Evaluation and Optimization of Blood Micro-Sampling Methods: Serial Sampling in a Cross-Over Design from an Individual Mouse
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Current practices applied to mouse pharmacokinetic (PK) studies often use large numbers of animals with sporadic or composite sampling that inadequately describe PK profiles. The purpose of this work was to evaluate and optimize blood microsampling techniques coupled with dried blood spot (DBS) and LC-MS/MS analysis to generate reliable PK data in mice. In addition, the feasibility of cross-over designs was assessed and recommendations are presented. METHODS: The work describes a comprehensive evaluation of five blood microsampling techniques (tail clip, tail vein with needle hub, submandibular, retro-orbital, and saphenous bleeding) in CD-1 mice. The feasibility of blood sampling was evaluated based on animal observations, ease of bleeding, and ability to collect serial samples. Methotrexate, gemfibrozil and glipizide were used as test compounds and were dosed either orally or intravenously, followed by DBS collection and LC-MS/MS analysis to compare PK with various bleeding methods. RESULTS: Submandibular and retro-orbital methods that required non-serial blood collections did not allow for inter-animal variability assessments and resulted in poorly described absorption and distribution kinetics. The submandibular and tail vein with needle-hub methods were the least favorable from a technical feasibility perspective. Serial bleeding was possible with cannulated animals or saphenous bleeding in non-cannulated animals. CONCLUSIONS: Of the methods that allowed serial sampling, the saphenous method when executed as described in this report, was most practical, reproducible and provided for assessment of inter-animal variability. It enabled the collection of complete exposure profiles from a single mouse and the conduct of an intravenous/oral cross-over study design. This methodology can be used routinely, it promotes the 3Rs principles by achieving reductions in the number of animals used, decreased restraints and animal stress, and improved the quality of data obtained in mouse PK studies. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».