Considerations and Pitfalls in Selecting the Drug Vehicles for Evaluation of New Drug Candidates: Focus on in vivo Pharmaco-Toxicological Assays Based on the Rotarod Performance Test
Notice bibliographique
Résumé
Purpose - During the discovery and development of new drugs, compounds with low aqueous solubility pose special challenges in their pharmacological evaluation and, therefore, the selection of appropriate vehicles to administer the compounds of interest is determinant for the quality of the results generated during the in vivo non-clinical studies. This work aimed to evaluate the motor deficit (as a surrogate of neurotoxicity) of several administration/delivery vehicles through the rotarod performance test. Methods - Trained male CD-1 mice were intraperitoneally administered with the following vehicles: dimethyl sulfoxide (DMSO), aqueous sodium chloride (NaCl) 0.9%, aqueous carboxymethylcellulose (CMC) 0.5%, polyethylene glycol (PEG)-400, propylene glycol (PG), and solutions of these vehicles containing 5% and 10% DMSO. Results - It was observed that the aqueous vehicles (NaCl 0.9% and CMC 0.5%) did not affect the performance of the animals on the rod. On the other hand, a vehicle consisting solely of DMSO led to significant motor impairment and only a small improvement was recorded over time. Additionally, a strong neuromotor toxicity was observed in the early evaluation points of the experiment using vehicles constituted by PG and PEG-400 or by mixtures of PG/DMSO (5% and 10%) and PEG-400/DMSO (5% and 10%). Conclusion - This study provides useful data about the neurotoxicity inherent to several vehicles frequently used in non-clinical pharmaco-toxicological assays, aiming to draw especial attention to the need of a careful selection of drug vehicles in order to avoid the impact of such confounding variables on the accuracy of the results and in decision-making processes. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.
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 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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».