In Vitro Predictive Model for Intestinal Lymphatic Uptake: Exploration of Additional Enhancers and Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Drug absorption via chylomicrons holds significant implications for both pharmacokinetics and pharmacodynamics. However, a mechanistic understanding of predicting in vivo intestinal lymphatic uptake remains largely unexplored. This study aimed to delve into the intestinal lymphatic uptake of drugs, investigating both enhancement and inhibition using various excipients through our previously established in vitro model. It also examined the applicability of the model by assessing the lymphatic uptake enhancement of a lymphotropic formulation with linoleoyl polyoxyl-6 glycerides using the same model. The model successfully differentiated among olive, sesame, and peanut oils in terms of lymphatic uptake. However, it did not distinguish between oils containing long-chain fatty acids and coconut oil. Coconut oil, known for its abundance of medium-chain fatty acids, outperformed other oils. This heightened uptake was attributed to the superior emulsification of this oil in artificial chylomicron media due to its high content of medium-chain fatty acids. Additionally, the enhanced uptake of the tested formulation with linoleoyl polyoxyl-6 glycerides underscored the practical applicability of this model in formulation optimization. Moreover, data suggested that increasing the zeta potential of Intralipid® using sodium lauryl sulfate (SLS) and decreasing it using (+/−) chloroquine led to enhanced and reduced uptake in the in vitro model, respectively. These findings indicate the potential influence of the zeta potential on intestinal lymphatic uptake in this model, though further research is needed to explore the possible translation of this mechanism in vivo.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».