Predicting Hepatic Clearance of Psychotropic Drugs in Isolated Perfused Fish Livers Using a Combination of Two <i>In Vitro</i> Assays
Notice bibliographique
Résumé
In vitro biotransformation assays with primary trout hepatocytes (RT-HEP) or liver subcellular fractions (RT-S9) have been proposed as valuable tools to help scientists and regulators better understand the toxicokinetics of chemicals. While both assays have been applied successfully to a diversity of neutral organic chemicals, only the RT-S9 assay has been applied to a large number of ionizable organic chemicals. Here, a combination of an in vitro biotransformation assay with RT-HEP with an active transport assay based on the permanent rainbow trout liver cell line RTL-W1 was used to qualitatively predict the potential hepatic clearance of nine psychotropic drugs with various degrees of ionization. Predictions were compared with rates of clearance measured in isolated perfused rainbow trout livers, and the importance of active transport was verified in the presence of the active transport inhibitor cyclosporin A. For the first time, it was demonstrated that a combination of biotransformation and active transport assays is powerful for the prediction of rates of hepatic clearance of ionizable chemicals. Ultimately, it is expected that this approach will allow for use of fewer animals while at the same time improving our confidence in the use of data from in vitro assays in chemical risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».