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Enregistrement W2132100195 · doi:10.1139/cjpp-2014-0260

Inhibitory effect of silybin on pharmacokinetics of imatinib in vivo and in vitro

2014· article· en· W2132100195 sur OpenAlexvenueno aff
Li Wang, Zhe Wang, Mengming Xia, Yingying Wang, Haiyun Wang, Guoxin Hu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSilymarin and Mushroom Poisoning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn vivoPharmacokineticsPharmacologyIn vitroImatinibInhibitory postsynaptic potentialChemistryMedicineInternal medicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work was to investigate the effect of orally administered silybin on the pharmacokinetics of imatinib in rats and the metabolism of imatinib in human liver microsome and rat liver microsomes. Eighteen healthy male SD rats were randomly divided into 3 groups: group A (control group), group B (received multiple doses of 50 mg·kg(-1) silybin for 15 consecutive days), and group C (received a single dose of 50 mg·kg(-1) silybin). A single dose of imatinib was administered orally 30 min after administration of silybin (50 mg·kg(-1)). Imatinib plasma levels were measured by UPLC-MS/MS, and pharmacokinetic parameters were calculated by DAS 3.0 software (Bontz Inc., Beijing, China). In addition, human and rat liver microsome were performed to determine the effects of silybin metabolism of imatinib in vitro. The multiple doses or single dose of 50 mg·kg(-1) silybin significantly decreased the area under the curve (0-t) of imatinib (p < 0.01). And the half-life (t1/2) of imatinib is significantly increased (p < 0.05 and p < 0.01, respectively). Also, silybin showed inhibitory effect on human and rat microsomes, the IC50 of silybin were 26.42 μmol·L(-1) and 49.12 μmol·L(-1) in human and rat liver microsomes, respectively. These results indicate that more attention should be paid to when imatinib is administrated combined with silybin.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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