Detection and quantification of (<i>R</i>) and (<i>S</i>)‐dechloroethylifosfamide metabolites in plasma from children by enantioselective LC/MS/MS
Notice bibliographique
Résumé
Ifosfamide (IF), a potent chemotherapeutic agent for solid tumors, is known to cause high rates of nephrotoxicity in children with cancer, which is most likely due to the renal production of the metabolite chloroacetaldehyde. Using plasma samples obtained from pediatric oncology patients, we developed a simple nonderivatizing enantioselective liquid chromatography mass spectrometry method to detect the (R) and (S)-2- and 3-dechloroethylifosfamide metabolites. The (R) and (S)-enantiomers of the 2- and 3-DCEIF (N-3-dechlroethylifosfamide) were detectable in all 22 patients' samples with levels ranging from 9.9 to 238.7 ng/ml for (R)-2-DCEIF, 15.8 to 663.0 ng/ml for (S)-2-DCEIF, 20.8 to 852.8 ng/l for (R)-3-DCEIF and 28.0 to 862.0 ng/ml for (S)-3-DCEIF. In addition, the lower limit of quantification for this method is 1 ng/ml. Future studies should concentrate on (R) or (S) production of the 2-DCEIF and 3-DCEIF and subsequently chloroacetaldehyde formation with the aim of considering the administration of only the (R)-IF as its metabolism results in a lower production of chloroacetaldehyde.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».