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Enregistrement W4293393551 · doi:10.1016/j.apsb.2022.08.018

Predicting disruptions to drug pharmacokinetics and the risk of adverse drug reactions in non-alcoholic steatohepatitis patients

2022· review· en· W4293393551 sur OpenAlexfundno aff
Solène Marie, Kayla L. Frost, Raymond K. Hau, Lucy Martinez-Guerrero, Jailyn M. Izu, Cassandra M. Myers, Stephen H. Wright, Nathan J. Cherrington

Notice bibliographique

RevueActa Pharmaceutica Sinica B · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthUniversity of Alberta
Mots-clésADMESteatohepatitisDrugDrug metabolismPharmacokineticsPharmacologyFatty liverAlcoholic liver diseaseMedicineTransporterLiver diseaseDiseaseChemistryInternal medicineBiochemistryCirrhosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liver plays a central role in the pharmacokinetics of drugs through drug metabolizing enzymes and transporters. Non-alcoholic steatohepatitis (NASH) causes disease-specific alterations to the absorption, distribution, metabolism, and excretion (ADME) processes, including a decrease in protein expression of basolateral uptake transporters, an increase in efflux transporters, and modifications to enzyme activity. This can result in increased drug exposure and adverse drug reactions (ADRs). Our goal was to predict drugs that pose increased risks for ADRs in NASH patients. Bibliographic research identified 71 drugs with reported ADRs in patients with liver disease, mainly non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), 54 of which are known substrates of transporters and/or metabolizing enzymes. Since NASH is the progressive form of NAFLD but is most frequently undiagnosed, we identified other drugs at risk based on NASH-specific alterations to ADME processes. Here, we present another list of 71 drugs at risk of pharmacokinetic disruption in NASH, based on their transport and/or metabolism processes. It encompasses drugs from various pharmacological classes for which ADRs may occur when used in NASH patients, especially when eliminated through multiple pathways altered by the disease. Therefore, these results may inform clinicians regarding the selection of drugs for use in NASH patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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