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Enregistrement W2592507340 · doi:10.1080/1547691x.2017.1290716

Effects of immunization and checkpoint inhibition on amodiaquine-induced liver injury

2017· article· en· W2592507340 sur OpenAlexafffund
Alastair Mak, Alexander Johnston, Jack Uetrecht

Notice bibliographique

RevueJournal of Immunotoxicology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAmodiaquineLiver injuryMedicineImmunizationPharmacologyCancer researchImmunologyMalariaChloroquineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If idiosyncratic drug-induced liver injury (IDILI) is immune-mediated, it is possible that an individual’s prior exposure to antigens may affect their susceptibility to IDILI. An individual’s repertoire of memory immune cells is shaped by every past exposure to antigens. Subsequent drug-induced adverse drug reactions may therefore involve an immune cell’s cross reactivity between a prior antigen and resulting drug-modified proteins. Therefore in this experiment, mice were immunized with amodiaquine (AQ)-modified hepatic proteins to mimic a previous exposure; treated with a RIBI adjuvant and anti-CD40 antibodies to stimulate an immune response; and, treated with anti-PD1 and anti-CTLA-4 antibodies prior to AQ treatment in order to overcome immune tolerance. This treatment led to greater liver injury than treatment with AQ alone. However, the mice did not develop serious liver injury. PD1−/− mice were then immunized and treated with AQ and anti-CTLA-4 antibodies so that immune tolerance would be impaired, both during immunization and also during AQ treatment. However, even this did not result in liver failure, and the liver injury was not significantly increased relative to un-immunized PD1−/− mice treated with anti-CTLA-4 and AQ. From these results we conclude that, although previous antigen exposure may affect the risk of IDILI, it appears that a very strong stimulus is required, and impairing immune tolerance remains the most effective method for producing an animal model of IDILI.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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