Why We Need Proper PBPK Models to Examine Intestine and Liver Oral Drug Absorption
Notice bibliographique
Résumé
Intestinal transporters and enzymes are factors that can influence the absorption of orally administrated drugs. Compartmental models are no longer adequate to describe the sequential handling of drugs and metabolites by the intestine and liver during oral drug absorption, especially when intestinal removal is substantial relative to the liver, and when induction/inhibition elicits different extents of change for identical intestinal and hepatic enzymes or transporters. In this review, we described PBPK models for the intestine (with differential flow patterns: traditional model, TM, and segregated flow model, SFM, and QGut model) as well as semi- or whole bodyphysiological- based pharmacokinetic (PBPK) models to describe the impact of the flow pattern, and the intestinal transporters and enzymes and their attendant heterogeneities on intestinal (FI or FG) and oral (Fsys) bioavailability. The modeling efforts have led to a refinement in providing mechanistic insight on the accurate prediction of drug and metabolite profiles for DDI, pharmacogenomics, age factors and disease conditions. Keywords: Intestine models; segregated flow model, QGut model, physiological-based pharmacokinetic (PBPK) models, enzymes; transporters; intestinal flow, enterocyte flow
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».