Prediction of interindividual differences in hepatic functions and drug sensitivity by using human iPS-derived hepatocytes
Notice bibliographique
Résumé
Interindividual differences in hepatic metabolism, which are mainly due to genetic polymorphism in its gene, have a large influence on individual drug efficacy and adverse reaction. Hepatocyte-like cells (HLCs) differentiated from human induced pluripotent stem (iPS) cells have the potential to predict interindividual differences in drug metabolism capacity and drug response. However, it remains uncertain whether human iPSC-derived HLCs can reproduce the interindividual difference in hepatic metabolism and drug response. We found that cytochrome P450 (CYP) metabolism capacity and drug responsiveness of the primary human hepatocytes (PHH)-iPS-HLCs were highly correlated with those of PHHs, suggesting that the PHH-iPS-HLCs retained donor-specific CYP metabolism capacity and drug responsiveness. We also demonstrated that the interindividual differences, which are due to the diversity of individual SNPs in the CYP gene, could also be reproduced in PHH-iPS-HLCs. We succeeded in establishing, to our knowledge, the first PHH-iPS-HLC panel that reflects the interindividual differences of hepatic drug-metabolizing capacity and drug responsiveness.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».