Non-alcoholic Steatohepatitis (NASH) Drug Discovery – Building a Consensus on ADME Screening Tools and Clinical Pharmacology Strategies to Aid Candidate Development
Notice bibliographique
Résumé
Number of drugs with different mechanisms of actions is undergoing clinical trials for non-alcoholic steatohepatitis (NASH). Given the complexity of the disease with respect to pathophysiology in the liver and associated changes in the renal function, it becomes apparent that a clear ADME (absorption, distribution, metabolism and excretion) strategy needs to be put in place for a successful nomination of a drug candidate for NASH. This review discusses using in vitro and in vivo ADME screens to understand the properties of drugs and to establish whether or not the chosen drug(s) can overcome the challenges related hepatic and renal transporters covering both uptake and efflux mechanisms imposed by NASH. A complete panel of in vivo preclinical experiments including a 14C-labeled study are proposed in NASH animal models to delineate the problematic areas for early drug development. Furthermore, a framework is provided with respect to the clinical pharmacology studies early in clinical development to characterise in an unbiased manner, the altered pharmacokinetics of drug in NASH patients for optimizing the dose selection for late phase clinical development. Because NASH patients have other co-morbid conditions and are prescribed co-medications for treating blood pressure, type 2 diabetes mellitus, obesity, dyslipidemia and many more disorders, it is also suggested to examine the drug-drug interaction potential by performing a cocktail probe study to cover a broad range of cytochrome P450 (CYP) enzymes and transporters.
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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 | 0,011 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».