Bis(monoacylglycerol)phosphate as a non-invasive biomarker to monitor the onset and time-course of phospholipidosis with drug-induced toxicities
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE TO THE FIELD: Drug-induced phospholipidosis (PL) is a phospholipid storage disorder characterized by the accumulation of multi-lamellar bodies (myeloid bodies) in tissues. A major unanswered question is whether PL represents a benign adaptive response, symptom or early event in drug toxicity. The absence of a non-invasive biomarker to monitor tissue PL has made it difficult to determine the prevalence and implications of PL in the clinic. As a result, the interpretation of PL in risk assessment remains uncertain in preclinical and clinical drug development. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: This review describes the rationale for bis(monoacylglycerol)phosphate (BMP) as a biomarker of PL and explores the potential links between PL and the toxicities of drugs. WHAT THE READER WILL GAIN: The similarities between the hypothesized roles of BMP in PL and Niemann-Pick type C disease are discussed. The potential implications of PL for cellular function are described in the context of drug-induced QT prolongation, myopathy and renal toxicity. TAKE HOME MESSAGE: A specific species of BMP, di-docosahexaenoyl-BMP, should be investigated further as a non-invasive biomarker to monitor the onset and time course of PL and to better understand the functional consequences which could contribute to the toxicities of drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».