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Enregistrement W2939375285 · doi:10.1002/bmc.4549

Development and validation of a sensitive liquid‐chromatography tandem mass spectrometry assay for mycophenolic acid and metabolites in HepaRG cell culture: Characterization of metabolism interactions between <i>p</i>‐cresol and mycophenolic acid

2019· article· en· W2939375285 sur OpenAlexafffund
Yan Rong, Tony K. L. Kiang

Notice bibliographique

RevueBiomedical Chromatography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of Alberta
Mots-clésChemistryChromatographySelected reaction monitoringGlucuronidePharmacokineticsFormic acidGlucuronidationLiquid chromatography–mass spectrometryMass spectrometryTandem mass spectrometryMycophenolic acidAmmonium acetateMetaboliteHigh-performance liquid chromatographyIn vitroBiochemistryPharmacologyTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mycophenolic acid (MPA), a frequently used immunosuppressant, exhibits large inter‐patient pharmacokinetic variability. This study (a) developed and validated a sensitive liquid chromatography–tandem mass spectrometry (LC–MS/MS) assay for MPA and metabolites [MPA glucuronide (MPAG) and acyl‐glucuronide (AcMPAG)] in the culture medium of HepaRG cells; and (b) characterized the metabolism interaction between MPA and p‐cresol (a common uremic toxin) in this in vitro model as a potential mechanism of pharmacokinetic variability. Chromatographic separation was achieved with a C18 column (4.6 × 250 mm,5 μm) using a gradient elution with water and methanol (with 0.1% formic acid and 2 mm ammonium acetate). A dual ion source ionization mode with positive multiple reaction monitoring was utilized. Multiple reaction monitoring mass transitions (m/z) were: MPA (320.95 → 207.05), MPAG (514.10 → 303.20) and AcMPAG (514.10 → 207.05). MPA‐d3 (323.95 → 210.15) and MPAG‐d3 (517.00 → 306.10) were utilized as internal standards. The calibration curves were linear from 0.00467 to 3.2 μg/mL for MPA/MPAG and from 0.00467 to 0.1 μg/mL for AcMPAG. The assay was validated based on industry standards. p‐Cresol inhibited MPA glucuronidation (IC50 ≈ 55 μm) and increased MPA concentration (up to >2‐fold) at physiologically relevant substrate‐inhibitor concentrations (n = 3). Our findings suggested that fluctuations in p‐cresol concentrations might be in part responsible for the large pharmacokinetic variability observed for MPA in the clinic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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