Evaluation of drug efflux transporter liabilities of darifenacin in cell culture models of the blood–brain and blood–ocular barriers
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The objective of the present study was to evaluate drug efflux transporter interactions of darifenacin and examine the impact of such transporter interactions on darifenacin permeability in an in vitro model of the blood-brain barrier (BBB) and blood-ocular barrier (BOB). METHODS: Cell membranes expressing human P-glycoprotein (P-gp), multidrug resistance-associated protein (MRP), and breast cancer resistance protein (BCRP) were examined for ATPase activity following darifenacin exposure (0-10 µM). Primary cultured bovine brain microvessel endothelial cells (BBMEC) and P-gp transfected Manin-Darby canine kidney epithelial cells (MDCKMDR1) were used to examine darifenacin permeability and drug efflux transporter responses. RESULTS: Concentration-dependent increases in ATPase activity was observed in P-gp membranes following darifenacin exposure. Both MRP and BCRP membrane preparations were unresponsive to darifenacin. Studies in both BBMEC and MDCKMDR1 monolayers confirmed a P-gp interaction for darifenacin and significantly greater efflux (basolateral to apical) permeability for darifenacin that was reduced by the P-gp inhibitor, elacridar. CONCLUSIONS: Darifenacin is a substrate for the P-gp drug efflux transporter present in both BBB and BOB. The P-gp drug efflux transporter liabilities of darifenacin may limit its penetration into brain and ocular tissue thereby reducing side effect potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».