TGx-DDI, a Transcriptomic Biomarker for Genotoxicity Hazard Assessment of Pharmaceuticals and Environmental Chemicals
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
Genotoxicity testing is an essential component of the safety assessment paradigm required by regulatory agencies world-wide for analysis of drug candidates, and environmental and industrial chemicals. Current genotoxicity testing batteries feature a high incidence of irrelevant positive findings – particularly for in vitro chromosomal damage (CD) assays. The risk management of compounds with positive in vitro findings is a major challenge and requires complicated, time consuming and costly follow-up strategies including animal testing. Thus, regulators are urgently in need of new testing approaches to meet legislated mandates. Using machine learning, we identified a set of transcripts that responds predictably to DNA-damage in human cells that we refer to as the TGx-DDI biomarker, which was originally referred to as TGx-28.65. We proposed to use this biomarker in conjunction with current genotoxicity testing batteries to differentiate compounds with irrelevant ‘false’ positive findings in the in vitro CD assays from true DNA damaging agents (i.e., for de-risking agents that are clastogenic in vitro but not in vivo). We validated the performance of the TGx-DDI biomarker to identify true DNA damaging agents, assessed intra- and inter- laboratory reproducibility, and cross-platform performance. Recently, to augment the application of this biomarker, we developed a high-throughput cell-based genotoxicity testing system using the NanoString nCounter® technology. Here, we review the status of TGx-DDI development, its integration in the genotoxicity testing paradigm, and progress to date in its qualification at the US Food and Drug Administration as a drug development tool. If successfully validated and implemented, the TGx-DDI biomarker assay is expected to significantly augment the current strategy for the assessment of genotoxic hazards for drugs and chemicals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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