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Enregistrement W2536091639 · doi:10.1021/acs.chemrestox.6b00357

How Reactive Metabolites Induce an Immune Response That Sometimes Leads to an Idiosyncratic Drug Reaction

2016· review· en· W2536091639 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueChemical Research in Toxicology · 2016
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDrugImmune systemChemistryReactive intermediatePharmacologyMedicineImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known with certainty about the mechanisms of idiosyncratic drug reactions (IDRs); however, there is substantive evidence that reactive metabolites are involved in most, but not all, IDRs. In addition, evidence also suggests that most IDRs are immune mediated. That raises the question of how reactive metabolites induce an immune response that can lead to an IDR. The dominant hypotheses are the hapten and danger hypotheses. These are complementary hypotheses: a reactive metabolite can act as a hapten to produce neoantigens, and it can also cause cell damage leading to the release of danger-associated molecular pattern molecules that activate antigen presenting cells. Both are required for an immune response. In addition, drugs may induce an immune response through inflammasome activation. We have found examples in which the ability to activate inflammasomes differentiated drugs that cause IDRs from similar drugs that do not. There are other hypotheses that do not involve an immune mechanism such as mitochondrial injury and bile salt export pump (BSEP) inhibition. With some possible exceptions, these hypotheses are unlikely to be able to completely explain IDRs. However, some types of mitochondrial injury or BSEP inhibition could produce danger signals. The major mechanism that protects us from IDRs appears to be immune tolerance. Consistent with this hypothesis, we used checkpoint inhibition to develop the first animal model of idiosyncratic drug-induced liver injury that has the same characteristics as the idiosyncratic injury in humans. This was accomplished by treating Pd-1–/– mice with anti-CTLA-4 antibodies and amodiaquine. The combination of the Pd-1–/– mouse and anti-CTLA-4 also unmasks the ability of other drugs such as isoniazid to cause delayed type liver injury. This model should allow rigorous testing of mechanistic hypotheses that was impossible in the past.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,430
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,125 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle