Hepatic effects of aminoglutethimide: A model aromatic amine
Notice bibliographique
Résumé
Primary aromatic amine drugs are structural alerts in drug development because of their association with a high incidence of idiosyncratic drug reactions (IDRs). If biomarkers could be found that predict IDR risk, it would have a major impact on drug development. Previous attempts to do this through screening of hepatic gene expression profiles in rodents treated with aromatic amine drugs found limited changes. Of the drugs studied, aminoglutethimide (AMG) induced the most changes, and this led to a more comprehensive study of its effects on the liver. Brown Norway rats treated with AMG for up to 14 days showed only a transient elevation of glutamate dehydrogenase. Pathway-specific PCR arrays found few AMG-induced gene changes associated with an immune response and, of these changes, the majority were involved with innate immunity such as Tlr2, Ticam2, CD14, and C3. AMG treatment also led to significant changes in the apoptosis and mitochondrial panel of genes. It was recently found that AMG does induce significant changes in the bone marrow of rats, and agranulocytosis is a common IDR caused by AMG. In contrast, liver injury is not a common IDR associated with AMG. Therefore, the liver may be able to effectively deal with AMG reactive metabolites, and changes observed in this study may be involved in adaptation. Myeloperoxidase is also known to be able to oxidize aromatic amines to reactive metabolites, and these observations suggest that metabolism outside of the liver may be important for the mechanism of aromatic amine-induced IDRs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».