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>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle