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Delta-8使用新方法測(cè)試CMC，而不是表面張力測(cè)試法——討論、致謝！
來(lái)源：Unisense 瀏覽 2349 次 發(fā)布時(shí)間:2021-09-03
討論
在這里，我們提出了一種新穎的、高通量的、基于非細(xì)胞的使用熒光法預(yù)測(cè)PLD的體外篩選方法通過(guò)監(jiān)測(cè)磷脂的CMC進(jìn)行探測(cè)，有無(wú)與測(cè)試物品的交互。而朗繆爾平衡方法27提供了通過(guò)CMC評(píng)估PLD的可靠途徑轉(zhuǎn)變，當(dāng)前的熒光方法提供了一種獨(dú)特的替代方法本機(jī)用于預(yù)測(cè)PLD風(fēng)險(xiǎn)。這種與微孔板兼容的平臺(tái)形式更具成本效益，更易于操作，具有更高的通量，可修改用于早期藥物的PLD風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估發(fā)現(xiàn)。所選的熒光探針Prodan適用于脂質(zhì)和測(cè)試的CMC測(cè)定形成膠束的化合物。我們清楚地證明了體內(nèi)與體外或基于非細(xì)胞的對(duì)比與細(xì)胞檢測(cè)相關(guān)性使用當(dāng)前方法，總體一致性為91%當(dāng)應(yīng)用合適的截止值(CMCDL/CMCL=0.75 in本試驗(yàn)）。與兩個(gè)in silico模型相比，這更好我們也應(yīng)用于我們的驗(yàn)證集，其一致性Ploemen19和Tomizawa20模型的值分別為76%和80%，分別。敏感性（PLD誘導(dǎo)物鑒定為陽(yáng)性）和選擇性（非PLD誘導(dǎo)劑鑒定為陰性）模型分別為92%和90%，也優(yōu)于兩種計(jì)算機(jī)模型（表3）。硅片和體外分析利用了測(cè)試的固有物理化學(xué)特性使它們對(duì)磷脂更親和的化合物pids;然而，體外模型也可以確定藥物濃度對(duì)藥物脂質(zhì)相互作用的影響可通過(guò)計(jì)算機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，空間化學(xué)分子和電荷的空間分布及其極性和非極性部分可以在反應(yīng)性中發(fā)揮作用測(cè)試化合物和這些因素沒(méi)有被硅膠模型。此外，這個(gè)體外模型正確分配慶大霉素和紅霉素等非CAD藥物的PLD誘導(dǎo)潛力，因?yàn)轶w外模型評(píng)估了總體因此，測(cè)試化合物和脂質(zhì)之間的相互作用是比硅模型更先進(jìn)。反之，對(duì)于化合物在所需測(cè)試濃度下存在溶解度問(wèn)題，另一種選擇應(yīng)確定溶劑，否則數(shù)據(jù)可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。在硅膠模型沒(méi)有這個(gè)障礙，可以應(yīng)用于任何具有明確結(jié)構(gòu)的化合物。
圖5.CMC偏移（由CMC之間的比率表示）藥物-脂質(zhì)復(fù)合物（DL）和單獨(dú)脂質(zhì)的CMC（L）：CMCDL/CMCL）的測(cè)試化合物（黑色）及其主要代謝物（灰色、初級(jí)代謝物；白色，次生代謝物）在pH 7.2中分析HEPES緩沖液。使用的藥物濃度為1 mM，除非另有說(shuō)明見(jiàn)表2。誤差線被分配給那些n g3測(cè)試的化合物。對(duì)于氯氮平和米安色林，均為0.91和0.091 mM用于測(cè)試，但僅來(lái)自1 mM測(cè)試的數(shù)據(jù)被策劃。
表2
據(jù)報(bào)道，藥代動(dòng)力學(xué)對(duì)PLD有影響，因?yàn)閯┝俊?4、33、36代謝、32、37?39和處置10該藥物均影響體內(nèi)PLD的嚴(yán)重程度。創(chuàng)建一個(gè)成功的候選人需要清楚地了解PLD的原因，從而重新設(shè)計(jì)化學(xué)結(jié)構(gòu)或評(píng)估合適的治療窗。
PLD所需的最低劑量不同于磅到復(fù)合，有時(shí)取決于性別。24將體內(nèi)劑量與體外試驗(yàn)濃度直接掛鉤可能具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗幬锏难獫{濃度可能受其滲透性、溶解性、代謝、所用賦形劑、給藥途徑、用藥頻率攝入量等等。但通過(guò)監(jiān)測(cè)濃度測(cè)試分子對(duì)PLD能力的依賴性，即不太可能是線性的，如圖4所示，并且很難估計(jì)，我們可以確定之間的潛在關(guān)系劑量和脂質(zhì)結(jié)合，從而評(píng)估安全窗口體內(nèi)試驗(yàn)數(shù)量有限。
