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Enregistrement W4409902197 · doi:10.3389/fimmu.2025.1544193

Deuterated water (2H2O, heavy water) labelling to investigate human cell dynamics in vivo - lessons in protocol design and toxicity from the current literature

2025· article· en· W4409902197 sur OpenAlexaff
Yan Zhang, Robert Busch, Becca Asquith, Derek C. Macallan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueChemical Reactions and Isotopes
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEuropean CommissionHorizon 2020 Framework ProgrammeWellcome TrustLeukemia and Lymphoma Research
Mots-clésLabellingToxicityCurrent (fluid)In vivoProtocol (science)Dynamics (music)DeuteriumProtocol designChemistryMedicineComputer scienceBiologyPhysicsBiochemistryBiotechnologyNuclear physicsPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of deuterated water (also known as ‘heavy water’) as a tracer to measure human in vivo cell proliferation rates for specific cell subsets has expanded significantly in recent years. Although there have been several published methods papers, investigators developing new applications may be confused by differences in study design and deuterated water dose/duration. Furthermore, this approach may be met with regulatory difficulties and participant concerns about toxicity. This scoping review explores lessons that can be learnt from the current literature on the use of deuterated water in human in vivo studies measuring cell proliferation. We identified 29 such studies involving 535 study participants, both healthy volunteers and those with specific clinical conditions. Wide variations in protocols were noted with doses ranging from 40-100 ml/day of pure deuterated water (or equivalent) and durations from 4-12 weeks. Study design usually reflected the kinetics of the cell of interest. No clinical toxicity signals were noted in any studies although four studies did report transient dizziness, a recognized symptom of changing water density. These published studies provide a strong safety signal for potential participants and regulatory authorities and can act as templates for the development of new research applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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