Clinical assessment of CYP2D6‐mediated herb–drug interactions in humans: Effects of milk thistle, black cohosh, goldenseal, kava kava, St. John's wort, and<i>Echinacea</i>
Notice bibliographique
Résumé
Cytochrome P450 2D6 (CYP2D6), an important CYP isoform with regard to drug-drug interactions, accounts for the metabolism of approximately 30% of all medications. To date, few studies have assessed the effects of botanical supplementation on human CYP2D6 activity in vivo. Six botanical extracts were evaluated in three separate studies (two extracts per study), each incorporating 16 healthy volunteers (eight females). Subjects were randomized to receive a standardized botanical extract for 14 days on separate occasions. A 30-day washout period was interposed between each supplementation phase. In study 1, subjects received milk thistle (Silybum marianum) and black cohosh (Cimicifuga racemosa). In study 2, kava kava (Piper methysticum) and goldenseal (Hydrastis canadensis) extracts were administered, and in study 3 subjects received St. John's wort (Hypericum perforatum) and Echinacea (Echinacea purpurea). The CYP2D6 substrate, debrisoquine (5 mg), was administered before and at the end of supplementation. Pre- and post-supplementation phenotypic trait measurements were determined for CYP2D6 using 8-h debrisoquine urinary recovery ratios (DURR). Comparisons of pre- and post-supplementation DURR revealed significant inhibition (approximately 50%) of CYP2D6 activity for goldenseal, but not for the other extracts. Accordingly, adverse herb-drug interactions may result with concomitant ingestion of goldenseal supplements and drugs that are CYP2D6 substrates.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».