Progress in physiologically based pharmacokinetic-pharmacodynamic models of amino acids in humans
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Amino acids are critical to health, serving both as constituents of proteins and in signaling and metabolism. Amino acids are consumed as nutrients, supplements, and nutraceuticals. Much remains to be learned about amino acid function. Physiologically based pharmacokinetic and pharmacodynamic (PBPK-PD) modeling is an emerging tool for studying their complex biology. This review highlights recent PBPK-PD models developed to study amino acid physiology and metabolism and discusses their potential for addressing unresolved questions in the field. RECENT FINDINGS: PBPK-PD models provided several insights. They revealed the interplay between the mechanisms by which leucine governs skeletal muscle protein metabolism in healthy adults. The models also identified optimal dosing regimens of amino acid supplementation to treat sickle-cell disease and recurrent hypoglycemia, and to minimize drug side effects in seizure disorders. Additionally, they characterized the effects of novel anticancer drugs that seek to deprive cancer cells of amino acids. Future models may inform treatment strategies for sarcopenia, characterize distinctions between animal- and plant-based nutrition, and inform nutrient-drug interactions in Parkinson's disease. SUMMARY: PBPK-PD models are powerful tools for studying amino acid physiology and metabolism, with applications to nutrition, pharmacology, and their interplay.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».