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Enregistrement W2560528760 · doi:10.1016/j.vascn.2016.12.003

A new paradigm for drug-induced torsadogenic risk assessment using human iPS cell-derived cardiomyocytes

2016· article· en· W2560528760 sur OpenAlexfundno aff
Hiroyuki Ando, Takashi Yoshinaga, Wataru Yamamoto, Keiichi Asakura, Takaaki Uda, Tomohiko Taniguchi, Atsuko Ojima, Raku Shinkyo, Kiyomi Kikuchi, Tomoharu Osada, Seiji Hayashi, Chieko Kasai, Norimasa Miyamoto, Hiroyuki Tashibu, Daiju Yamazaki, Atsushi Sugiyama, Yasunari Kanda, Kohei Sawada, Yuko Sekino

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacological and Toxicological Methods · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEisai CanadaMinistry of Health, Labour and WelfareOno PharmaceuticalNippon ShinyakuJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésInduced pluripotent stem cellDrugPharmacologyDrug discoveryMedicineChemistryBiologyBioinformaticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,368 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations183
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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