Ethylene glycol: Evidence of glucuronidation <i>in vivo</i> shown by analysis of clinical toxicology samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the search for improved laboratory methods for the diagnosis of ethylene glycol poisoning, the in vivo formation of a glucuronide metabolite of ethylene glycol was hypothesized. Chemically pure standards of the β‐ O ‐glucuronide of ethylene glycol (EG‐GLUC) and a deuterated analog (d 4 ‐EG‐GLUC) were synthesized. A high‐performance liquid chromatography and tandem mass spectrometry method for determination of EG‐GLUC in serum after ultrafiltration was validated. Inter‐assay precision (%RSD) was 3.9% to 15.1% and inter‐assay %bias was −2.8% to 12.2%. The measuring range was 2–100 μmol/L (0.48–24 mg/L). Specificity testing showed no endogenous amounts in routine clinical samples ( n = 40). The method was used to analyze authentic, clinical serum samples ( n = 31) from patients intoxicated with ethylene glycol. EG‐GLUC was quantified in 15 of these samples, with a mean concentration of 6.5 μmol/L (1.6 mg/L), ranging from 2.3 to 15.6 μmol/L (0.55 to 3.7 mg/L). In five samples, EG‐GLUC was detected below the limit of quantification (2 μmol/L) and it was below the limit of detection in 11 samples (1 μmol/L). Compared to the millimolar concentrations of ethylene glycol present in blood after intoxications and potentially available for conjugation, the concentrations of EG‐GLUC found in clinical serum samples are very low, but comparable to concentrations of ethyl glucuronide after medium dose ethanol intake. In theory, EG‐GLUC has a potential value as a biomarker for ethylene glycol intake, but the pharmacokinetic properties, in vivo/vitro stability and the biosynthetic pathways of EG‐GLUC must be further studied in a larger number of patients and other biological matrices.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».