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Enregistrement W3160260793 · doi:10.1124/pharmrev.120.000090

The Emerging Role of the Innate Immune Response in Idiosyncratic Drug Reactions

2021· review· en· W3160260793 sur OpenAlexafffund
Samantha Christine Sernoskie, Alison Jee, Jack Uetrecht

Notice bibliographique

RevuePharmacological Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity of Toronto
Mots-clésImmune systemInnate immune systemAcquired immune systemDrugImmunologyBiologyDrug developmentComputational biologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idiosyncratic drug reactions (IDRs) range from relatively common, mild reactions to rarer, potentially life-threatening adverse effects that pose significant risks to both human health and successful drug discovery. Most frequently, IDRs target the liver, skin, and blood or bone marrow. Clinical data indicate that most IDRs are mediated by an adaptive immune response against drug-modified proteins, formed when chemically reactive species of a drug bind to self-proteins, making them appear foreign to the immune system. Although much emphasis has been placed on characterizing the clinical presentation of IDRs and noting implicated drugs, limited research has focused on the mechanisms preceding the manifestations of these severe responses. Therefore, we propose that to address the knowledge gap between drug administration and onset of a severe IDR, more research is required to understand IDR-initiating mechanisms; namely, the role of the innate immune response. In this review, we outline the immune processes involved from neoantigen formation to the result of the formation of the immunologic synapse and suggest that this framework be applied to IDR research. Using four drugs associated with severe IDRs as examples (amoxicillin, amodiaquine, clozapine, and nevirapine), we also summarize clinical and animal model data that are supportive of an early innate immune response. Finally, we discuss how understanding the early steps in innate immune activation in the development of an adaptive IDR will be fundamental in risk assessment during drug development. SIGNIFICANCE STATEMENT: Although there is some understanding that certain adaptive immune mechanisms are involved in the development of idiosyncratic drug reactions, the early phase of these immune responses remains largely uncharacterized. The presented framework refocuses the investigation of IDR pathogenesis from severe clinical manifestations to the initiating innate immune mechanisms that, in contrast, may be quite mild or clinically silent. A comprehensive understanding of these early influences on IDR onset is crucial for accurate risk prediction, IDR prevention, and therapeutic intervention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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