已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Robust and reproducible human intestinal organoid-derived monolayer model for analyzing drug absorption

类有机物 计算机科学 药品 吸收(声学) 计算生物学 医学 生物 药理学 材料科学 细胞生物学 复合材料
作者
Kai Tanaka,Tatsuki Mochizuki,Shogo Baba,Shigeto Kawai,Kiyotaka Nakano,Tatsuhiko Tachibana,Kohsuke Uchimura,Atsuhiko Kato,Takashi Miyayama,Tomohito YAMAGUCHI,Hiroshi Nishihara,Kimio Terao,Yasutaka Kato
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1)
标识
DOI:10.1038/s41598-025-95823-z
摘要

Predicting the absorption of orally administered drugs is crucial to drug development. Current in vitro models lack physiological relevance, robustness, and reproducibility, thus hindering reliable predictions. In this study, we developed a reproducible and robust culture method to generate a human intestinal organoid-derived monolayer model that can be applied to study drug absorption through a step-by-step approach. Our model showed similarity to primary enterocytes in terms of the drug absorption-related gene expression profile, tight barrier function, tolerability toward artificial bile juice, drug transporter and metabolizing enzyme function, and nuclear receptor activity. This method can be applied to organoids derived from multiple donors. The permeability of launched 19 drugs in our model demonstrated a correlation with human Fa values, with an R2 value of 0.88. Additionally, by combining the modeling and simulation approaches, the estimated FaFg values for seven out of nine drugs, including CYP3A substrates, fell within 1.5 times the range of the human FaFg values. Applying this method to the drug discovery process might bridge the gap between preclinical and clinical research and increase the success rates of drug development.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
369ninja发布了新的文献求助10
1秒前
4秒前
lingkai完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
8秒前
8秒前
古古完成签到,获得积分10
9秒前
kkkq完成签到 ,获得积分10
11秒前
小巧慕儿完成签到,获得积分10
12秒前
369ninja发布了新的文献求助10
13秒前
vkey完成签到,获得积分10
14秒前
隐形曼青应助大牛采纳,获得10
15秒前
感动人杰关注了科研通微信公众号
15秒前
可爱的函函应助V1dar采纳,获得10
15秒前
15秒前
吴yx完成签到,获得积分10
18秒前
Tracy发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
Ronalsen完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
24秒前
24秒前
cc完成签到 ,获得积分10
27秒前
感动人杰发布了新的文献求助10
29秒前
HH完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
31秒前
xiaomi完成签到,获得积分10
32秒前
搜集达人应助体贴向日葵采纳,获得10
32秒前
东方元语应助江子川采纳,获得20
32秒前
32秒前
bigalexwei完成签到,获得积分10
34秒前
36秒前
michen完成签到,获得积分10
38秒前
今后应助bigalexwei采纳,获得10
38秒前
大牛发布了新的文献求助10
38秒前
Owen应助cc采纳,获得30
40秒前
天成完成签到 ,获得积分10
40秒前
秀丽颤完成签到,获得积分10
40秒前
咕咕咕完成签到 ,获得积分10
42秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
The Oxford Handbook of Digital Classical Studies 550
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7618703
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9194215
关于积分的说明 19705554
捐赠科研通 7190971
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3272346
关于科研通互助平台的介绍 2434920
邀请新用户注册赠送积分活动 2267496