Propranolol is a mechanism‐based inhibitor of CYP2D and CYP2D6 in humanized CYP2D6‐transgenic mice: Effects on activity and drug responses
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose Genetics and drug interactions contribute to large interindividual variation in human CYP2D6 activity. Here, we have characterized propranolol inhibition of human and mouse CYP2D using transgenic (TG) mice, which express both mouse CYP2D and human CYP2D6, and wild‐type (WT) mice. Our purpose was to develop a method for in vivo manipulation of CYP2D6 enzyme activity which could be used to investigate the role of CYP2D6 in drug‐induced behaviours. Experimental Approach Dextromethorphan metabolism to dextrorphan was used to measure CYP2D activity and to characterize propranolol inhibition in vitro and in vivo. Effects of propranolol pretreatment (24 hr) on serum levels of the CYP2D6 substrate haloperidol and haloperidol‐induced catalepsy were also studied. Key Results Dextrorphan formation velocity in vitro was threefold higher in liver microsomes of TG compared to WT mice. Propranolol acted as a mechanism‐based inhibitor (MBI), inactivating CYP2D in liver microsomes from TG and WT mice, and humans. Pretreatment (24 hr) of TG and WT mice with 20 mg·kg−1 intraperitoneal propranolol reduced dextrorphan formation in vivo and by liver microsomes in vitro. Serum haloperidol levels and catalepsy were increased. Conclusions and Implications Propranolol was a potent MBI of dextrorphan formation in liver microsomes from TG and WT mice, and humans. The inhibition parameters in TG overlapped with those in WT mice and in humans. Inhibition of CYP2D with propranolol in vivo in TG and WT mice altered drug responses, allowing further investigation of variations in CYP2D6 on drug interactions and drug responses.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».