Trafficking of drug candidates relevant for sports drug testing: Detection of non‐approved therapeutics categorized as anabolic and gene doping agents in products distributed via the Internet
Notice bibliographique
Résumé
Identifying the use of non-approved drugs by cheating athletes has been a great challenge for doping control laboratories. This is due to the additional complexities associated with identifying relatively unknown and uncharacterized compounds and their metabolites as opposed to known and well-studied therapeutics. In 2010, the prohibited drug candidates and gene doping substances AICAR and GW1516, together with the selective androgen receptor modulator (SARM) MK-2866 were obtained by the Cologne Doping Control Laboratory from Internet suppliers and their structure, quantity, and formulation elucidated. All three compounds proved authentic as determined by liquid chromatography-high resolution/high accuracy (tandem) mass spectrometry and comparison to reference material. While AICAR was provided as a colourless powder in 100 mg aliquots, GW1516 was obtained as an orange/yellow suspension in water/glycerol (150 mg/ml), and MK-2866 (25 mg/ml) was shipped dissolved in polyethylene glycol (PEG) 300. In all cases, the quantified amounts were considerably lower than indicated on the label. The substances were delivered via courier, with packaging identifying them as containing 'amino acids' and 'green tea extract', arguably to circumvent customs control. Although all of the substances were declared 'for research only', their potential misuse in illicit performance-enhancement cannot be excluded; moreover sports drug testing authorities should be aware of the facile availability of black market copies of these drug candidates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».