Prediction of herb-drug interactions involving consumption of furanocoumarin-mixtures and cytochrome P450 1A2-mediated caffeine metabolism inhibition in humans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Herb-drug interaction (HDI) has become important due to the increasing popularity of natural product consumption worldwide. HDI is difficult to predict as botanical drugs usually contain complex phytochemical-mixtures which interact with drug metabolism. Currently, there is no pharmacological tool to predict HDI since almost all in vitro-in vivo -extrapolation (IVIVE) Drug-Drug Interaction (DDI) models deal with one inhibitor-drug and one victim-drug. The objectives were to modify IVIVE models of Mayhew et al. (2000) and Wang et al. (2004) for prediction of in vivo interaction between caffeine and furanocoumarin-containing herbs, and to confirm model prediction by comparing the predictive results with experimental data. The models were modified to predict in vivo herb-caffeine interaction using the same set of inhibition constants but different integrated dose/concentration of furanocoumarin mixtures in the liver. Different hepatic inlet inhibitor concentration ([I] H ) surrogates were used for each furanocoumarin. In the Mayhew et al., the [I] H was predicted using the concentration-addition model for chemical-mixtures. In the Wang et al., the [I] H was calculated by adding individual furanocoumarins together. Once [I] H was determined, the models predicted an area-under-curve-ratio (AUCR) of each interaction. The results indicate that both models were able to predict the experimental AUCR of herbal products reasonably well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».