MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083040927 · doi:10.1021/mp900258z

Interplay of Transporters and Enzymes in Drug and Metabolite Processing

2009· review· en· W2083040927 sur OpenAlexafffund
K. Sandy Pang, Han‐Joo Maeng, Jianghong Fan

Notice bibliographique

RevueMolecular Pharmaceutics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTransporterDrug metabolismMetabolismBiologyEnzymeSecretionMetaboliteDrugCatabolismBiochemistryCellMetabolic pathwayCell biologyPharmacologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review highlights the "interplay" between enzymes and transporters, essential components of eliminating organs for drug removal. The understanding of the interplay is important in terms of deciphering the change of one eliminatory pathway on compensatory mechanisms in drug disposal, and, ultimately, their importance in drug-drug interactions. Controversy existed on the explanation underlying the interplay between transporters and enzymes in the Caco-2 cell monolayer or cell culture systems, but less so on eliminating organs such as the intestine and liver. For the Caco-2 system, the increase in the mean residence time (MRT) accompanying increased secretion had been construed as the basis for increased metabolism. We hold the opposite view and assert that increased secretion should evoke a decrease in metabolism due to the competition between the enzyme and apical efflux transporter for the drug within the cell. To illustrate this point, simulations on the MRT, fraction of dose metabolized (f(met)) and the extraction ratio (ER) as defined by various investigators under linear and nonlinear metabolic conditions were compared to observed data and the trends upon induction/inhibition of secretion. The conclusion is that the f(met) is the more appropriate index to reflect the extent of metabolism in transporter-enzyme interplay, since the parameter captures drug metabolism in the cell when its contents in the apical, cell, and basolateral compartments or the entire dose is considered to be available for metabolism. This parameter for metabolism (f(met)) bears a reciprocal relationship to the secretory intrinsic clearance and is in concordance with the notion that both the enzyme and apical transporter compete for the cellular substrate within. For the liver and intestine, several physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models that contain transporters and enzymes were utilized, together with the solved equations for the area under the curve (AUC), metabolic, excretory, and total clearance (CL) to shed meaningful insight of how the inhibition of one pathway can result in a higher AUC and therefore a reduced total clearance for drug, but a higher apparent clearance of the alternate pathway; induction of the same pathway would lead to an increased total clearance but decreased drug AUC, and reduced clearance of the alternate pathway. The use of an increased MRT to explain increased extents of metabolism upon increased apical excretion is not tenable in these organs or "open systems" since the MRT of drug in the cell is reduced with irreversible loss from biliary excretion or hastened gastrointestinal transit of the secreted drug in the lumen. Data in the literature for the Caco-2 system, knockout animals and organ perfusion systems were discussed in relation to these concepts on clearance based on fundamental, pharmacokinetic theory. The shortcomings in data interpretation were discussed. The general conclusion is that a reciprocal relationship exists between the clearances related to enzymes and apical transporters due to their competition for the substrate within the cell, and is a relationship independent of the MRT of drug in the system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations90
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular PharmaceuticsMême sujetDrug Transport and Resistance MechanismsTravaux en français237 207