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Enregistrement W3189616149 · doi:10.1021/acs.analchem.1c01986

Optimizing a High-Throughput Solid-Phase Microextraction System to Determine the Plasma Protein Binding of Drugs in Human Plasma

2021· article· en· W3189616149 sur OpenAlexaff
Kanchan Sinha Roy, Emir Nazdrajić, Olga Shimelis, Michaela Ross, Yong Chen, Hugh M. Cramer, Janusz Pawliszyn

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryBlood proteinsPharmacokineticsUltrafiltration (renal)Plasma protein bindingDrugPlasmaChromatographyBlood plasmaPharmacologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma protein binding refers to the binding of a drug to plasma proteins after entering the body. The measurement of plasma protein binding is essential during drug development and in clinical practice, as it provides a more detailed understanding of the available free concentration of a drug in the blood, which is in turn critical for pharmacokinetics and pharmacodynamics studies. In addition, the accurate determination of the free concentration of a drug in the blood is also highly important for therapeutic drug monitoring and in personalized medicine. The present study uses C 18 -coated solid-phase microextraction 96-pin devices to determine the free concentrations of a set of drugs in plasma, as well as the plasma protein binding of drugs with a wide range of physicochemical properties. It should be noted that the extracted amounts used to calculate the binding constants and plasma protein bindings should be measured at respective equilibrium for plasma and phosphate buffer. Therefore, special attention is placed on properly determining the equilibration times required to correctly estimate the free concentrations of drugs in the investigated systems. The plasma protein binding values obtained with the 96-pin devices are consistent with those reported in the literature. The 96-pin device used in this research can be easily coupled with a Concept96 or other automated robotic systems to create an automated plasma protein binding determination protocol that is both more time and labor efficient compared to conventional equilibrium dialysis and ultrafiltration methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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