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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».