已經(jīng)有許多出版物描述了PLD藥物代謝產(chǎn)物所致。其中，初級(jí)代謝輕的胺碘酮，去乙基胺碘酮，已經(jīng)討論過(guò)14,38-40優(yōu)先積累代謝物已觀察到胺碘酮過(guò)量，尤其是短期39這為我們的檢測(cè)數(shù)據(jù)提供了可能的解釋其中去乙基胺碘酮是胺碘酮的主要代謝物，41,42表現(xiàn)出更高的PLD誘導(dǎo)潛力。相似地，8-羥基米安色林之間的CMC位移差異，米安色林、43,44和米安色林的主要氧化代謝物比其他兩個(gè)之間的差異更顯著成對(duì)的親本和代謝物。由于溶解度的限制，父母和代謝組的劑量濃度不同氯氮平和米安色林。這可能是導(dǎo)致觀察到的CMC偏移的顯著差異母體和代謝物之間。在較低濃度下測(cè)試時(shí)相比之下，氯氮平從低電位誘導(dǎo)劑轉(zhuǎn)變?yōu)榉钦T導(dǎo)劑，而米安色林仍然作為誘導(dǎo)劑但具有更高的CMCDL/CMCL值。值得注意的是，目前測(cè)試集中的大多數(shù)CAD被報(bào)告為氧化代謝其相應(yīng)的脫烷基初級(jí)代謝物。為了了解相應(yīng)初級(jí)的PLD電位代謝物，我們測(cè)試了額外的代謝物。之間測(cè)試的代謝物是初級(jí)去甲基代謝物氯丙嗪、45?47阿米替林、48?50丙咪嗪、43,50和pri-氯喹的瑪麗和次級(jí)脫乙基代謝物。51,52此外，由雜原子氧化形成的氧化代謝物地昔帕明43,50和氯胺酮的重釋和脫烷基代謝物pramine53,54進(jìn)行了評(píng)估。與其他CAD一樣，代謝物可以如果它們具有合適的理化性質(zhì)，則誘導(dǎo)PLD。32相反，代謝物將失去結(jié)合能力如果CAD特征丟失，則使用脂質(zhì)，例如用脂質(zhì)觀察氯米帕明N-氧化物和地昔帕明N-羥基（圖4和表2)。
表3
眾所周知，流通的水平和時(shí)間可能不同的代謝物以及從一種藥物到另一種藥物的變化；然而，循環(huán)的量（以摩爾計(jì)）或劑量當(dāng)量代謝物可能永遠(yuǎn)不會(huì)大于給藥的代謝物特雷德藥。在本研究中，代謝物在與他們的父母相比，相同或更低的濃度基于它們的溶解度。應(yīng)該注意的是該檢測(cè)是作為一種前瞻性篩選工具而開(kāi)發(fā)的；那里-因此，基本前提是測(cè)試代謝物在與母體濃度相同。在以下情況下代謝物的PLD潛力值得關(guān)注，濃度可以與相關(guān)元進(jìn)行相關(guān)研究博萊特。然而，這樣的研究超出了該研究的范圍。目前的調(diào)查。層狀體的識(shí)別通過(guò)透射電子顯微鏡(TEM)是第一個(gè)適應(yīng)癥溶酶體參與PLD9并表明溶酶體pH值可能是一個(gè)關(guān)鍵因素；20然而，最初沒(méi)有直接溶酶體受累的起源和功能的證據(jù)。3 A Max field和MacGraw進(jìn)行的研究表明在存在下形成的內(nèi)體的快速隔離變成溶酶體的磷脂生成藥物；55然而，它溶酶體的酸性pH值可能會(huì)改變脂質(zhì)和目標(biāo)藥物之間相互作用的嚴(yán)重程度溶酶體包涵體的形成。由于這些原因，我們相信研究這兩種pH條件是有價(jià)值的，因此獲得更全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在我們的驗(yàn)證集中，大多數(shù)化合物在pH 7.4和4.8除了米安色林、胺碘酮和華法林，以及所有這三種通過(guò)不同的體內(nèi)和實(shí)驗(yàn)證明化合物是PLD誘導(dǎo)劑細(xì)胞檢測(cè)。
該測(cè)定顯示出高重現(xiàn)性和可預(yù)測(cè)性。類似于其他無(wú)法替代體內(nèi)的體外測(cè)定確認(rèn)結(jié)果的測(cè)量，這更便宜，更少耗時(shí)的熒光方法可以提供有用的有關(guān)藥物與脂質(zhì)相互作用的早期信息。此外，這種方法可用于對(duì)候選人進(jìn)行排名，協(xié)助藥物設(shè)計(jì)，并估計(jì)潛在風(fēng)險(xiǎn)。
AUTHOR INFORMATION
Corresponding Author
*Phone:617-871-7143.E-mail:LipingX.Zhou Novartis.com.
Present Addresses
§Department of Chemistry,University of Colorado-Denver,Denver,CO 80205.
ACKNOWLEDGMENT
We would like to thank Dr.Pavel Landsman for his insight on?uorescent dye probe selections,design of the experiments,and helpful discussions.Our thanks also go to Mr.Alan Bushey from Novartis IT for development of the data processing Microsoft Excel worksheet.
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