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Enregistrement W2015021844 · doi:10.3109/00498254.2013.867553

Chimeric rodents with humanized liver: bridging the preclinical/clinical trial gap in ADME/toxicity studies

2013· review· en· W2015021844 sur OpenAlexaff
John R. Foster, Garry Lund, Svetlana Sapelnikova, D. Lorne Tyrrell, Norman M. Kneteman

Notice bibliographique

RevueXenobiotica · 2013
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversity of AlbertaKMT Hepatech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanized mouseADMEBiologyToxicityIn vivoAnimal studiesHuman liverPharmacologyComputational biologyMedicinePharmacokineticsIn vitroBiotechnologyInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Immunocompromised mice with humanized livers were developed in the mid-1990s to allow the study of human hepatotropic viruses, which normally replicate only in higher primates. The production of the uPA/SCID mouse was the vanguard of these models and remains the most widely worked upon model for an ever increasing range of applications. 2. Since toxicology is conducted in laboratory animal species with the implicit intent of predicting the outcome of accidental, or intentional, human exposure, the potential for using an in vivo model with a humanised metabolism opens up the possibility of better predicting the human response following exposure to drugs and industrial chemicals. Chimeric humanised mice provide the tool for bridging between the non-clinical laboratory safety and metabolism studies, carried out in rodent and non-rodent species, and the first in man clinical trials. 3. Chimeric mice carrying a human liver have now been validated against a wide range of different drugs and chemical classes, and have been shown to clearly differentiate metabolically from the recipient mouse, and to show metabolic pathways more similar to those expected from human liver. 4. This review critically appraises the available animal models carrying human livers and where future developments would improve the existing systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,705
Tête enseignante GPT0,601
Écart entre enseignants0,105 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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