Evaluating the synergistic use of advanced liver models and AI for the prediction of drug-induced liver injury
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Drug-induced liver injury (DILI) is a leading cause of acute liver failure. Hepatotoxicity typically occurs only in a subset of individuals after prolonged exposure and constitutes a major risk factor for the termination of drug development projects. AREAS COVERED: We provide an overview of available human liver models for DILI research and discuss how they have been used to aid in early risk assessments and to mitigate the risk of project closures due to DILI in clinical stages. We summarize the different data that can be provided by such models and illustrate how these diverse data types can be interfaced with machine learning strategies to improve predictions of liver safety liabilities. EXPERT OPINION: Advanced human liver models closely mimic human liver phenotypes and functions for many weeks, allowing for the recapitulation of hepatotoxicity events in vitro. Integration of the biochemical, histological, and toxicogenomic output data from these models with physicochemical compound properties using different machine learning architectures holds promise to enhance preclinical DILI predictions. However, to realize this aim, it is important to benchmark the available liver models on test sets of DILI positive and negative compounds and to carefully annotate and share the resulting data.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».