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Enregistrement W4403859485 · doi:10.1124/dmd.124.001893

Uncovering the impact of COVID-19–mediated bidirectional dysregulation of cytochrome P450 3A4 on systemic and pulmonary drug concentrations using physiologically based pharmacokinetic modeling

2024· article· en· W4403859485 sur OpenAlexafffund
Chukwunonso K. Nwabufo

Notice bibliographique

RevueDrug Metabolism and Disposition · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensOntario Tobacco Research UnitCollege of Physicians and Surgeons of Ontario
Organismes subventionnairesLeslie Dan Faculty of Pharmacy, University of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésPharmacokineticsCYP3A4DrugCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PharmacologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ChemistryComputational biologyBiologyMedicineCytochrome P450EnzymeDiseaseBiochemistryInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several clinical studies have shown that COVID-19 increases the systemic concentration of drugs in hospitalized patients with COVID-19. However, it is unclear how COVID-19-mediated bidirectional dysregulation of hepatic and pulmonary cytochrome P450 (CYP) 3A4 affects drug concentrations, especially in the lung tissue, which is most affected by the disease. Herein, physiologically based pharmacokinetic modeling was used to demonstrate the differences in systemic and pulmonary concentrations of 4 respiratory infectious disease drugs when CYP3A4 is concurrently downregulated in the liver and upregulated in the lung based on existing clinical data on COVID-19-CYP3A4 interactions at varying severity levels including outpatients, non-intensive care unit (ICU), and ICU patients. The study showed that hepatic metabolism is the primary determinant of both systemic and pulmonary drug concentrations despite the concurrent bidirectional dysregulation of liver and lung CYP3A4. ICU patients had the most systemic and pulmonary drug exposure, with a percentage increase in the area under the concentration-time curve in the plasma compartment of approximately 44%, 56%, 114%, and 196% for clarithromycin, nirmatrelvir, dexamethasone, and itraconazole, respectively, relative to the healthy group. Within the ICU cohort, clarithromycin exhibited its highest exposure in lung tissue mass with a fold change of 1189, whereas nirmatrelvir and dexamethasone showed their highest exposure in the plasma compartment, with fold changes of about 126 and 5, respectively, compared with the maximum therapeutic concentrations for their target pathogens. Itraconazole was significantly underexposed in the lung fluid compartment, potentially explaining its limited efficacy for the treatment of COVID-19. These findings underscore the importance of optimizing dosing regimens in at risk ICU patients to enhance both efficacy and safety profiles. SIGNIFICANCE STATEMENT: This study investigated whether COVID-19-mediated concurrent hepatic downregulation and pulmonary upregulation of cytochrome P450 (CYP) 3A4 leads to differences in the systemic and pulmonary concentrations of 4 respiratory medicines. The study demonstrated that intercompartmental differences in drug concentrations were driven by only hepatic CYP3A4 expression. This work suggests that ICU patients with significant COVID-19-CYP3A4 interactions may be at risk of clinically relevant COVID-19-drug interactions, highlighting the need for optimizing dosing regimens in this patient group to improve safety and efficacy.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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