Bergamottin contribution to the grapefruit juice?felodipine interaction and disposition in humans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our objectives were to evaluate the contribution of bergamottin to the grapefruit juice-felodipine interaction and to characterize bergamottin disposition. METHODS: In this study 250 mL grapefruit juice; 2-, 6-, or 12-mg capsules of bergamottin plus water; or water was administered with 5 mg extended-release felodipine to 11 volunteers in a partially randomized, 5-way crossover study. Plasma concentrations of felodipine, its primary metabolite (dehydrofelodipine), bergamottin, and 6',7'-dihydroxybergamottin were determined. RESULTS: Grapefruit juice (containing 1.7 mg bergamottin) increased peak plasma concentration (C max ) and area under the plasma concentration-time curve (AUC) of felodipine by 89% (P < .025) and 54% (P < .025), respectively, compared with water. With 2 mg bergamottin, felodipine C max increased by 33% (P < .05). The increase by bergamottin was markedly variable among individuals (range, -33% to 125%). With 6 mg bergamottin, felodipine C max was enhanced by 35% (P < .025), and with 12 mg bergamottin, felodipine C max increased by 40% (P < .05) and AUC increased by 37% (P < .05) compared with water. Bergamottin measured in plasma after administration of 6 and 12 mg produced C max values of 2.1 and 5.9 ng/mL, respectively, and times to reach C max of 0.8 and 1.1 hours, respectively. The bergamottin metabolite 6',7'-dihydroxybergamottin was detected in plasma of some subjects after bergamottin administration. CONCLUSIONS: Bergamottin enhanced the oral bioavailability of felodipine and may cause a clinically relevant drug interaction in susceptible individuals. Grapefruit juice-drug interactions likely also involve other furanocoumarins, possibly acting in combination by additive or synergistic mechanisms. Bergamottin has systemic availability and is metabolized in vivo to 6',7'-dihydroxybergamottin.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».