Application of an Inter-Species Extrapolation Method for the Prediction of Drug Interactions between Propolis and Duloxetine in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Duloxetine (DLX) is a potent drug investigated for the treatment of depression and urinary incontinence. DLX is extensively metabolized in the liver by two P450 isozymes, CYP2D6 and CYP1A2. Propolis (PPL) is one of the popular functional foods known to have effects on activities of CYPs, including CYP1A2. Due to the high probability of using DLX and PPL simultaneously, the present study was designed to investigate the potent effect of PPL on pharmacokinetics (PKs) of DLX after co-administration in humans. A PK study was first conducted in 18 rats (n = 6/group), in which the plasma concentration of DLX and its major metabolite 4-hydroxy duloxetine (4-HD) with or without administration of PPL was recorded. Population PKs and potential effects of PPL were then analyzed using NONMEM software. Lastly, these results were extrapolated from rats to humans using the allometric scaling and the liver blood flow method. PPL (15,000 mg/day) exerts a statistically significant increase in DLX exposures at steady state, with a 20.2% and 24.6% increase in DLX C m a x , s s and the same 28.0% increase in DLX A U C s s when DLX (40 or 60 mg) was administered once or twice daily, respectively. In conclusion, safety issues are required to be attended to when individuals simultaneously use DLX and PPL at high doses, and the possibility of interactions between DLX and PPL might be noted.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».