The ability of polycyclic aromatic hydrocarbons to alter physiological factors underlying drug disposition
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
As part of everyday life, people are exposed to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Sources of PAHs include cigarette smoke, ingestion of contaminated food and water or specifically charcoal-grilled meat, and occupational exposure (e.g., the coal industry). PAH compounds are well known to have enzyme-inducing effects, especially on the cytochrome P450 (CYP) family of enzymes, including CYP1A. Enhanced clearance of CYP1A-metabolized drugs as a result of PAH exposure is well established. However, there are examples where PAH-containing sources enhanced the clearance or altered the disposition of some non-CYP1A-metabolized drugs. It has been shown that not only do these compounds induce CYP1A isoforms, but they also can alter the expression of other CYPs, such as 1B1/2 and 2E1, certain phase II enzymes, some transport proteins (in animal models and cell lines), levels of plasma proteins (e.g., α1-acid glycoprotein and lipoproteins), and liver mass. Changes in any of these parameters can lead to changes in the biological disposition of a wide variety of drugs by altering either their concentrations in blood or tissues. Identification of patients with elevated enzyme activities or otherwise altered physiological parameters as a consequence of exposure to PAH could serve to lessen the risks and optimize therapeutic benefits of drug therapy. In this article, the pharmacokinetic properties of PAH, the possible mechanisms by which they can alter drug disposition, and specific examples are discussed.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle