Have physiologically-based pharmacokinetic models delivered?
Notice bibliographique
Résumé
The application of in silico methods for predicting internal dosimetry of a compound has gained attention in the past few years from academia, government and industry. One such method based on both compound- and organism-specific information is physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) modeling. Numerous promises surrounding the potential of PBPK models to guide drug development (DD) and human health risk assessment (HHRA) have been made with primary areas of application being incorporation of in vitro data for pharmacokinetic prediction in early drug development, interspecies scaling, intra-human scaling and, of special interest, prediction of drug-drug interaction potential. This article addresses the question 'Have physiologically-based pharmacokinetic models delivered?' through analysis of its promises and accomplishments in real-world situations. Progress on PBPK model use in DD and HHRA has been demonstrated, especially in the area of interspecies and adult-to-children scaling, although its actual application is not reflected in the number of published works. Future advances will depend on continued model development as well as integration of PBPK models with models of response and/or disease. More importantly, increased training along with managerial and regulatory support is imperative to the continued integration of PBPK modeling in both HHRA and DD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».