An Analysis of Pharmaceutical Experience with Decades of Rat Carcinogenicity Testing
Notice bibliographique
Résumé
Data collected from 182 marketed and nonmarketed pharmaceuticals demonstrate that there is little value gained in conducting a rat two-year carcinogenicity study for compounds that lack: (1) histopathologic risk factors for rat neoplasia in chronic toxicology studies, (2) evidence of hormonal perturbation, and (3) positive genetic toxicology results. Using a single positive result among these three criteria as a test for outcome in the two-year study, fifty-two of sixty-six rat tumorigens were correctly identified, yielding 79% test sensitivity. When all three criteria were negative, sixty-two of seventy-six pharmaceuticals (82%) were correctly predicted to be rat noncarcinogens. The fourteen rat false negatives had two-year study findings of questionable human relevance. Applying these criteria to eighty-six additional chemicals identified by the International Agency for Research on Cancer as likely human carcinogens and to drugs withdrawn from the market for carcinogenicity concerns confirmed their sensitivity for predicting rat carcinogenicity outcome. These analyses support a proposal to refine regulatory criteria for conducting a two-year rat study to be based on assessment of histopathologic findings from a rat six-month study, evidence of hormonal perturbation, genetic toxicology results, and the findings of a six-month transgenic mouse carcinogenicity study. This proposed decision paradigm has the potential to eliminate over 40% of rat two-year testing on new pharmaceuticals without compromise to patient safety.
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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 | 0,017 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».