Targeting misuse of 2‐amino‐<i>N</i>‐ethyl‐1‐phenylbutane in urine samples: <i>in vitro–in vivo</i> correlation of metabolic profiles and development of LC‐TOF‐MS method
Notice bibliographique
Résumé
A phenyethylamine derivative, 2-amino-N-ethyl-1-phenylbutane (2-AEPB), has recently been detected in doping control and drugs-of-abuse samples, and identified as a non-labelled ingredient in a dietary supplement. To facilitate efficient control of this substance we have studied the in vitro metabolic behaviour of 2-AEPB with human liver preparation, compared these results with in vivo pathways in human, and finally propose an analytical strategy to target the potential misuse of 2-AEPB for toxicological, forensic and doping control purposes. The major in vitro formed metabolites originated from desethylation (M1) and monohydroxylation (M2). A minor metabolite with hydroxylation/N-oxidation was also observed (M3). In vitro-in vivo correlation was studied in an excretion study with a single, oral dose of 2-AEPB-containing supplement. An unmodified substance was the most abundant target compound and detected until the last point of sample collection (72 h), and the detection of M1 (40 h) and M2 (27 h) demonstrated good correlation to in vitro results. In the study with authentic cases (n = 6), 2-AEPB and M1 were mainly found in free urinary fraction, whereas higher inter-individual variability was observed for M2. It was predominantly conjugated and already within this limited number of cases, the ratio between glucuronide- and sulpho-conjugated fractions varied significantly. As a conclusion, hydrolysis is not mandatory in the routine sample preparation, and as the separation can be based on either gas chromatography or liquid chromatography, this study verifies that routine mass spectrometric detection methods targeted to amphetamine derivatives can be easily extended to control the misuse of 2-AEPB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».