<i>In Silico</i> Human Cardiomyocyte Action Potential Modeling: Exploring Ion Channel Input Combinations
Notice bibliographique
Résumé
In silico modeling offers an opportunity to supplement and accelerate cardiac safety testing. With in silico modeling, computational simulation methods are used to predict electrophysiological interactions and pharmacological effects of novel drugs on critical physiological processes. The O’Hara-Rudy’s model was developed to predict the response to different ion channel inhibition levels on cardiac action potential duration (APD) which is known to directly correlate with the QT interval. APD data at 30% 60% and 90% inhibition were derived from the model to delineate possible ventricular arrhythmia scenarios and the marginal contribution of each ion channel to the model. Action potential values were calculated for epicardial, myocardial, and endocardial cells, with action potential curve modeling. This study assessed cardiac ion channel inhibition data combinations to consider when undertaking in silico modeling of proarrhythmic effects as stipulated in the Comprehensive in Vitro Proarrhythmia Assay (CiPA). As expected, our data highlight the importance of the delayed rectifier potassium channel (I Kr ) as the most impactful channel for APD prolongation. The impact of the transient outward potassium channel (I to ) inhibition on APD was minimal while the inward rectifier (I K1 ) and slow component of the delayed rectifier potassium channel (I Ks ) also had limited APD effects. In contrast, the contribution of fast sodium channel (I Na ) and/or L-type calcium channel (I Ca ) inhibition resulted in substantial APD alterations supporting the pharmacological relevance of in silico modeling using input from a limited number of cardiac ion channels including I Kr , I Na , and I Ca , at least at an early stage of drug development.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».