A Pilot Study towards the Impact of Type 2 Diabetes on the Expression and Activities of Drug Metabolizing Enzymes and Transporters in Human Duodenum
Notice bibliographique
Résumé
To characterize effects of type 2 diabetes (T2D) on mRNA expression levels for 10 Cytochromes P450 (CYP450s), two carboxylesterases, and three drug transporters (ABCB1, ABCG2, SLCO2B1) in human duodenal biopsies. To compare drug metabolizing enzyme activities of four CYP450 isoenzymes in duodenal biopsies from patients with or without T2D. mRNA levels were quantified (RT-qPCR) in human duodenal biopsies obtained from patients with (n = 20) or without (n = 16) T2D undergoing a scheduled gastro-intestinal endoscopy. CYP450 activities were determined following incubation of biopsy homogenates with probe substrates for CYP2B6 (bupropion), CYP2C9 (tolbutamide), CYP2J2 (ebastine), and CYP3A4/5 (midazolam). Covariables related to inflammation, T2D, demographic, and genetics were investigated. T2D had no major effects on mRNA levels of all enzymes and transporters assessed. Formation rates of metabolites (pmoles mg protein−1 min−1) determined by LC-MS/MS for CYP2C9 (0.48 ± 0.26 vs. 0.41 ± 0.12), CYP2J2 (2.16 ± 1.70 vs. 1.69 ± 0.93), and CYP3A (5.25 ± 3.72 vs. 5.02 ± 4.76) were not different between biopsies obtained from individuals with or without T2D (p > 0.05). No CYP2B6 specific activity was measured. TNF-α levels were higher in T2D patients but did not correlate with any changes in mRNA expression levels for drug metabolizing enzymes or transporters in the duodenum. T2D did not modulate expression or activity of tested drug metabolizing enzymes and transporters in the human duodenum. Previously reported changes in drug oral clearances in patients with T2D could be due to a tissue-specific disease modulation occurring in the liver and/or in other parts of the intestines.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».