Application of in Silico Tools in Clinical Practice using Ketoconazole as a Model Drug
Notice bibliographique
Résumé
Hypochlorhydria is a condition where the production of hydrochloric acid in the stomach is decreased. As a result, the intragastric pH is elevated. This condition can be due to a series of causes, such as disease (gastric mucosal infection caused by Helicobacter pylori and is prominent in AIDS patients), ethnicity, age and also the use of antisecretory agents. This may significantly impact the absorption of other drugs that have pH-dependent solubility, such as ketoconazole, a weak base. Within this context, the purpose of this study was to demonstrate how GastroPlusTM - a physiological based software program- can be used to predict clinical pharmacokinetics of ketoconazole in a normal physiological state vs. elevated gastric pH. A simple physiologically based pharmacokinetic model was built and validated to explore the impact that different physiologic conditions in the stomach (hypochlorhydria, drug administered with water and Coca Cola®) had on ketoconazole's bioavailability. The developed model was able to accurately predict the impact of increased pH and beverage co-administration on dissolution and absorption of the drug, and confirmed that complete gastric dissolution is essential. Particle size only mattered in hypochlorhydric conditions due to the incomplete gastric dissolution, as its absorption would depend on intestinal dissolution, which corroborates with previous studies. Therefore, in silico approaches are a potential tool to assess a pharmaceutical product's performance and efficacy under different physiological and pathophysiological states supporting the assessment of different dosing strategies in clinical practice.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».