Longitudinal Plasma Multiomics Characterization of Nephrotoxicity in Beagles Following Repeated Dosing of Enteric-Coated Propyl Gallate Tablets
Notice bibliographique
Résumé
Permeation enhancers (PEs) are excipients used in oral biotherapeutic formulations to facilitate the transport of bioactive compounds across the intestinal barrier and prevent their degradation. Concerns associated with the chronic use of PEs demand comprehensive approaches to elucidate their potential toxicity mechanisms. A recent publication from our group reported nephrotoxicity in beagles after daily administration of enteric-coated (EC) tablets containing propyl gallate (PG) as a PE. To further characterize EC-PG-mediated nephrotoxicity mechanisms, we conducted a longitudinal mass spectrometry (MS)-based multiomics analysis of the dog plasma lipidome and proteome. Time-course analyses revealed elevation across multiple lipid classes and, in particular, species containing arachidonic acid, which may reflect EC-PG treatment-induced inflammation. At the protein level, alterations in biological processes associated with coagulation, complement activation, protein degradation and metabolism, and lipid transport and metabolism were observed. Integrative multiomics analyses provided additional insights into toxicity mechanisms at the interface between lipids and proteins. This holistic approach highlighted lipid transport and metabolism, oxidative stress, and inflammation as altered biological processes by EC-PG administration. Altogether, longitudinal multiomics profiling and integrative analysis provided additional mechanistic hypotheses for EC-PG induced renal toxicity, demonstrating the value of such an approach to investigate mechanisms relevant to drug safety.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».