Simultaneous quantification of candesartan and irbesartan in rabbit eye tissues by liquid chromatography–tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diabetic retinopathy is a major cause of vision loss in adults. Novel eye‐drop formulations of candesartan and irbesartan are being developed for its cure or treatment. To support a preclinical trial in rabbits, it was critical to develop and validate a new LC–MS/MS method for simultaneous quantification of candesartan and irbesartan in rabbit eye tissues (cornea, aqueous humor, vitreous body and retina/choroid). Eye tissue samples were first homogenized in H2O‐diluted rabbit plasma. The candesartan and irbesartan in the supernatants together with their respective internal standards (candesartan‐d4 and irbesartan‐d4) were extracted by solid‐phase extraction. The extracted samples were injected onto a C18 column for gradient separation. The MS detection was in the positive electrospray ionization mode using the multiple reaction monitoring transitions of m/z 441 → 263, 445 → 267, 429 → 207, and 433 → 211 for candesartan, candesartan‐d4, irbesartan and irbesartan‐d4, respectively. For the validated concentration ranges (2–2000 and 5–5000 ng/g for candesartan and irbesartan, respectively), the within‐run and between‐run accuracies (% bias) were within the range of −8.0–10.0. The percentage CV ranged from 0.6 to 7.3. There was no significant matrix interference nor matrix effect from different eye tissues and different rabbits. The validated method was successfully used in the Good Laboratory Practice (GLP) study of rabbits.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».