Plasma Cabozantinib Level Measurement in Patients with Renal Cell and Hepatocellular Carcinomas Using a Simple HPLC–UV Method Suitable for Clinical Application
Notice bibliographique
Résumé
Cabozantinib, which is used to treat renal cell and hepatocellular carcinomas, is often associated with dose-dependent adverse events. Monitoring the levels of cabozantinib in the blood may maximize the therapeutic effect and prevent serious adverse events. In this study, we developed a high-performance liquid chromatography–ultraviolet (HPLC–UV) method of measuring plasma cabozantinib concentration. Human plasma samples (50 µL) were processed by simple deproteinization with acetonitrile, followed by chromatographic separation on a reversed-phase column with an isocratic mobile phase of 0.5% KH₂PO4 (pH 4.5) and acetonitrile (43:57, v/v) at a flow rate of 1.0 mL/min, with a 250 nm ultraviolet detector. The calibration curve was linear over the concentration range (0.05–5 µg/mL) with a coefficient of determination of 0.99999. The accuracy of the assay ranged from −4.35% to 0.98%, and recovery was >96.04%. The measurement time was 9 min. These findings confirm the effectiveness of this HPLC–UV method for cabozantinib quantification in human plasma, which is sufficiently simple for use for monitoring patients in clinical settings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».