Development of a highly reproducible system to evaluate inhibition of cytochrome P450 3A4 activity by natural medicines
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In recent years, a number of natural medicines have been reported to have inductive or inhibitive effects on the activity of drug metabolizing enzymes, upon co-administration with prescribed medicines. However, information regarding natural medicine-drug interactions that influence drug metabolism is limited owing to the lack of efficient screening method for such interactions. Therefore, to understand whether P450 activity is affected by natural medicine in small intestines, we have established frozen recombinant P450-expressing cells infected with human CYP3A4 expressing adenovirus (Ad-CYP3A4) to evaluate the effect of natural medicines on CYP3A4 activity. METHODS: Ad-CYP3A4 cells were created by infecting HepG2 cells with Ad-CYP3A4 at 10 multiplicity of infection (MOI) and these cells were stored using cryopreservation medium (fAd-CYP3A4 cells) to obtain long-term consistent data and stable supplies of cells expressing a constant level of CYP3A4 activity. RESULTS: The CYP3A4 activity in fAd-CYP3A4 cells remained unaffected at the end of each frozen period (0, 1, 2, and 6 months). Inhibitory effect on CYP3A4 activity by typical inhibitors (ketoconazole, hyperforin) and natural medicines (Cat's Claw, Devil's Claw, Feverfew, Peppermint Oil, Red Clover, and Siberian Eleuthero) were evaluated. The inhibitors had nearly equal IC50 values in fAd-CYP3A4 cells, Ad-CYP3A4 cells and recombinant CYP3A4 microsomes. Cat's Claw, Peppermint Oil and Siberian Eleuthero inhibited CYP3A4 activity more potently than 0.1 μM ketoconazole in fAd-CYP3A4 cells. CONCLUSIONS: In the present study, we have successfully developed a highly reproducible system to evaluate CYP3A4 inhibition in small intestines by natural medicines.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».