunological or metabolically mediated effect. However, there is little evidence to support either mechanism, and toxic metabolites of terbinafine have not been identified. We incubated terbinafine with both rat and human liver microsomal protein in the presence of GSH and were able to trap an allylic aldehyde, 7,7-dimethylhept-2-ene-4-ynal (TBF-A), which corresponds to the N-dealkylation product of terbinafine. TBF-A was also prepared synthetically and reacted with excess GSH to yield conjugates with HPLC retention times and mass spectra identical to those generated in the microsomal incubations. The major GSH conjugate, characterized by (1)H NMR, corresponds to addition of GSH in a 1,6-Michael fashion. There remains a second electrophilic site on this metabolite, which can bind either to a second molecule of GSH or to cellular proteins via a 1,4-Michael addition mechanism. Moreover, we demonstrated that the formation of the GSH conjugates was reversible. We speculate that this allylic aldehyde metabolite, formed by liver enzymes and conjugated with GSH, would be transported across the canalicular membrane of hepatocytes and concentrated in the bile. The mono-GSH conjugate, which is still reactive, could bind to hepatobiliary proteins and lead to direct toxicity. Alternatively, it could modify canalicular proteins and lead to an immune-mediated reaction causing cholestatic dysfunction.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».