Characterization of <i>in vitro</i> generated metabolites of the selective androgen receptor modulators S‐22 and S‐23 and <i>in vivo</i> comparison to post‐administration canine urine specimens
Notice bibliographique
Résumé
Selective androgen receptor modulators (SARMs) have great therapeutic potential in various diseases including cancer cachexia, sarcopenia, and osteoporosis, and the number of drug candidates has been growing over the last decade. The SARM drug candidates S-22 and S-23 belong to one of the most advanced groups of androgen receptor modulators and are based on an arylpropionamide-derived core structure. Due to their anabolic effects, SARMs have been prohibited in elite sports and have been a subject of sports drug testing programmes since January 2008. Consequently, the structure of analytically useful urinary metabolites should be elucidated to provide targets for sensitive and retrospective analysis. In the present study, the phase-I and -II metabolism of S-22 and S-23 was simulated using hepatic human enzymes, and resulting metabolites were characterized by means of state-of-the-art mass spectrometric approaches employing high resolution/high accuracy Orbitrap mass spectrometry. Subsequently, the newly defined target compounds including the glucuronic acid conjugates of S-22 and S-23, their corresponding monohydroxylated and bishydroxylated analogs, as well as their B-ring depleted counterparts were implemented into an existing routine doping control procedure, which was examined for its specificity for the added substances. In order to obtain proof-of-concept data for authentic urine specimens, canine urine samples collected up to 72 h after oral administration of S-22 to dogs were analyzed using the established approach outlining the capability of the presented assay to detect the glucuronide of S-22 as well as the B-ring-depleted metabolite (M3) in all samples following therapeutic (31.4 µg/kg) dosing. Finally, M3 was chemically synthesized, characterized by nuclear magnetic resonance spectroscopy and high resolution/high accuracy mass spectrometry, and chosen as primary target for future doping control analyses.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».