The role of MCT1 and MCT4 in drug‐induced muscle disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background Muscle injury, including myopathy, is a common side effect of some drugs, and particularly of statins. We hypothesized that these side effects are related to intracellular accumulation of lactic acid through monocarboxylate transporters, MCT1 and MCT4. Our objective was to investigate whether the transport of lactic acid is modulated by statins and other acidic drugs. Methods Cell lines used as models for MCT1 and MCT4 were Hs578T and MDA‐MB‐231, respectively. The cells were incubated with [ 14 C]lactic acid at 37°C and the intracellular concentration of radioactive lactic acid was measured. Inhibition studies were conducted by co‐incubating the cells with different concentrations of acidic drugs (e.g. statins, gemfibrozil, irbesartan, losartan, valsartan, loratadine, ibuprofen, naproxen, and salicylic acid) and lactic acid. Results Atorvastatin and loratadine showed the highest inhibition with IC 50 of 20 μM and 2μM, respectively. Fluvastatin and irbesartan showed an intermediate inhibition with IC 50 of 100–1000 μM, while drugs such as lovastatin and NSAID showed low or no inhibition (IC 50 >;1000 μM). Conclusions These results imply that atorvastatin and other acidic drugs can lead to the accumulation of lactic acid due to the blockage of MCT1 and MCT4. Further studies are required to link the intracellular accumulation of lactic acid and drug‐induced muscle pain. Research supports; CIHR and HSF
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».