Investigations Into the Human Metabolism of Trestolone (7α‐Methyl‐19‐Nortestosterone)
Notice bibliographique
Résumé
Already in the 1960s, the anabolic properties of Trestolone (7α-methyl-19-nortestosterone, MENT) were investigated in the context of cancer research, and MENT was found to be 10 times more potent regarding its anabolic properties compared to testosterone. The human metabolism of MENT was only investigated once in an antidoping context, and three urinary metabolites were identified, corroborating earlier findings from in vitro and animal experiments. Based on these metabolites, no doping control sample was reported to contain MENT or its metabolites in the last two decades albeit MENT is readily available via online distributors. One reason for the lack of adverse analytical findings in doping controls could be analytical challenges originating from the chromatographic properties of MENT and its urinary metabolites. Therefore, the human metabolism of MENT was reinvestigated employing an excretion study with deuterated MENT and metabolite detection based on hydrogen isotope ratio mass spectrometry in combination with high accuracy/high resolution mass spectrometry. Considering unconjugated, glucuronidated, and sulfated metabolites, 50 potential candidates were detected. In order to identify those metabolites suitable for sports drug testing, three volunteers administered a single oral dose of nondeuterated MENT, and all postadministration samples were investigated using triple quadrupole mass spectrometry-based determinations routinely employed in doping controls. From the 50 metabolites detected, two showed promising results with respect to their detection windows and suitability under routine measurement conditions. The specificity of the novel metabolites was ensured by the reanalysis of 200 routine doping control samples demonstrating the absence of potential coeluting compounds.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».