Determination of Sirolimus Blood Concentration Using High-Performance Liquid Chromatography with Ultraviolet Detection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Different HPLC methods have been developed and used to determined sirolimus blood concentrations. These methods show different performance characteristics, mostly related to peak interference, recovery, assay sensitivity, and turnaround times. OBJECTIVE: We adapted, improved, and validated an HPLC method with UV detection for measurement of sirolimus in whole blood clinical samples. METHODS: The standards, quality controls, or patient samples (0.25 or 0.5 mL) and internal standard (desmethoxysirolimus) were extracted with 1-chlorobutane. After evaporation, the extract was reconstituted in a 70% acetonitrile/water mixture and analyzed onto a reverse-phase C18 column at 50 degrees C under a flow rate of 1.0 mL/min in the HPLC system. Ultraviolet detection was performed at 278 nm, with sensitivity setting of 0.010 AUFS. Identification of peaks of interest was by retention time; quantification of sirolimus was based on a peak area ratio. RESULTS: Analytic recovery ranging from 96 to 120% (CV = 3.7 to 16.8%; bias = -4.2 to 16.7%) was observed throughout the assay's linear range (2.5-150.0 ng/mL). The lower limit of quantification for both sample volumes (0.25 or 0.5 mL) was 2.5 ng/mL (CV = 12 and 15%, bias = -1.2 and 4%, respectively). The intra- and interassay imprecision ranged from 6.2 to 14.4% and from 9.1 to 18.6%, with bias ranging from 1.3 to 12.9% and -1.8% to 7.1, for quality control levels of 3, 10, and 20 ng/mL. Whole blood and extracted samples are stable at room temperature and at 4 and -20 degrees C for 1 week and 3 days, respectively. Chromatograms showed good separation free of interfering peaks. A set of 45 samples can be extracted in 2 h, allowing results within 24 h. CONCLUSION: This HPLC-UV method shows good and reproducible performance, satisfying all requirements of an assay designated to be applied in therapeutic drug monitoring strategies after organ transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
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 ».