In vitro metabolism of sunscreen compounds by liquid chromatography/high‐resolution tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Exposure to UV light can induce adverse effects on human health, such as photo-aging, immunosuppression, and cancer. Sunscreens are used to prevent the absorption of UV rays, but certain UV-filtering compounds have been shown to disrupt endocrine systems or act as carcinogens. To assess the effects of the exposure to such compounds, it is important to study the pathways by which they are biotransformed in the body. METHODS: Liquid chromatography coupled to high-resolution tandem mass spectrometry (LC/HRMS/MS) was employed to evaluate the oxidative metabolism and, specifically, the formation of reactive metabolites of six active ingredients commonly used in sunscreen formulations: oxybenzone, avobenzone, homosalate, octisalate, octocrylene, and octinoxate. In vitro incubations were performed with human and rat liver microsomes in the presence of β-nicotinamide adenine dinucleotide phosphate and glutathione. An LC/HRMS/MS method was developed to identify metabolites employing a biphenyl reversed-phase column for separating parent molecules, metabolites, and glutathione (GSH) adducts. RESULTS: Each tested compound resulted in the formation of several metabolites, including at least one GSH adduct. Compounds containing ester groups were hydrolyzed, and some metabolites of the free acid forms were also detected. High-resolution MS/MS data was crucial for the structural elucidation of metabolites and GSH adducts. Fragmentation pathways were proposed for all parent compounds, as well as each described metabolite and adduct. CONCLUSIONS: The results of this study will help better understand the metabolism and detoxification pathways of these xenobiotics.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».