Pharmaceutical Nitrosamines: A Comprehensive Review of Health Risks, Detection, Mitigation Strategies Supplemented with CYP450 Interactions as Molecular Simulations for Mechanistic Insight into Carcinogenicity
Notice bibliographique
Résumé
Nitrosamines, identified as unexpected impurities in several drug substances and drug products, have raised significant concern due to their mutagenic and carcinogenic properties. Extensive research has shown that a majority of nitrosamines are potent carcinogens, affecting various organs in multiple species. This article comprehensively analyzes pharmaceutical nitrosamine impurities, their potential health risks, detection, and mitigation strategies, along with a molecular simulation-based exploration of nitrosamine interaction with CYP450 isoforms. The article also explores the chemistry behind nitrosamine formation, their reactions, and the role of cytochrome P450 enzymes in their metabolism. Detection methods like HPLC, LC-MS, and GC-MS, alongside regulatory guidelines from agencies such as the FDA, EMA, ANVISA, TGA, and Health Canada, are discussed in detail. The review further emphasizes the significance of stringent quality control, comprehensive risk assessment methodologies, and effective risk mitigation strategies to address nitrosamine contamination in pharmaceuticals. Nitrosamine impurities require metabolic transformation into electrophiles, which can readily react with DNA and result in mutagenic or carcinogenic effects. This molecular-level understanding can extensively help explore promising nitrosamine scavengers to minimize the chances of possible health hazards due to nitrosamine exposure. Therefore, the interactions of nitrosamine impurities with CYP450 isoforms are explored to get mechanistic insight into carcinogenicity using molecular docking with Xtra precision, along with molecular dynamics studies. Thus, the review provides a detailed spectrum of nitrosamine impurities in pharmaceuticals, covering their sources, toxicological mechanisms, current regulatory overview, risk assessment, and mitigation strategies to ensure drug safety.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».