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Enregistrement W2914594769 · doi:10.18433/jpps30237

Prediction of Hepatic Clearance of Stereoselective Metabolism of Carvedilol in Liver Microsomes and Hepatocytes of Sprague-Dawley and Cytochrome P450 2D-Deficient Dark Agouti Rats

2019· article· en· W2914594769 sur OpenAlexvenueno aff
Masahiro Iwaki, Toshiro Niwa, Hiroyuki Tanaka, Atsushi Kawase, Hiroshi Komura

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésMicrosomeIn vivoCytochrome P450In vitroMetabolismMicrosomaInternal medicineEndocrinologyPharmacologyChemistryBiologyBiochemistryMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatic clearance (CLh) of carvedilol (CAR), which is eliminated via stereoselective metabolism by the CYP2D subfamily of cytochromes P450 (CYPs), was predicted using liver microsomes and hepatocytes from Sprague-Dawley (SD) rats and CYP2D-deficient Dark Agouti (DA) rats to determine the usefulness of prediction method. Plasma concentrations of CAR following intravenous injection to DA rats were higher than those in SD rats. The volume of distribution at steady state and total clearance (CLtot) of S-CAR were approximately two times greater than those of R-CAR in both strains. CLh predicted from in vitro studies using DA rat liver microsomes was different from that obtained from in vivo studies. In contrast, in vitro CLh prediction using DA rat hepatocytes was nearly identical to the CLh observed in DA rats in vivo, and was lower than that in SD rats. The predicted CLh in vitro using hepatocytes correlated well with the observed CLtot in vivo, which is expected to be nearly the same as CLh. These results suggest that in vitro metabolic studies using hepatocytes are more relevant with regard to stereoselectively predicting CLh of CAR than those using liver microsomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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