Mass spectrometry based assessment chimeric mouse liver metabolite profiles following oral dosing of troglitazone

Význam tématu

Chimerické myši s lidskými hepatocyty představují pokročilý model pro predikci metabolismu léčiv u člověka. Studium metabolitů troglitazonu v tomto systému napomáhá odhalit mezidruhové rozdíly a zlepšit bezpečnostní hodnocení nových sloučenin.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem studie bylo porovnat metabolický profil troglitazonu a endogenních lipidů v játrech chimerických PXB myší a kontrolních SCID myší po perorálním podání troglitazonu ve dvou dávkách (300 a 600 mg/kg) po dobu 7 dnů. Analýza využívala vysoce přesnou MSn techniku a statistické metody pro hodnocení rozdílů.

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky jaterních extraktů (vodné i organické) byly analyzovány na LC–MSn systému Nexera LC spojeném s LCMS-IT-TOF (Shimadzu). Chromatografie probíhala na kolóně Phenomenex Kinetex C18 (1,7 μm, 2,1×100 mm) s gradientem vody/ACN (obsahující 0,1 % kyseliny mravenčí a 10 mM dusičnanu amonného). Pro endogenní lipidy byl použit druhý gradient s vodou:acetonitril/ammonium formiát pH 5 a propan-2-ol:acetonitril/ammonium formiát. Získaná data byla zpracována softwary MetID Solution (pro cílenou metabolomiku a identifikaci metabolitů) a Profiling Solution v kombinaci s PCA a OPLS-DA v Simca-P.

Hlavní výsledky a diskuse

• Identifikace metabolitů troglitazonu: nejvýznamnější konjugáty byly TGZ–sulfát (RT 13,37 min) a TGZ–glukuronid (RT 11,07 min).
• Rozdíly mezi modely: u PXB myší byl poměr sulfátových konjugátů vyšší než u SCID myší, zatímco glukuronidy převažovaly v kontrolní skupině.
• Endogenní lipidy: PCA a OPLS-DA odhalily více než 80 rozdílných lipidových iontů, mezi nimi diacylglycerofosfocholiny s konzistentním zvýšením v PXB játrech bez ohledu na dávku troglitazonu.
• Statistická analýza prokázala stabilitu měřicího systému a schopnost odlišit biologické skupiny i při různých dávkách léčiva.

Přínosy a praktické využití metody

Metoda kombinuje vysokou přesnost měření a spolehlivou identifikaci metabolitů i endogenních látek. Umožňuje:

• Předpovědět lidské metabolické dráhy již v preklinickém stádiu.
• Hlubší pochopení mezidruhových odlišností v konjugaci léčiv.
• Optimalizaci bezpečnostních studií a snížení rizika pozdních selhání léčiv.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření modelů o další humanizované tkáně a orgány pro komplexní ADME profil.
• Integrace multi-omických přístupů (proteomika, genomika) k detailnímu mapování metabolických sítí.
• Využití strojového učení pro predikci vzorů metabolitů a toxikologických markerů.

Závěr

Studie prokázala, že chimerické PXB myši poskytují spolehlivý model lidského metabolismu troglitazonu, zejména v konjugaci sulfátů. Současně odhalila významné rozdíly v endogenních lipidových profilech, které mohou ovlivnit farmakokinetiku léčiva. Použitá vysoce přesná LC–MSn metoda nabízí robustní platformu pro preklinické hodnocení nových léčiv.

Reference

• Castro-Perez J. R. et al., 2010: High-throughput lipid profiling by LC–MS. Journal of Lipid Research.