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Enregistrement W2997511956 · doi:10.3390/ijms21010212

Diagnostic Biomarkers in Liver Injury by Drugs, Herbs, and Alcohol: Tricky Dilemma after EMA Correctly and Officially Retracted Letter of Support

2019· review· en· W2997511956 sur OpenAlexaff
Rolf Teschke, Axel Eickhoff, Amy C. Brown, Manuela G. Neuman, Johannes Schulze

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2019
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver injuryBiomarkerIntensive care medicinePharmacologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver injuries caused by the use of exogenous compounds such as drugs, herbs, and alcohol are commonly well diagnosed using laboratory tests, toxin analyses, or eventually reactive intermediates generated during metabolic degradation of the respective chemical in the liver and subject to covalent binding by target proteins. Conditions are somewhat different for idiosyncratic drug induced liver injury (DILI), for which metabolic intermediates as diagnostic aids are rarely available. Although the diagnosis of idiosyncratic DILI can well be established using the validated, liver specific, structured, and quantitative RUCAM (Roussel Uclaf Causality Assessment Method), there is an ongoing search for new diagnostic biomarkers that could assist in and also confirm RUCAM-based DILI diagnoses. With respect to idiosyncratic DILI and following previous regulatory letters of recommendations, selected biomarkers reached the clinical focus, including microRNA-122, microRNA-192, cytokeratin analogues, glutamate dehydrogenase, total HMGB-1 (High Mobility Group Box), and hyperacetylated HMGB-1 proteins. However, the new parameters total HMGB-1, and even more so the acetylated HMGB-1, came under critical scientific fire after misconduct at one of the collaborating partner centers, leading the EMA to recommend no longer the exploratory hyperacetylated HMGB1 isoform biomarkers in clinical studies. The overall promising nature of the recommended biomarkers was considered by EMA as highly dependent on the outstanding results of the now incriminated biomarker hyperacetylated HMGB-1. The EMA therefore correctly decided to officially retract its Letter of Support affecting all biomarkers listed above. New biomarkers are now under heavy scrutiny that will require re-evaluations prior to newly adapted recommendations. With Integrin beta 3 (ITGB3), however, a new diagnostic biomarker may emerge, possibly being drug specific but tested in only 16 patients; due to substantial remaining uncertainties, final recommendations would be premature. In conclusion, most of the currently recommended new biomarkers have lost regulatory support due to scientific misconduct, requiring now innovative approaches and re-evaluation before they can be assimilated into clinical practice.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,156
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,156
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0280,031
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,010

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,341 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations36
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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