Understanding the metabolism of the anticancer drug Triapine: electrochemical oxidation, microsomal incubation and in vivo analysis using LC-HRMS
Notice bibliographique
Résumé
α-N-Heterocyclic thiosemicarbazones are among the most promising ribonucleotide reductase inhibitors identified so far. Triapine, the most prominent representative of this class of substances, has been investigated in multiple phase I and II clinical trials. With regard to clinical practice, Triapine showed activity against hematological diseases, but ineffectiveness against a variety of solid tumors. However, the reasons are still vague and the amount of ADME (absorption, distribution, metabolism and excretion) data for Triapine available in the literature is very limited. Therefore, different analytical tools were used to investigate the metabolism of Triapine including electrochemical oxidations, liver microsomes and in vivo samples from mice. The main metabolic reactions, observed by all three methods, were dehydrogenation and hydroxylations, confirming that electrochemistry, as a purely instrumental approach, can be applied for the simulation of metabolic pathways. The dehydrogenated metabolite M1 was identified as a thiadiazole ring-closed oxidation product of Triapine. From a biological point of view, M1, as a key metabolite, is of interest since the crucial chemical property of α-N-heterocyclic thiosemicarbazones to bind metal ions is lost and cytotoxicity studies showed no anticancer activity of M1. The in vivo data of the urine samples revealed very high levels of the metabolites and Triapine itself already 15 min after treatment. This clearly indicates that Triapine is rapidly metabolised and excreted, which represents an important step forward to understand the possible reason for the inefficiency of Triapine against solid tumors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».