Predicting disruptions to drug pharmacokinetics and the risk of adverse drug reactions in non-alcoholic steatohepatitis patients
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».