Modulation of <scp>CYP</scp>450 Activities in Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a comprehensive in vivo study evaluating the influence of type 2 diabetes (T2D) on major cytochrome P450 (CYP450) activities. These activities were assessed in 38 T2D and 35 non-T2D subjects after a single oral administration of a cocktail of probe drugs: 100 mg caffeine (CYP1A2), 100 mg bupropion (CYP2B6), 250 mg tolbutamide (CYP2C9), 20 mg omeprazole (CYP2C19), 30 mg dextromethorphan (CYP2D6), 2 mg midazolam (CYP3As), and 250 mg chlorzoxazone (alone; CYP2E1). Mean metabolic activity for CYP2C19, CYP2B6, and CYP3A was decreased in subjects with T2D by about 46%, 45%, and 38% (P < 0.01), respectively. CYP1A2 and CYP2C9 activities seemed slightly increased in subjects with diabetes, and no difference was observed for CYP2D6 or CYP2E1 activities. Several covariables, such as inflammatory markers (interleukin (IL)-1ß, IL-6, gamma interferon, and tumor necrosis factor alpha), genotypes, and diabetes-related and demographic-related factors were considered in our analyses. Our results indicate that low chronic inflammatory status associated with T2D modulates CYP450 activities in an isoform-specific manner.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».