Um die hochgradig dynamischen metabolischen Veränderungen bei Ratten nach einer einzigen Dosis Ketamin zu bestimmen, wurde eine Studie mit hoher Dichte an Blutproben bei 21 Zeitpunkten über 29 Tage durchgeführt. Drei Dosierungen (Niedrigdosis: 30 mg/kg, Mitteldosis: 60 mg/kg und Hochdosis: 120 mg/kg) wurden in die Behandlungsgruppen einbezogen, um den metabolischen Profil im Blut der Ratten zu untersuchen. Nach Ausschluss von Ausreißern wurden insgesamt 35 Ratten und 704 Proben analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass die Dosis einen größeren Einfluss auf das Serummetabolom der Ratten hatte als die Verabreichungszeit.
Die Beobachtung eines ähnlichen Stoffwechselprofilseparationsmusters zwischen Proben innerhalb von 4 Stunden und anderen Proben in der Kontrollgruppe deutet darauf hin, dass andere Faktoren beteiligt sein könnten. Die Entfernung der Kontrollproben zeigte eine klare Trennung der Proben nach Dosierung, wobei der Einfluss der Zeit auf das Serummetabolom der Ratten größer war als der der Dosierung. Das Studienergebnis deutete darauf hin, dass die Dosis eines Medikaments berücksichtigt werden sollte, wenn sein Einfluss auf das Serummetabolom untersucht wird. Die Stoffwechselprofile in allen 4 Gruppen zeigten einen zeitabhängigen Trend, wobei Proben, die innerhalb von 4 Stunden entnommen wurden, eine offensichtliche Trennung von Proben zu anderen Zeitpunkten aufwiesen.
Weiterhin wurden 39 Zeit-abhängige potenzielle Biomarker durch einen Cluster-Analyse identifiziert, darunter Lipide und lipidlignende Moleküle, sowie Ketamin und seine Metaboliten. Diese Verbindungen könnten als Hinweise für einen kürzlichen Ketamin-Gebrauch dienen. Eine Analyse des Fold Changes zeigte, dass Ketamin und seine Metaboliten zusammen gruppiert wurden und unmittelbar nach der Verabreichung von Ketamin zunahmen. Die Verbindungen leisteten den größten Beitrag zur Trennung der Proben innerhalb von 0,5-4 Stunden von den anderen Proben. Lipide und lipidlignende Moleküle trugen dazu bei, die längeren Zeitpunkte nach der Verabreichung von Ketamin zu trennen.
Ein Modell zur Vorhersage der Zeit nach einer Solo-Dosis Ketamin wurde basierend auf maschinellem Lernen erstellt. Die Genauigkeit des Modells betrug 85,37% mit einer hohen Empfindlichkeit und Zuverlässigkeit. Bei der Anwendung des Modells auf eine Validierungsgruppe ergab sich eine Genauigkeit von 58,33%. Dieses Modell könnte verwendet werden, um Zeitintervalle nach der Verabreichung von Ketamin vorherzusagen und zu überprüfen. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass der Einsatz des Random-Forest-Algorithmus für die Klassifizierung von Proben und die Vorhersage von Zeitintervallen nach der Ketamin-Verabreichung zuverlässig ist, er erfordert jedoch möglicherweise weitere Optimierungen für eine breitere Anwendung.