Effect of race and glucuronidation rates on the relationship between nicotine metabolite ratio and nicotine clearance
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate if the nicotine metabolite ratio (NMR, the ratio of nicotine metabolites 3'-hydroxycotinine/cotinine) is a reliable phenotypic biomarker for nicotine clearance across races, and as a function of differences in the rate of nicotine, cotinine and 3'-hydroxycotinine glucuronidation and UGT genotypes. METHODS: Participants [Caucasians (Whites), African Americans (Blacks) and Asian-Americans (Asians)] received an oral solution of deuterium-labeled nicotine and its metabolite cotinine. Plasma and saliva concentrations of nicotine and cotinine were used to determine oral clearances. Rates of glucuronidation were assessed from urine glucuronide/parent ratios, and UGT2B10 and UGT2B17 genotypes from DNA. RESULTS: Among the 227 participants, 96 (42%) were White, 67 (30%) Asian and 64 (28%) Black. Compared to the other two races, Whites had higher nicotine and cotinine total oral clearance, Blacks had lower nicotine and cotinine glucuronidation rates and Asians had lower 3'-hydroxycotinine glucuronidation rates. A strong positive correlation (correlations coefficients 0.77-0.84; P < 0.001) between NMR and nicotine oral clearance was found for all three races, and NMR remained a strong predictor for the nicotine oral clearance while adjusting for race, sex and age. Neither the metabolite glucuronidation ratios nor the UGT genotypes had significant effects on the ability of NMR to predict nicotine oral clearance. CONCLUSION: NMR appears to be a reliable phenotypic biomarker for nicotine clearance across races, glucuronidation phenotypes and genotypes. Racial differences in the relationships between NMR, smoking behaviors and addiction are unlikely to be related to an inadequate estimation of nicotine clearance on the basis of NMR.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».