Fractional mass filtering as a means to assess circulating metabolites in early human clinical studies
Notice bibliographique
Résumé
Recent changes in the regulatory environment have led to a need for new methods to assess circulating human drug metabolites in early clinical studies with respect to their potential toxicological impact. The specific goals of such studies are to determine if the metabolites present in human plasma following administration of a drug candidate also are observed in plasma from the animal studies employed for preclinical toxicological evaluation, and to estimate corresponding exposure margins (animal:human) for the major metabolites. Until recently, the accepted best practice for the characterization of circulating drug metabolites utilized liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC/MS/MS)-based methodologies, in conjunction with authentic chemical standards, for the detection and quantitative analyses of metabolites predicted from both animal studies and experiments with human liver preparations in vitro. While this approach is satisfactory for anticipated biotransformation products, metabolites that were not expected to circulate in human plasma frequently escape detection. Current accurate mass instruments enable the use of the technique of fractional mass filtering to detect both expected and unexpected metabolites in a rapid, less resource-intensive and more robust manner. Application of this technology to several clinical development programs at Merck Research Laboratories has demonstrated the value of fractional mass filtering in the assessment of circulating drug metabolites in early clinical trials.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».