<i>CYP2A6</i>Genotype, Phenotype, and the Use of Nicotine Metabolites as Biomarkers during<i>Ad libitum</i>Smoking
Notice bibliographique
Résumé
CYP2A6 inactivates nicotine to cotinine and cotinine to 3-hydroxycotinine. We investigated which of plasma nicotine and metabolites were most related to CYP2A6 genotype and smoking levels. We assessed demographic and smoking histories in 152 Caucasian ad libitum smokers, measured breath carbon monoxide (CO) levels, and determined plasma nicotine, cotinine, and 3-hydroxycotinine by high-performance liquid chromatography and CYP2A6 genotypes by PCR. Cigarettes per day was most closely related to CO (r = 0.60, P < 0.001) followed by plasma cotinine (r = 0.53, P < 0.001), whereas plasma cotinine was most strongly correlated with CO levels (r = 0.74, P < 0.001), confirming that cotinine is a good indicator of smoking levels; this was not limited by CYP2A6 variants. 3-Hydroxycotinine/cotinine is reported to be a good marker of CYP2A6 activity, and we found that the 3-hydroxycotinine/(cotinine + nicotine) ratio was most correlated with CYP2A6 genotype (r = 0.38, P < 0.001). Inclusion of the CYP2A6*12A allele strengthened the correlation (r = 0.46, P < 0.001), suggesting that the identification of novel alleles will continue to improve this relationship. Nicotine metabolism is slower in smokers, and we have shown that CYP2A6 is reduced by nicotine treatment in monkeys. Here, we found that plasma nicotine levels were inversely correlated with CYP2A6 activity (3-hydroxycotinine/cotinine, r = -0.41, P < 0.001) among those without CYP2A6 variants, suggesting a reduction in metabolism with higher nicotine levels. Together, these findings (a) confirm the use of plasma cotinine and CO as indicators of Caucasians' smoking levels, and that this is not limited by CYP2A6 genetic variation; (b) indicate that 3-hydroxycotinine/cotinine and 3-hydroxycotinine/(cotinine + nicotine) are moderately good indicators of the CYP2A6 genotype; and (c) support that nicotine exposure may reduce its own metabolism.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».