Therapeutic Drug Monitoring of Clozapine and Norclozapine in Human Serum Using Ultra-Performance Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
A rapid, sensitive, and specific method was developed and validated using ultra-performance liquid chromatography- tandem mass spectrometry (UPLC-MS-MS) for simultaneous determination of clozapine and its major metabolite norclozapine in human serum. The compounds were extracted from serum by a single step protein precipitation and analyzed using a UPLC-triple-quadrupole detection (TQD) system. Separation of compounds was achieved on a BEH C18 (50 mm x 2.1 mm, 1.7 microm) analytical column using methanol and water (both containing 0.2% ammonium hydroxide) as the mobile phase at a flow rate of 0.40 mL/min. The compounds were ionized in the electrospray ionization ion source of the TQD and were detected in the multiple reaction monitoring (MRM) mode. The MRM transitions m/z 327 --> 270 and m/z 313 --> 192 for clozapine and norclozapine, respectively, were used for the quantification ions. Clozapine transition 327 --> 192 and norclozapine transition 313 --> 270 were used as confirmation ions. Linear calibration curves in human serum were generated over the range of 10-2000 ng/mL for both clozapine and norclozapine with a correlation coefficient (r(2)) > 0.9970. Calibration curves exhibited consistent linearity and reproducibility. Interassay coefficients of variation (CV) (n = 20) were 3.04-4.94% for clozapine and 2.84-6.07% for norclozapine. Intra-assay CVs (n = 6, 20 days) were 0.61-1.26% and 1.62-2.21% for clozapine and norclozapine, respectively. The extraction recoveries were larger than 95% for both clozapine and norclozapine. The method was applied to the quantification of clozapine and norclozapine in the sera of schizophrenic patients, and the data revealed that the concentrations of two compounds varied significantly in the patients treated with clozapine.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».