Toxicity testing and drug screening using iPSC-derived hepatocytes, cardiomyocytes, and neural cells
Notice bibliographique
Résumé
Unexpected toxicity in areas such as cardiotoxicity, hepatotoxicity, and neurotoxicity is a serious complication of clinical therapy and one of the key causes for failure of promising drug candidates in development. Animal studies have been widely used for toxicology research to provide preclinical security evaluation of various therapeutic agents under development. Species differences in drug penetration of the blood-brain barrier, drug metabolism, and related toxicity contribute to failure of drug trials from animal models to human. The existing system for drug discovery has relied on immortalized cell lines, animal models of human disease, and clinical trials in humans. Moreover, drug candidates that are passed as being safe in the preclinical stage often show toxic effects during the clinical stage. Only around 16% drugs are approved for human use. Research on induced pluripotent stem cells (iPSCs) promises to enhance drug discovery and development by providing simple, reproducible, and economically effective tools for drug toxicity screening under development and, on the other hand, for studying the disease mechanism and pathways. In this review, we provide an overview of basic information about iPSCs, and discuss efforts aimed at the use of iPSC-derived hepatocytes, cardiomyocytes, and neural cells in drug discovery and toxicity testing.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».