Understanding the Impact of Age-Related Changes in Pediatric GI Solubility by Multivariate Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to understand drug solubilization as a function of age and identify drugs at risk of altered drug solubility in newborns and young infants in comparison to adults. Multivariate statistical analysis was used to understand drug solubilization as a function of drug's physicochemical properties and the composition of gastrointestinal fluids. The solubility of seven poorly soluble compounds was assessed in adult and age-specific fasted and fed state biorelevant media. Partial least squares regression (PLS-R) was used to assess the influence of (i) drug physicochemical properties and (ii) age-related changes in simulated GI fluids, as well as (iii) their interactions, on the pediatrics-to-adult solubility ratio (Sp/Sa (%)). For five out of seven of the compounds investigated, Sp/Sa (%) values fell outside of the 80-125% limits in at least one of the pediatric media. Lipophilicity was responsible for driving drug solubility differences between adults and children in all the biorelevant media investigated, while drug ionization was most relevant in the fed gastric media, and the fasted/fed intestinal media. The concentration of bile salts and lecithin in the fasted and fed intestinal media was critical in influencing drug solubility, while food composition (i.e., cow's milk formula vs. soy formula) was a critical parameter in the fed gastric state. Changes in GI fluid composition between younger pediatric patients and adults can significantly alter drug luminal solubility. The use of pediatric biorelevant media can be helpful to identify the risk of altered drug solubilization in younger patients during drug development.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».