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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 OpenAlexaff
Jack Uetrecht

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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

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'étudeSans objet
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

Citations58
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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