The use of PD-1 functional knockout rats to study idiosyncratic adverse reactions to nevirapine
Notice bibliographique
Résumé
Idiosyncratic drug reactions (IDRs) are associated with significant patient morbidity/mortality and lead to considerable drug candidate attrition in drug development. Their idiosyncratic nature makes the study of IDRs difficult. In particular, nevirapine is associated with a relatively high risk of serious skin rash and liver injury. We previously found that nevirapine causes a similar skin rash in female Brown Norway rats, but these animals do not develop significant liver injury. Programmed cell death protein-1 (PD-1) is an immune checkpoint involved in immune tolerance, and anti-PD-1 antibodies have been used to treat cancer. However, they increase the risk of liver injury caused by co-administered drugs. We found that PD-1-/- mice are more susceptible to drug-induced liver injury, but PD-1-/- mice are not a good model for all drugs. In particular, they do not develop a skin rash when treated with nevirapine, at least in part because they lack the sulfotransferase in their skin that forms the reactive metabolite responsible for the rash. Therefore, we developed a PD-1 mutant (PD-1m/m) rat, with an excision in the ligand-binding domain of PD-1, to test whether nevirapine would cause a more serious skin rash in these animals. The PD-1m/m rat was based on a Sprague Dawley background, which has a lower incidence of skin rash than Brown Norway rats. The treated PD-1m/m rats developed more severe liver injury than PD-1-/- mice, but in contrast to expectations, they did not develop a skin rash. Functional knockouts provide a unique tool to study the mechanisms of IDRs.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».