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Enregistrement W2018585202 · doi:10.2174/1389200003339081

Is it Possible to More Accurately Predict which Drug Candidates will cause Idiosyncratic Drug Reactions

2000· review· en· W2018585202 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCurrent Drug Metabolism · 2000
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrugDrug reactionDrug developmentDrug discoveryPharmacologyMedicineBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unexpected occurrence of idiosyncratic drug reactions during late clinical trials or after a drug has been released can lead to a severe restriction in its use or failure to release/withdrawal. This leads to considerable uncertainty in drug development and has led to attempts to try to predict a drug's potential to cause such reactions. It appears that most idiosyncratic drug reactions are due to reactive metabolites; however, many drugs that form reactive metabolites are associated with a very low incidence of idiosyncratic drug reactions. Therefore. screening drug for their ability to generate reactive metabolites is likely to cause the rejection of many good drug candidates. There is evidence to suggest that an idiosyncratic drug reaction is more likely if there is some "danger signal'. Thus drugs that cause some degree of cell stress or damage may be more likely to lead to a high incidence of idiosyncratic drug reactions. The exact nature of the putative danger signals is unknown. However, a screen of the effects of drugs known to be associated with a high incidence of idiosyncatic reactions using expression genomics and proteomics may reveal a pattern or patterns of mRNA and protein expression that predict which drugs will cause a high incidence of idiosyncratic drug reactions. Although idiosyncratic drug reactions are not usually detected in animal tests because they are just as idiosyncratic in animals as they are in humans, it is likely that drug reactive metabolites would also cause similar cell stress in animals. It is more likely that in most cases it is differences in the immune response to the reactive metabolites that determine which individuals will develop an idiosyncratic reaction. If the expression of certain proteins in animals treated with a drug candidate could be used as a screening method to predict a drug's potential to cause a high incidence of idiosyncratic drug reactions, it would greatly facilitate the development of safer drugs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,316 · 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