A new paradigm for drug-induced torsadogenic risk assessment using human iPS cell-derived cardiomyocytes
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.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes (hiPSC-CMs) are anticipated to be a useful tool for conducting proarrhythmia risk assessments of drug candidates. However, a torsadogenic risk prediction paradigm using hiPSC-CMs has not yet been fully established. METHODS: Extracellular field potentials (FPs) were recorded from hiPSC-CMs using the multi-electrode array (MEA) system. The effects on FPs were evaluated with 60 drugs, including 57 with various clinical torsadogenic risks. Actual drug concentrations in medium were measured using the equilibrium dialysis method with a Rapid Equilibrium Dialysis device. Relative torsade de pointes (TdP) scores were determined for each drug according to the degree of FP duration prolongation and early afterdepolarization occurrence. The margins were calculated from the free concentration in medium and free effective therapeutic plasma concentration. Each drug's results were plotted on a two-dimensional map of relative TdP risk scores versus margins. RESULTS: Each drug was categorised as high, intermediate, or low risk based on its location within predefined areas of the two-dimensional map. We categorised 19 drugs as high risk; 18 as intermediate risk; and 17 as low risk. We examined the concordance between our categorisation of high and low risk drugs against the torsadogenic risk categorisation in CredibleMeds®. Our system demonstrated high concordance, as reflected in a sensitivity of 81%, specificity of 87%, and accuracy of 83%. DISCUSSION: These results indicate that our torsadogenic risk assessment is reliable and has a potential to replace the hERG assay for torsadogenic risk prediction, however, this system needs to be improved for the accurate of prediction of clinical TdP risk. Here, we propose a novel drug induced torsadogenic risk categorising system using hiPSC-CMs and the MEA system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle