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Enregistrement W3000387542 · doi:10.2131/fts.7.9

Usefulness and limitations of mRNA measurement in HepaRG cells for evaluation of cytochrome P450 induction

2020· article· en· W3000387542 sur OpenAlexaff
Kenta Mizoi, Yuuki Fukai, Eiko Matsumoto, Satoshi Koyama, Seiichi Ishida, Hajime Kojima, Takuo Ogihara

Notice bibliographique

RevueFundamental Toxicological Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacogenetics and Drug Metabolism
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésCYP2B6CYP3A4CYP1A2Cytochrome P450PharmacologyPhenobarbitalDrug metabolismEnzyme inducerMessenger RNACYP2A6ChemistryPregnane X receptorBiologyMetabolismDrugBiochemistryEnzymeTranscription factorNuclear receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytochrome P450s (CYPs) are involved in the metabolism of various drugs, and may generate toxic metabolites or intermediates that result in drug-induced liver injury (DILI). Consequently, inducers of CYPs may promote DILI. In a draft test guideline, the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) recommends measurement of the metabolic activity of CYP as an index for assessing CYP-inducing activity. However, change of mRNA level has also been used as a simple parameter to evaluate CYP induction. In this study, therefore, we examined the usefulness and limitations of mRNA expression measurement for evaluation of the induction of CYP1A2, CYP2B6, and CYP3A4 by omeprazole, phenobarbital, and rifampicin (RIF), respectively, in HepaRG cells, a well-established cell line derived from human hepatocellular carcinoma. The results of mRNA measurement correlated well with the results of metabolic activity measurement in the lower concentration ranges for all inducers, even though we observed significant decreases in albumin and urea secretion in the presence of 10 µM RIF, reflecting its known hepatotoxicity. Our results indicate that mRNA measurements and metabolic activity measurements in HepaRG cells generally give comparable results for fold-induction of CYPs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,678
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,195 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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