Metronidazole Metabolism in Neonates and the Interplay Between Ontogeny and Genetic Variation
Notice bibliographique
Résumé
Metronidazole is commonly used to treat intra-abdominal infections in neonates.1,2 The parent drug is converted to 5 metabolites, with 2-hydroxy-metronidazole being the most clinically significant, as it possesses 30–65% of the antimicrobial activity of the parent compound.3,4 In vitro studies have demonstrated that cytochrome P450 2A6 (CYP2A6) is the primary catalyst responsible for metronidazole hydroxylation.5 This enzyme is initially expressed at low levels at birth, with expression increasing over the course of the first year of life to reach adult levels.6 CYP2A6 is known to be a highly polymorphic gene with more than 45 variant alleles that result in inactive to ultra-rapid metabolizer phenotypes. Additionally, certain allelic variants such as CYP2A6*17 have amino acid changes that alter metabolism for some but not other substrates, resulting in different metabolizing phenotypes for the same genotype.7 The role of genetic variation on variable metronidazole metabolism in neonates has not been previously described, nor has the effect of CYP2A6*17 on metronidazole been characterized. As such, the objective of this study was to evaluate the effect of CYP2A6 genetic variation on the pharmacokinetics of metronidazole in a small cohort of preterm neonates.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».