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Enregistrement W4362736358 · doi:10.1002/jcla.24864

Development and application of a thin‐film molecularly imprinted polymer for the measurement of mycophenolic acid in human plasma

2023· article· en· W4362736358 sur OpenAlexafffund
Evan Langille, Christina S. Bottaro

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Laboratory Analysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésMolecularly imprinted polymerMycophenolic acidChromatographyExtraction (chemistry)PolymerChemistryHuman plasmaSample preparationMaterials scienceTransplantationSurgeryMedicineSelectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mycophenolic acid (MPA) is used to suppress the immune response following organ transplantation; however, complex pharmacokinetic behavior and a large interpersonal variability necessitate therapeutic drug monitoring. To overcome the limitations of current sample preparation techniques, we present a novel thin‐film molecularly imprinted polymer (TF‐MIP) extraction device as part of a simple, sensitive, and fast method for analysis of MPA from human plasma. Methods Mycophenolic acid is extracted from plasma using a tailor‐made TF‐MIP that is subsequently desorbed into an organic solvent system compatible with mass spectrometry. The MIP yielded higher recovery of MPA relative to a corresponding non‐imprinted polymer. The method allows for the determination of MPA in 45 min including analysis time and can be scaled for high throughput to process as many as 96 samples per hour. Results The method gave an LOD of 0.3 ng mL−1 and was linear from 5 to 250 ng mL−1. Patient plasma samples (35 μL) were diluted using charcoal‐stripped pooled plasma to a final extraction volume of 700 μL; when MPA in patient plasma is high, this ratio can easily be adjusted to ensure samples are within the method linear range. Intra‐ and inter‐day variability were 13.8% and 4.3% (at 15 ng mL−1) and 13.5% and 11.0% (at 85 ng mL−1), respectively (n = 3); inter‐device variability was 9.6% (n = 10). Conclusions Low inter‐device variability makes these devices suitable for single use in a clinical setting, and the fast and robust method is suitable for therapeutic drug monitoring, where throughput and time‐to‐result are critical.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,328 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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