Variable CYP2A6-mediated nicotine metabolism alters smoking behavior and risk.
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine is the psychoactive substance responsible for tobacco dependence; smokers adjust their cigarette consumption to maintain brain nicotine levels. In humans, 70 to 80% of nicotine is metabolized to the inactive metabolite cotinine by the enzyme CYP2A6. CYP2A6 can also activate tobacco smoke procarcinogens [e.g., NNK, 4-(methylnitrosamino)-1-(3-pyridyl)-1-butanone]. In initial studies we found that there was an under-representation of individuals carrying defective CYP2A6 alleles in a tobacco-dependent population, and that among smokers, those with deficient nicotine metabolism smoked fewer cigarettes. We have since reproduced this data in a prospective smoking study (400 male and female, heavy and light smokers) examining the role of the CYP2A6 genotype on carbon monoxide levels, plasma and urine nicotine and cotinine levels, and cigarette counts. We have also recently identified deletion and duplication variants in the CYP2A6 gene locus and have examined their impact on smoking. These data provide the impetus to examine how inhibition of CYP2A6 activity might be useful in a therapeutic context. Both kinetic and behavioral experiments in human smokers demonstrated that inhibiting CYP2A6 in vivo decreased nicotine metabolism and smoking behavior. This article summarizes the preliminary results from our studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».