Selective and sensitive quantification of the cytochrome P450 3A4 protein in human liver homogenates through multiple reaction monitoring mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at establishing a sensitive multiple reaction monitoring-mass spectrometry (MRM-MS) method for the quantification of the drug metabolizing cytochrome P450 (CYP)3A4 enzyme in human liver homogenates. Liver samples were subjected to trypsin digestion. MRM-MS analyses were performed using three transitions optimized on one purified synthetic peptide unique to CYP3A4 and the standardizing protein, calnexin. Coefficient of variations for the precision and reproducibility of the MRM-MS measurement were also determined. The method was applied to liver samples from ten non-cholestatic donors and 34 cholestatic patients with primary biliary cholangitis (n = 12; PBC), primary sclerosing cholangitis (n = 10; PSC) or alcoholic liver disease (n = 12; ALD). The established method presented high sensitivity with limit of detection lower than 5 fmol, and was successfully applied for the absolute and relative quantification of CYP3A4 in both whole liver homogenate and microsomal fractions. When all groups were analyzed together, a significant correlation was observed for the MRM-based CYP3A4 protein quantification in homogenates and microsomes (r = 0.49, p < 0.001). No statistically significant difference was detected between CYP3A4 levels in PSC, PBC, ALD and control samples. Finally, the MRM-MS quantification of CYP3A4 in homogenates also correlated (r = 0.44; p < 0.05) with the level of enzyme activity in the same samples, as determined by measuring the chenodeoxycholic to hyocholic acid conversion. The established method provides a sensitive tool to evaluate the CYP3A4 protein in human liver homogenates from patients with normal or chronic/severe hepatic injury.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».