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Enregistrement W2972024183 · doi:10.33380/2305-2066-2019-8-3-79-84

Development and Validation of HPLC-MS/MS Method for Busereline Quantitation in Animal Blood Plasma

2019· article· en· W2972024183 sur OpenAlexaff
Е. Н. Фишер, E. S. Melnikov, I. E. Shohin

Notice bibliographique

RevueDrug development & registration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensCanadian Public Health Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein precipitationChromatographyHigh-performance liquid chromatographyChemistrySample preparationPharmacokineticsExtraction (chemistry)PharmacologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Busereline, being a synthetic gonadotropin-releasing hormone analog, is widely used for hormone-dependent cancer treatment (e.g. prostate cancer and breast cancer). Based on the accumulated scientific data for busereline quantitation in biosamples, the main analytical method that is used for this purpose is high-performance liquid chromatography (HPLC) with fluorescence detection, combined with protein precipitation (TCA 10%) for sample preparation. However, due to several limitations of this method resulting in low sensitivity (at the µg/mL level of concentrations), the HPLC-MS/MS analytical method was chosen for peptide determination in biosamples. The HPLC-MS/MS method is considered to have higher accuracy and specificity. The main sample preparation method for gonadotropin-releasing hormone analogs is solid-phase extraction. In our work, we’ve chosen protein precipitation as an alternative – easier and less laborious biosamples preparation process. Aim. The main objective of this study was the development and validation of HPLC-MS/MS method for busereline quantitation in animal (mini pigs) plasma samples and its further application to pharmacokinetic studies. Materials and methods. Busereline quantitative determination in plasma samples was performed using HPLC-MS/MS method. A protein precipitation procedure (methanol, 1:2, v/v) was used for busereline extraction from pig plasma. Results and discussion. The developed analytical method was validated for selectivity, linearity, matrix effect, accuracy (intra-day, inter-day), precision (intra-day, inter-day), LLOQ, carryover and stability. Conclusion. A new HPLC-MS/MS method for busereline quantitation in blood plasma was developed and successfully validated. The developed method showed linearity over the quantitation range from 1 to 20 ng/mL. The developed method can be successfully applied to busereline pharmacokinetic studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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